| Q1. 인턴 선발 시 어떤 전공(학과)은 선호하시나요? 전공이 직무와 일치하지 않아도 지원 가능한지 궁금합니다. |
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컴퓨터공학, 소프트웨어, 데이터, 산업공학, AI 관련 전공을 우대합니다. 다만 전공이 완전히 일치하지 않더라도 Python 기반 개발 경험, 생성형 AI 활용 경험, 문서 자동화·데이터 처리 경험이 있다면 지원 가능합니다.
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| Q2. 인턴십 기간 동안 실무에 활용되는 주요 기술 스택(툴·언어·환경)은 무엇인가요? |
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주요 기술 스택은 Python, Git, REST API, JSON, LLM API, RAG, 문서 파싱, 데이터 처리, 업무 자동화 스크립트입니다. 업무도구는 Notion, Google Workspace, Slack, 이메일, 스프레드시트 등을 활용할 수 있으며, LangChain, LlamaIndex, FastAPI, Streamlit, n8n, Zapier, Make, Selenium, Playwright 등은 우대 경험입니다.
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| Q3. 서류 전형에서 중요하게 보는 핵심 포인트는 무엇인가요? 예를 들면 학점을 중요하게 보시는지, 대외활동 등을 우선적으로 보시는지 궁금합니다. |
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학점 자체보다는 실제로 문제를 정의하고 구현해본 경험을 중요하게 봅니다. Python 개발 경험, API 활용 경험, 생성형 AI 또는 LLM API 사용 경험, 문서 자동화·데이터 정리·크롤링·스프레드시트 자동화 경험이 있다면 긍정적으로 봅니다. 또한 본인이 수행한 프로젝트를 구조적으로 설명하고, 결과물을 문서화한 경험도 중요합니다.
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| Q4. 서류/면접 전형 이외에 추가로 진행되는 전형이 있나요? (예: 코딩테스트, 사전과제 등) |
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기본적으로 서류와 면접을 중심으로 진행합니다. 별도 코딩테스트는 필수로 예정되어 있지 않으나, 지원자의 경험을 확인하기 위해 포트폴리오, GitHub, 기존 프로젝트 설명, 간단한 기술 질의가 진행될 수 있습니다.
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| Q5. 혹시 면접 일정 변경이 필요한 경우 조율하거나 온라인으로 대체 가능할까요? |
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가능한 범위 내에서 일정 조율은 가능합니다. 다만 인턴십 매칭 일정과 내부 평가 일정이 있기 때문에 일정 변경이 필요한 경우 최대한 빠르게 말씀해주시면 좋습니다. 상황에 따라 온라인 면접도 검토 가능합니다.
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| Q6. 면접 시 어떤 부분을 중요하게 보시는지 궁금합니다. |
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면접에서는 개발 실력뿐 아니라 업무 프로세스를 이해하고 자동화 가능한 문제로 정의하는 능력을 중요하게 봅니다. Python, API, LLM, 데이터 처리 경험과 함께, 비개발 직군의 요구사항을 기능 요구사항으로 정리하는 커뮤니케이션 역량, 보안·권한·개인정보 처리 기준을 준수하는 태도도 함께 봅니다.
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| Q7. 인턴에게 기대하는 역할과 업무 범위는 어느 정도인가요? |
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단순 개발 보조보다는 실제 업무 자동화 과제에 참여하는 역할을 기대합니다. 자사 및 고객사 업무 프로세스 분석 보조, Python 기반 자동화 스크립트 개발, LLM API 및 RAG 기반 문서 생성·검색·요약 기능 개발, Notion·Google Workspace·Slack·이메일·스프레드시트 연동 자동화 개발 보조, 프로토타입 테스트 및 운영 가이드 작성 등을 수행하게 됩니다.
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| Q8. 인턴십 지원을 준비하는 학생들에게 기업 입장에서 꼭 전하고 싶은 조언이 있다면 무엇인가요? |
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화려한 스펙보다 본인이 직접 문제를 정의하고 해결해본 경험을 잘 정리해주시면 좋습니다. 작은 프로젝트라도 어떤 문제를 발견했고, 어떤 방식으로 자동화했으며, 결과가 어떻게 개선되었는지를 구체적으로 설명할 수 있으면 좋습니다. Python, API, 생성형 AI 도구를 활용해본 경험과 문서화 습관, 협업 태도를 함께 보여주시면 좋은 평가를 받을 수 있습니다.
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