목차/차례
1. 면접핵심포인트
2. 모비데이즈에 지원한 이유는 무엇입니까
3. AI Tech Lab 직무를 어떻게 이해하고 있습니까
4. 다른 트랙과 비교했을 때 AI Tech Lab의 차별점은 무엇이라고 생각합니까
5. 광고마케팅 산업에서 AI가 가장 크게 바꿀 영역은 무엇이라고 생각합니까
6. 사내에 정제되지 않은 데이터가 많다면 어떻게 정리하고 구조화하겠습니까
7. AI 솔루션을 만들 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 무엇입니까
8. 광고 성과 리포트 자동화 시스템을 만든다면 어떤 방식으로 설계하겠습니까
9. PM 챗봇이나 업무 자동화 에이전트를 만든다면 어떤 점을 주의하겠습니까
10. AI 모델의 정확도와 비용 효율성 중 무엇이 더 중요하다고 생각합니까
11. 데이터 파이프라인 구축에서 가장 중요한 요소는 무엇입니까
12. 생성형 AI를 업무에 활용할 때 발생할 수 있는 리스크는 무엇입니까
13. 비개발 직군과 협업할 때 A
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본문/내용
1. 면접핵심포인트
모비데이즈 AI Tech Lab 34기 인턴십 면접에서는 “AI를 자주 써봤습니다”라는 답변만으로는 부족합니다. 이번 34기 인턴십 페이지에서 모비데이즈는 “AI 써봤다”를 “AI로 결과 냈다”로 바꾸는 전형이라고 설명하고 있으며, 리서치분석제안자동화까지 각 트랙의 실제 비즈니스 문제를 AI로 해결하고 AI 활용 경험을 커리어의 증거로 남기는 과정이라고 소개하고 있습니다. 즉, 면접에서는 단순 사용 경험보다 실제 문제 정의, 데이터 정리, 자동화 설계, 결과물 구현, 현업 적용 가능성을 보여주는 것이 중요합니다.
특히 AI Tech Lab은 다른 트랙과 성격이 다릅니다. 공식 AI Tech Lab 소개에서는 다른 트랙이 “AI로 일하는 사람”이라면 AI Tech Lab은 “AI 솔루션을 직접 만드는 사람”이라고 설명합니다. 또한 사내에 아직 정제되지 않은 데이터가 많고, 이를 정리하고 구조화한 뒤 실제 사람들이 쓸 수 있는 AI 솔루션을 올리는 것이 핵심이라고 설명합니다. 예시로는 수천 건의 메일 데이터를 정제해 매체 정보를 즉시 조회할 수 있게 만든 PM 챗봇, 흩어진 영업 데이터를 하나의 구조로 통합하는 데이터 파이프라인, 매일 아침 자동 생…