목차/차례
1. AI데이터디지털 기술을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하거나 기존 방식을 개선한 경험을 기술해 주세요.
2. 지원한 직무(과제)와 관련하여 가장 의미 있게 학습하거나 직접 수행해 본 기술적 경험을 기술해 주세요.
3. 기아의 가치와 행동 중 한 가지를 선택해, 관련된 본인의 경험/사례를 소개해 주십시오.
면접 항목
1. 기아 생성형 AI 기반 고객경험 서비스 기획(2026 상반기 전환형 인턴)에 지원한 이유는 무엇입니까
2. 생성형 AI 기반 고객경험 서비스 기획 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각합니까
3. 생성형 AI 서비스를 차량 고객경험에 적용할 때 어떤 기준으로 기획하시겠습니까
4. AI데이터디지털 기술을 활용한 경험을 기아 실무에 어떻게 연결할 수 있습니까
5. 기아의 가치와 행동 가운데 본인과 가장 잘 맞는 요소는 무엇이며, 왜 그렇게 생각합니까
6. 입사 후 3년 안에 어떤 성과를 만들고 싶습니까
7. 왜 기아가 지원자를 채용해야
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본문/내용
1. AI데이터디지털 기술을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하거나 기존 방식을 개선한 경험을 기술해 주세요.
제가 AI데이터디지털 기술을 활용하여 가장 효과적으로 문제를 개선했던 경험은, 흩어진 사용자 의견과 문의 데이터를 수작업으로 읽고 분류하던 방식을 구조화된 인사이트 도출 방식으로 바꾸었던 일입니다. 당시 팀은 서비스 개선 과제를 수행하면서 리뷰, 설문, 문의 내역, 사용 로그 메모를 각각 다른 문서에 쌓아 두고 있었습니다. 자료는 많았지만 정작 중요한 것은 잘 보이지 않았습니다. 누가 불편하다고 말했는지보다 왜 반복적으로 같은 문제가 발생하는지, 특정 기능의 불편이 어느 사용자군에서 집중되는지, 개선 우선순위를 무엇으로 잡아야 하는지가 흐릿했습니다. 회의 때마다 데이터를 다시 읽고 비슷한 의견을 수동으로 묶다 보니 시간은 많이 들었고, 결론은 의외로 단순한 감각적 판단에 머무는 경우가 많았습니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 먼저 데이터를 많이 읽는 방식이 아니라, 데이터를 같은 질문 아래 놓는 방식으로 접근했습니다. 사용자의 표현을 그대로 쌓는 대신 불편 유형, 사용 맥락, 감정 강도, 재현 가능성, 서비스 …