AI 시대에 효과적인 개발자 채용 방법을 찾아서
목차
서론: 테크 인터뷰의 현실
채용 과정은 모두에게 부담입니다. 채용 담당자, 리크루터, 그리고 특히 지원자들까지 모두가 이 과정을 부담스러워합니다. 그중에서도 테크 인터뷰는 프로세스의 가장 까다로운 부분으로, 대부분의 지원자들이 꺼리는 단계입니다.
일상 업무에서는 단순한 API 연결과 미들웨어 작업만 하는데, 인터뷰에서 복잡한 알고리즘과 O(n) 효율성에 관한 컴퓨터 공학 질문을 받는 상황은 흔한 불만사항입니다. 이러한 괴리는 개발자 채용 과정의 효율성과 적절성에 대한 의문을 제기합니다.
기존 테크 인터뷰 방식의 문제점
현재 대부분의 테크 기업이 활용하는 개발자 인터뷰 방식은 다음과 같은 단계로 구성됩니다.
- 해커랭크(Hackerrank): 사전 인터뷰 온라인 코딩 테스트로, 주로 신입, 인턴, 주니어 개발자 선별에 사용됩니다. 지원자는 집에서 자신의 시간에 코딩할 수 있으며, 면접관의 시간을 들이지 않고 평가할 수 있습니다.
- 컴퓨터 과학 기초: 주로 주니어 개발자에게 요구되는 단계로, 빅오 표기법, 자료구조, 반복문 등에 관한 질문이 포함됩니다.
- 코딩 인터뷰: 모든 직급의 개발자가 거치는 단계로, 계산기, 메시지 시스템 또는 일반적인 디자인 패턴 등을 구현하는 실습 과제가 주어집니다. 면접관은 주로 일반적인 코딩 기술을 평가하지만 언어 특성도 함께 평가할 수 있습니다.
- 아키텍처/설계: 주로 시니어 개발자 대상으로, 코딩보다는 시스템 설계 능력을 평가합니다. 시스템 구축 방법, 프론트엔드와 백엔드 연결, 데이터베이스 및 API 스키마, 사요자 10배, 100배 증가 시 확장 방법 등을 다룹니다.
AI가 테크 인터뷰에 미치는 영향
AI의 발전은 기존 인터뷰 과정의 효과를 크게 감소시키고 있습니다.
1. 해커랭크의 무력화
AI는 해커랭크 방식을 완전히 무력화합니다. 현재로서는 AI를 사용하는 방법과 효과적인 프롬프트 작성 능력만이 필터링 역할을 할 뿐입니다. 이러한 추세라면 5년 내에 해커랭크 방식은 사라질 가능성이 높습니다.
2. 기초 인터뷰의 효과 감소
AI는 컴퓨터 과학 기초와 코딩 인터뷰의 효과도 크게 감소시킵니다. 현재 출제되는 문제들은 너무 단순해서 대부분의 경우 LLM이 쉽게 답변할 수 있습니다.
3. 아키텍처 인터뷰의 상대적 안전성
아키텍처 인터뷰는 몇 년간은 안전할 것으로 보입니다. 현재 AI를 사용하는 지원자들은 긴 침묵, 부정확한 설명, 질문 의도 파익 미흡 등의 특징을 보입니다. 그러나 AI가 더 발전하고 빨라지면 이 영역도 결국 같은 운명을 맞이할 것입니다.
새로운 인터뷰 접근법 제안
AI 시대에 효과적인 인터뷰를 위한 몇가지 접근법을 고려해 볼 수 있습니다.
1. AI 친화적인 인터뷰로 전환
프로그래밍 능력보다 AI 프롬프팅과 리팩토링 능력을 테스트하는 방향으로 전환할 수 있습니다. 인터뷰 중 지원자가 LLM을 효과적으로 활용하여 원하는 결과를 얻을 수 있는지를 평가합니다. Cursor와 같은 IDE가 보편화됨에 따라 이러한 기술이 더욱 중요해질 것입니다.
2. 하이브리드 접근
원격 아키텍처 및 코딩 인터뷰(해커랭크 방식)를 통해 프롬프팅과 코딩 능력을 모두 테스트하고, 통과한 지원자에 한해 대면 코딩 인터뷰를 진행하는 방식입니다.
3. 확장된 인터뷰 방식
AI 조수의 도움을 받아 기존보다 10배 더 복잡한 애플리케이션을 구축하는 과제를 제시할 수 있습니다. 아키텍처와 코딩을 혼합한 더 긴 인터뷰(약 2시간)가 효과적일 수 있습니다. 지원자는 애플리케이션을 구축하고, 확장하며, 면접관의 요구에 따라 기능을 추가합니다.
이 방식을 통해 다음을 평가할 수 있습니다.
- 기본적인 git과 IDE 사용 능력
- LLM을 효과적으로 프롬프팅하고 더 나은 출력을 위해 프로그래밍하는 능력
- LLM 출력을 연결하고 코드를 난잡하게 만들지 않으면서 수동 편집을 할 수 있는 이해력
- 일관된 코드 전달 능력
- 제한된 시간 내에 적절한 규모의 확장 가능한 시스템을 구축하는 능력
미래의 테크 인터뷰: 예측과 전망
앞으로 몇 년 내에 인터뷰의 성격이 크게 변화할 것으로 예상됩니다. 현재는 AI 사용이 느리고, 지나치게 핵심만 답변하며, 특정 엣지 케이스를 통해 지원자를 테스트할 수 있어 비교적 쉽게 탐지됩니다. 그러나 이런 상황은 오래 지속되지 않을 것입니다.
미래에는 다음과 같은 현상이 나타날 것으로 예상됩니다.
- 인터뷰 통과와 실무 능력의 괴리 증가: LLM은 인터뷰 통과를 도울 수 있지만, 실제 업무 능력을 향상시키지는 못합니다. 사건 처리, 기술 설계, 일관된 커뮤니케이션은 완전히 다른 영역입니다.
- 인턴, 신입, 주니어 엔지니어의 진입 장벽 상승: 현실에서는 가능한 빨리 시니어 엔지니어링 능력이 필요하지만, 대학은 이를 가르치지 않습니다.
- 인터뷰 우회 방법의 확산: AI를 사용하며 코딩 지식없이 FAANG 인터뷰를 통과하는 방법에 대한 공유가 계속되면 변화의 속도는 더욱 빨라질 것입니다.
결론: 개발자 채용의 새로운 패러다임
AI 시대의 개발자 채용은 단순한 코딩 능력 평가를 넘어, 복잡한 시스템을 이해하고 AI도구를 효과적으로 활요하여 문제를 해결하는 능력을 평가하는 방향으로 나아가야 합니다. 기업들은 인터뷰 방식을 재고하고, 실제 업부 환경과 유사한 과제를 통해 지원자의 종합적인 능력을 평가해야 합니다.
궁극적으로, 이상적인 테크 인터뷰는 AI를 적절히 활용하면서도 깊이 있는 기술적 이해와 문제 해결 능력을 평가할 수 있는 방식으로 진화해야 할 것입니다. 이는 기업과 지원자 모두에게 더 효과적이고 의미있는 채용 과정을 제공할 것입니다.
이 글은 Kane Narraway의 "AI Killed The Teck Interview. Now What?"을 바탕으로 작성되었습니다.
