올거나이즈
공식 사이트올거나이즈 면접 — 면접관의 톤·인재상·기출 질문공개된 면접 후기와 채용 공고를 분석해, 면접이 어떤 결로 흘러가는지 정리했습니다.
WHO THEY WANT · 인재상
올거나이즈가 찾는 사람.
기업용 LLM 올인원 플랫폼 Alli를 운영하는 AI 스타트업으로, 기업 생산성을 혁신하는 LLM Enabler를 포지셔닝 슬로건으로 사용한다.
비정형 문서의 인지 검색과 RAG(검색 증강 생성) 기술로 사내 업무 자동화를 가속한다는 미션 하에, 일본 AI 앱 개발 플랫폼 시장 매출·점유율 1위(2024년 기준) 성과가 학습된 패턴으로 나타난다. 한국·일본·미국 3개국 오피스를 동시 운영하는 구조 특성상 영어·일본어 커뮤니케이션 역량과 AI 제품 빌딩 실행력이 채용 가중치로 반복 등장하는 경향이 관찰된다.
WHY THESE QUESTIONS
왜 이런 질문을 던질까요.
질문 하나하나엔 의도가 있습니다. 의도를 알면 답의 방향이 보여요.
01
LLM·AI 제품 실무
LLM API 활용·프롬프트 엔지니어링과 AI 솔루션 도입 프로젝트 경험을 묻는 질문이 자주 나온다. 기업용 LLM 플랫폼을 운영하는 조직 특성상 AI 제품 빌딩 실무를 구체적으로 확인하는 흐름이다.
02
클라우드·인프라 운영
Kubernetes·GitOps·클라우드 인프라 설계와 트러블슈팅 경험을 묻는 질문이 반복된다. SRE·인프라 직군을 중심으로 대규모 서비스 운영 실무를 확인하는 패턴이다.
03
기술영업·고객 대응
B2B 기술영업의 협상·파이프라인 관리와 C레벨 관계 구축 경험을 묻는 질문이 나온다. 세일즈 목표 달성 전략과 고객 요구 파악 방식을 구체적으로 확인하는 흐름이다.
JOBS · 직군별 면접
어느 직군으로 지원하나요.
같은 올거나이즈라도 직군마다 면접관의 질문 결이 다릅니다. 지원 직군을 고르면 그 직무 질문으로 이어져요.
소프트웨어 개발
솔루션 아키텍트
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량53%경험·이력29%협업·관계18%
난이도 상
17질문
소프트웨어 개발
풀스택
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량75%경험·이력19%협업·관계6%
난이도 상
16질문
소프트웨어 개발
테크니컬 PM
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량63%경험·이력31%협업·관계6%
난이도 상
16질문
엔지니어링
기술직·필드엔지니어
설계·시운전·기술지원 등 범용 필드 엔지니어링.
직무 역량67%경험·이력25%협업·관계8%
12질문
영업
기술영업
영업관리·국내영업·기술영업·금융/제약영업·영업지원.
직무 역량58%경험·이력25%회사·산업 이해17%
12질문
소프트웨어 개발
인프라/클라우드
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량92%경험·이력8%
12질문
소프트웨어 개발
백엔드
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량70%경험·이력20%협업·관계10%
11질문
데이터·AI
AI 리서처
데이터로 의사결정 인사이트를 생산하는 분석가 축(데이터 분석가·BI·AI 리서처·MLOps). 채용이 "데이터 분석가/BI"로 나온다.
직무 역량70%협업·관계20%경험·이력10%
난이도 상
10질문
소프트웨어 개발
SRE
범용 제품·서비스를 만드는 개발 조직의 엔지니어(백엔드·프론트·풀스택·모바일·ML·SRE·보안 엔지니어·인프라/클라우드 등). 채용이 "개발자/엔지니어"로 나온다.
직무 역량50%경험·이력40%인성·가치관10%
10질문
미분류
공통직무·미지정
직무 신호 0인 공통/미지정(공통직무·신입·인턴). 영구 잔존, 세분 안 함(§4.2).
직무 역량75%협업·관계13%경험·이력13%
9질문
데이터·AI
MLOps
데이터로 의사결정 인사이트를 생산하는 분석가 축(데이터 분석가·BI·AI 리서처·MLOps). 채용이 "데이터 분석가/BI"로 나온다.
직무 역량100%
8질문
RECENT NEWS · 면접 전 알아둘 것
올거나이즈 최근 소식.
면접장에서 회사 흐름을 알고 있으면 태도의 진정성이 드러납니다.
2024-08-01
LH와 생성형 AI 업무기준 질의응답 서비스 구축 계약 체결
Alli LLM + RAG로 LH 내부 업무문서 질의응답 시스템 구축, 알파LLM에 LH 전문 데이터 파인튜닝.
2024-06-01
SK텔레콤 파트너사로 올인원 LLM 솔루션 협력 소개
SKT AI 동행 시리즈에 소개, 기업 생산성 혁신 파트너로 공동 레퍼런스 확보.
2024-10-14
한국경제 생성형 AI로 조직혁신 지원 특집 보도
공공·금융 분야 AI 업무자동화 선도 사례로 올거나이즈 집중 조명.
2026-01-19
업스테이지 컨소시엄으로 과기부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 통과
에이전트 기반 RAG+LLM 파인튜닝 역량으로 글로벌 수출 교두보 역할 담당. 국내 고객사 우리투자증권·KB증권·LH, 해외 SMBC·노무라증권 등.
2025-06-01
공공기관 AI 업무자동화 게임체인저로 부상
공공 기관 AI 전환 수요 급증 속에서 올거나이즈가 반복 수주하는 패턴 보고.
안내 · 이 페이지의 질문과 면접 패턴은 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물·채용 공고를 분석해 구성한 학습 자료입니다. 올거나이즈가 실제로 동일한 질문을 출제했음을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 사실과 다른 내용은 24시간 내 정정합니다.