목차/차례
1. 면접핵심포인트
2. 포스코DX Agentic Intelligence 직무에 지원한 이유는 무엇입니까
3. Agentic Intelligence를 어떻게 이해하고 있습니까
4. 포스코DX의 산업 DX 사업과 Agentic Intelligence 직무는 어떻게 연결된다고 생각합니까
5. 제조 도메인 특화 AI Multi-Agent 서비스에서 가장 중요한 요소는 무엇입니까
6. RAG와 RAG-Fusion 시스템을 어떻게 이해하고 있으며 왜 필요하다고 생각합니까
7. 제조 현장에 AI Agent를 적용할 때 가장 먼저 고려해야 할 점은 무엇입니까
8. LLM 기반 서비스에서 환각 현상을 줄이기 위해 어떤 접근이 필요합니까
9. AI Agent가 업무를 자율적으로 수행할 때 안전성과 통제 가능성을 어떻게 확보하겠습니까
10. 데이터 품질과 도메인 지식이 Agentic Intelligence 성능에 중요한 이유는 무엇입니까
11. 스
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본문/내용
1. 면접핵심포인트
포스코DX Agentic Intelligence 면접의 핵심은 “AI를 공부한 사람”이 아니라 “제조와 산업 현장의 문제를 AI Agent 구조로 해결할 수 있는 사람”으로 보이는 것입니다. 이번 포스코DX 2026년 상반기 신입 채용에서 AI 분야는 Agentic Intelligence, Agentic Workflow, Decision Intelligence, Spatial Intelligence 등으로 구분되어 모집되었고, Agentic Intelligence 분야는 제조 도메인 특화 AI Multi-Agent 서비스 설계개발, RAG/RAG-Fusion 시스템 설계가 직무 내용으로 제시되었습니다. 또한 AI 분야는 석사 이상의 학력 보유자를 지원 자격으로 둔 것으로 확인됩니다.
따라서 이 직무의 면접에서는 단순히 LLM, Python, LangChain, Vector DB 같은 기술 키워드를 나열하는 것보다, 제조 도메인에서 AI Agent가 왜 필요한지 설명하는 것이 중요합니다. 예를 들어 제철소나 제조 현장에는 조업 데이터, 설비 데이터, 품질 데이터, 정비 이력, 매뉴얼, 작업 표준, 안전 규정, 보고서 등 다양한 정보가 존재합니다. Agentic Intelligence는 이런 정보를 단순 검색하는 수준을 넘어, 사용자의 목적을 이해하고 필요한 데이터를 찾고, 여러 도구…