이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
요즘 가장 눈여겨보는 이슈는 엣지 AI 쪽입니다. 클라우드로 데이터를 보내지 않고 기기 자체에서 추론하는 방식이 빠르게 확산되고 있는데, 이게 B2B 소프트웨어 판매 방식에도 영향을 줄 것 같다는 생각이 들어서입니다. 기존엔 클라우드 API 형태로 기능을 제공하면 됐는데, 엣지에서 실행되는 모델을 고객사가 자체 인프라 안에서 운영하게 되면 온프레미스 지원·보안 인증·버전 관리 등 판매 구조 자체가 달라집니다. 이 변화가 영업 쪽에서는 새 진입 기회도 되지만 동시에 기존 클라우드 솔루션과의 충돌도 생길 수 있다고 봅니다. 관련 정보는 주로 Hacker News와 기업 기술 블로그를 통해 챙기고 있고, 최근엔 Apple Silicon에서의 로컬 모델 실행 사례를 직접 실험해보기도 했습니다.
요즘 주목하는 이슈는 AI 에이전트 오케스트레이션입니다. 단일 모델이 답을 내는 것에서, 여러 에이전트가 역할을 나눠 작업을 자율로 처리하는 구조로 빠르게 전환되고 있는 흐름입니다. 이게 소프트웨어 개발 방식에도 영향을 준다고 생각하는데, 반복적인 코드 리뷰나 테스트 작성 같은 작업을 에이전트가 대신하게 되면 개발자가 집중하는 레이어 자체가 달라집니다. 비즈니스 측면에서도 에이전트가 실제 업무 흐름에 들어오면 오류 책임 구조나 감사 체계를 어떻게 짤 것인가라는 문제가 실질적인 도입 장벽이 됩니다. 단순한 기술 혁신보다는 조직의 의사결정 프로세스 안에 AI를 어떻게 통합할 것인가라는 구조적 질문으로 이어지고 있어서 더 흥미롭게 보고 있습니다. 관련 내용은 AI 기업들의 엔지니어링 블로그와 아카이브 논문을 통해 챙기고 있습니다.
최근에 눈여겨보는 이슈는 오픈소스 LLM의 로컬 실행 확산입니다. 클라우드 API를 거치지 않고 노트북이나 온프레미스 서버에서 직접 모델을 돌리는 방식이 빠르게 퍼지고 있는데, 데이터를 외부로 보내지 않고 민감한 정보를 처리할 수 있다는 점이 기업 도입 장벽을 낮추는 핵심 요인입니다. 특히 의료나 금융처럼 개인정보 규제가 강한 업종에서 클라우드 AI를 쓰기 어려웠던 이유가 해소되면서, 오히려 그쪽에서 도입이 빠를 수 있다고 봅니다. 비즈니스 측면에서는 API 과금 구조가 아니라 하드웨어 투자 + 오픈소스 모델 유지로 비용 구조 자체가 달라지는 것도 중요한 변화라고 생각합니다. 관련 정보는 주로 Hugging Face 릴리즈 노트와 기술 커뮤니티 포럼을 통해 챙기고, 직접 로컬 실행 환경을 만들어 실험해보기도 했습니다.
텍스트로만 읽는 것보다 직접 써보는 것이 이해가 훨씬 빠르다고 생각해서 습관적으로 시도해보는 편입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한화S&C 영업 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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.