면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
AI 교육 프로그램을 기획할 때 가장 먼저 고려하는 것은 학습자의 기존 기술 수준입니다. 비전공자와 개발 경험이 있는 팀원에게 같은 커리큘럼을 적용하면 한쪽은 지루해하고 다른 쪽은 따라가지 못하는 문제가 생기기 때문입니다. 사전 진단 테스트로 수준을 나눈 뒤 난이도별 트랙을 구성하는 방식을 우선 고려하며, 실제로 이런 구조를 적용했더니 완주율이 눈에 띄게 높아진 사례를 참고한 적이 있습니다.
AI 분석 자동화를 추진할 때는 자동화된 결과를 담당자가 맹목적으로 신뢰하지 않도록 설계하는 것이 중요하다고 생각합니다. 자동 리포트에 신뢰 구간이나 이상치 표시를 함께 제공해 담당자가 결과를 검증할 여지를 남겨야 한다고 봅니다. 완전 자동화가 오히려 판단력을 무디게 만들 수 있다는 점을 우려해, 초기에는 자동화 결과와 수동 분석을 병행하며 격차를 확인하는 단계를 거치는 것을 고려하겠습니다.
주요 지표를 설계할 때는 하나의 숫자에만 집중하면 편법적인 최적화가 생길 수 있다는 점을 가장 경계합니다. 예를 들어 전환율만 KPI로 삼으면 품질을 낮춰서라도 전환을 늘리려는 유인이 생길 수 있어, 전환율과 함께 재구매율 같은 후행 지표를 짝지어 균형을 맞추는 방식을 고려합니다. 지표 하나가 아니라 서로를 견제하는 지표 조합으로 설계하는 것이 중요하다고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.