요즘 개발자 면접 준비, 리트코드는 줄고 AI 활용 역량은 늘어나는 분위기

해커뉴스에서 '요즘 면접 준비 어떻게 하냐'는 질문이 올라왔고, 답변 분위기는 꽤 현실적임.

• 한 사용자는 직무기술서 읽고, 자기 경력에서 말할 만한 사례 몇 개 고르고, 이력서 조금 다듬는 정도라고 말함.
• 리트코드(LeetCode) 면접은 따로 준비하지 않고, 그런 면접이 오면 그냥 거절한다고 함.

리트코드식 면접에 대한 피로감이 꽤 노골적으로 드러남.

• '이건 지원자를 보는 게 아니라 AI를 면접 보는 느낌'이라는 반응이 나옴.
• 실제 업무에서 AI가 코드를 도와준다고 기대한다면, 왜 굳이 사람에게 전통적인 기술 면접을 시키냐는 문제 제기도 있음.
• 반대로 간단한 트리 순회나 이진 탐색조차 라이브로 못 하면 걸러야 한다는 의견도 있음.

'실제 일을 시켜보는 게 제일 낫다'는 오래된 주장도 다시 나옴.

• W. 에드워즈 데밍 이후 75년이 지나도, 사람 뽑는 가장 신뢰할 만한 방식은 그 역할이 실제로 하는 일을 오디션처럼 해보게 하는 것이라는 댓글이 달림.
• 알고리즘 암기보다 문제를 읽고, 질문하고, 단순한 구조를 찾아내는 능력을 보는 면접이 더 낫다는 쪽임.

AI 시대 면접 과제로는 좀 더 묘한 제안들이 나옴.

• 'AI 없이는 만들기 어려운 걸 만들어봐라'로 아키텍처 감각과 연결 원리를 보는 방식.
• 그다음 '이제 AI 없이 수정해봐라'로 본인이 실제로 이해했는지 확인하는 방식.
• 즉 AI 사용을 금지하기보다, AI를 쓴 결과물을 사람이 설명하고 고칠 수 있는지를 보자는 흐름임.

실무형 질문의 예시도 꽤 개발자다움.

• 정답을 면접관도 모르는 기술 문제를 던지고, 지원자가 새로운 관점이나 개선안을 주는지 보는 식임.
• 예시로 깃과 PR 정책, 마이크로서비스, 기능 플래그, 현지화, 보안 같은 주제가 언급됨.
• 이건 암기식 풀이보다 팀에 실제로 가치 있는 판단을 가져올 수 있는지를 보는 쪽에 가까움.

결국 논점은 'AI를 쓰냐 마냐'가 아니라 'AI가 있어도 이 사람이 일을 이해하냐'에 가까움.

• 레거시 데이터베이스와 메인프레임 코드를 다루는 팀이라면, 반짝이는 프롬프트 감각보다 그 세계를 이해하는 사람이 필요하다는 말도 나옴.
• 앞으로 면접은 코딩 문제 풀이, AI 활용, 실제 업무 과제 사이에서 균형을 다시 잡는 방향으로 갈 가능성이 큼.