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AI가 코드 짜는 시대, 면접은 어떻게 바뀌어야 하나

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Airbnb 출신 엔지니어가 만든 스타트업 Tolan에서 AI 사용을 권장하는 면접 프로세스를 설계했다. 실제 프로덕트 스펙을 주고 몇 시간 안에 빌드하게 한 뒤, 판단력과 코드 이해도를 평가하는 구조다.

  • 1

    알고리즘 문제 대신 실제 프로덕트 스펙 기반 면접

  • 2

    Claude/Cursor/Codex 등 AI 도구 사용 적극 권장

  • 3

    AI가 짠 코드라도 후보자가 이해하지 못하면 탈락

  • 4

    구현력이 아닌 판단력·트레이드오프 인식 능력을 평가

  • 5

    LLM 대기 시간에 미니게임을 만든 후보자를 채용한 사례

AI가 코드 짜는 시대, 면접은 어떻게 바뀌어야 하나

  • Airbnb 출신 엔지니어가 만든 스타트업 Tolan에서 AI 시대에 맞춘 면접 프로세스를 새로 설계한 이야기임. 핵심은 "AI를 쓰라고 권장하는 면접"
  • 기존 면접의 문제를 명확하게 짚음: 2차원 배열에서 물이 흐르는 시뮬레이션을 짜라는 식의 알고리즘 문제는, 실제 업무에서 쓸 일이 없는 능력을 측정하는 거라는 것. Airbnb 시절에 이런 알고리즘 문제를 온사이트에서 빼려고 싸웠다고 함

면접 구조: 오전 빌드 + 점심 전 리뷰

  • 후보자는 오전에 SF 오피스에 와서, 실제 팀이 풀었던 문제를 받음. 보통 Figma 파일이나 짧은 스펙 문서 형태. 원래 1-2일 걸릴 작업인데 몇 시간 안에 해야 함
  • Claude, Codex, Cursor, Gemini 등 AI 도구를 자유롭게 쓸 수 있고, 라이선스도 제공해줌. 평소에 쓰는 도구 그대로 쓰면 됨
  • 빌드가 끝나면 점심 전에 20-30분 대화 시간. "시간이 더 있었으면 뭘 바꿨을지", "리뷰에 올리기 전에 뭘 고칠지", "프로덕션에 넣으려면 뭘 더 해야 하는지"를 물어봄

진짜 보려는 건 "판단력"

  • AI한테 Figma 스크린샷 던져놓고 "풀어줘" 하는 건 감점 요인임. 아키텍처 설계는 직접 해야 함
  • 좋은 후보자의 특징: 스펙이 불명확하면 질문하고, 엣지 케이스를 탐색하고, 트레이드오프를 인식함. 뭔가 이상하면 지적함
  • 최고의 후보자는 창의성으로 깜짝 놀라게 함. 실제로 채용된 엔지니어 중 하나는 LLM 응답 대기 시간에 유저가 지루하지 않게 미니 게임을 만들었다고 함
  • 반대로 "이 부분이 뭘 하는지 아직 잘 모르겠어요"라고 하면서 "리뷰에 올려도 될 것 같아요"라고 하면 탈락. 자기 코드를 이해 못하면 리뷰도, 유지보수도, 프로덕션도 안 된다는 입장

중요

> AI가 코드 생산량을 바꿨을 뿐, 좋은 엔지니어의 본질은 안 바뀌었다는 게 이 글의 핵심 주장임. 추론 능력, 커뮤니케이션, 판단력 — AI 이전에도 이걸 보고 뽑았다는 거임

  • 구인 포지션은 백엔드랑 클라이언트 둘 다 열려있다고 함

AI가 구현 속도를 극적으로 압축하면서, 면접에서 측정해야 할 역량의 무게중심이 '코딩 능력'에서 '판단력'으로 이동하고 있다.

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