최근 가장 관심 있게 보는 기술은 LLM 기반 에이전트와 RAG(검색 증강 생성) 입니다. 단순 대화형 AI를 넘어 외부 데이터와 연결해 실시간 정보를 활용하는 방식이 실무에 빠르게 들어오고 있습니다. 또 하나는 엣지 AI입니다. 클라우드 의존 없이 디바이스에서 직접 추론하는 구조가 제조·물류 현장에서 확산되고 있습니다. 기술 트렌드를 볼 때는 어떤 문제를 해결하기 위해 나온 기술인지를 먼저 보려고 합니다. 앞으로도 기술을 적용 맥락과 함께 이해하는 방식을 유지하겠습니다.
기술 이름보다 어떤 문제를 해결하는지가 더 중요한 정보입니다. 앞으로도 기술을 적용 맥락과 함께 이해하는 방식을 유지하겠습니다. 기술 이름보다 어떤 문제를 해결하는지가 더 중요한 정보입니다. LLM 에이전트가 어떤 업무를 바꾸는지, 엣지 AI가 어떤 현장 제약을 해결하는지를 함께 보는 것이 단순 트렌드 나열과 다른 이해입니다.
다른 결도 보시겠어요?
WHAT OFTEN MISSES
이 질문에서 자주 빠지는 자리.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
1
떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
2
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
3
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
4
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
FOLLOW-UPS
진짜 면접은 두 번째 질문부터입니다.
이 질문에 이어 롯데백화점 영업 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
壹
예상 꼬리질문 1
그 기술이 왜 중요한가요?
貳
예상 꼬리질문 2
그 기술을 활용한 경험이 있나요?
參
예상 꼬리질문 3
이 기술의 단점이나 한계는 무엇인가요?
NEXT
읽으셨다면, 한 번 말로 해보세요.
같은 질문으로 음성 면접을 받아보면 어디서 막히는지 바로 보입니다. 첫 면접은 무료입니다.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.
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