AI로 면접 준비하기: 구글 ‘interview warmup’ 리뷰

수많은 기업에서 자사 서비스에 AI를 적용하는 일은 이제 꽤 흔한 일이 되었습니다. 구글 역시 AI 모델을 만들고 연구할 뿐만 아니라, 구글 어시스턴트, 구글 포토, 구글 번역 등 다양한 서비스에 AI를 적용하고 있습니다.

그리고 최근에는 ‘interview warmup’이라는 모의 면접 서비스를 공개했는데요. 사실 ‘interview warmup’은 독립적인 서비스는 아닙니다. 기존에 구글이 코세라(Coursera)와 함께 제공하던 ‘Grow with Google’이라는 자격증(Google Career Certificate) 기반 교육 서비스의 새로운 기능 중 하나입니다. 

즉, 구글은 자체 교육 서비스를 이수한 사람들이 구직 또는 이직에서 성공적인 경험을 얻길 원했고, 이를 돕기 위해 면접 서비스를 제공하는 목적으로 보입니다. 다행히 ‘interview warmup’은 Grow with Google의 사용자가 아니더라도 누구나 사용할 수 있는데요. 이번 글에서 ‘interview warmup’의 활용법을 살펴보겠습니다.

interview warmup 사용법

사용 방법은 간단합니다. 먼저 어떤 직무의 면접을 연습할 것인지를 선택합니다. 단, interview warmup에서 모든 직무를 다루지는 않습니다. 구글 자격증에서 다루는 데이터 분석, 마케팅, IT 지원, PM, UX 디자인, 사이버 보안까지  6개의 직무와 일반적인 내용(General)을 다루고 있습니다.

이번 글에서는 ‘General’을 선택해 진행해 보겠습니다.

이어서 5개의 랜덤 질문에 답변하고, 질문과 답변을 통해 인사이트를 얻을 수 있는 리뷰를 제공하는 과정을 거칩니다. 랜덤 선택된 5개 외에도 어떤 질문이 있는지 한 번에 확인할 수도 있습니다.

여기서 모든 면접 질문은 AI가 만든 것이 아니라, 해당 직무의 전문가들이 선정한 질문으로 구성되어 있습니다. 크게 이전의 경험과 관련된 ‘배경(Background)’, 업무 중 마주칠 수 있는 ‘상황(Situation)’, 직무와 관련된 이론 등을 다루는 ‘기술(Technical)’까지 3개 영역입니다.

예를 들어, 데이터 분석 직무에 해당하는 예시 질문은 다음과 같습니다. 

• 배경: 데이터 분석가는 이해관계자가 상황을 더 잘 이해할 수 있도록 스토리를 만드는 경우가 많은데, 어떤 예시가 있을까요?
• 상황: 데이터 분석 중에 문제가 발생했고, 이를 어떻게 해결할지 잘 모르는 경우 문제 해결을 위해 어떤 행동을 할 건가요?
• 기술: 어떤 상황에서 스프레드시트나 SQL 대신 R 같은 프로그래밍 언어를 사용해야 할까요?

다음으로 면접을 진행하는 방법은 음성과 텍스트가 있습니다. 마이크 사용은 필수가 아니라서 텍스트로도 답변이 가능합니다. 그러나 마이크를 사용하는 것이 자신의 어휘 습관, 발음 등을 확인할 수 있어, 개인적으로는 모의 면접에 더 효과적이었다고 생각합니다.

이어서 구글 제미나이를 활용하여 사용자가 한 답변에 직무와 관련된 중요한 단어를 사용했는지, 주로 사용하는 단어는 어떤 것이었는지(주로 사용하는 키워드 혹은 습관어를 확인), 마지막으로 답변에서 경험, 기술, 배운 점, 목표, 흥미 등 주요 포인트를 실시간으로 분석, 피드백할 수 있는 기능을 제공합니다.

모든 질문에 답변하면, 리뷰를 통해 각 문항에서 어떤 것을 언급하면 좋을지도 소개합니다. 이때 평가보다는 도움이 목적인 서비스로, 모범 답안을 제시하진 않습니다.

AI로 면접 준비하기

1인 기업, 프리랜서가 아닌 이상 모든 기업은 채용이 필요하고, 동시에 수많은 사람들은 구직 활동에 뛰어듭니다. 그래서 면접 비즈니스는 거대한 시장이고, 기존의 여러 서비스에서도 AI 면접을 제공하고 있죠. 그렇다면 interview warmup은 기존 서비스들과 어떤 차별점을 가질까요?

interview warmup의 활용법

우선 interview warmup은 구글에서 제공하는 직무가 아니더라도, 공통으로 활용할 수 있는 질문이 꽤 많아서 직접 연습해 보는 걸 추천합니다. 또한 영어 기반의 서비스인 만큼, 해외 취업을 준비하는 경우 더욱 도움이 될 수 있습니다. 모의 면접에서 AI가 사용자의 음성을 인식해 텍스트로 변환하는 과정을 볼 수 있고, 이에 맞춰 회화 능력을 개선할 수 있습니다.

다음으로 당장 구직이나 이직이 필요하지 않더라도, 면접관의 관점에서도 활용할 수 있는 부분이 많습니다. 위에서 살펴본 예시를 면접 질문으로 활용할 수도 있고, 면접 내용을 요약하거나, 면접에 대한 평가 기준을 만들 때도 유용합니다.

마지막으로 ‘warmup’이라는 이름에 맞게 사용자에게 스트레스를 주는 과정이 별로 없습니다. 질문에 대답하기까지 시간제한이나, 결과에 대한 정량적인 평가가 없습니다. 별다른 비용 없이 여러 번 많은 질문을 연습할 수 있다는 점에서도 부담이 없죠. 면접 경험이 거의 없는 사람이나, 사회 초년생 때 연습하기 좋은 환경을 제공합니다.

또 다른 중요한 점은 사용자 데이터를 AI 모델 학습에 활용하거나, 저장하지 않는다는 것입니다.

interview warmup의 한계점

위 이미지는 ChatGPT로 가상의 데이터 분석가 상황을 만든 모습입니다. 이를 토대로 interview warmup이 주는 질문에 답변한 뒤, 다시 텍스트를 읽어주는(TTS) 서비스를 활용해 interview warmup에 답변해 봤습니다.

사용자의 답변을 AI가 대부분 잘 인식했으나, 간혹 인식하지 못하는 경우는 길게 답변할 때였습니다. 이때 음성 인식이 오래 걸려, 긴 문장의 뒷부분을 버리고 새로운 답변을 인식하는 것 같아 아쉬움이 있었습니다.

두 번째로 interview warmup에서 사용되는 질문은 AI가 실시간으로 만든 내용이 아닌, 전문가에 의해 미리 정해진 질문입니다. 즉, 많은 기업에서 제출된 이력서와 포트폴리오를 검토하고, 이를 기반으로 질문이 이어지는 상황과 다소 차이가 있습니다. 상대적으로 긴장감 없고 정적인 면접으로 보일 수 있습니다.

면접에서 답변의 내용도 중요하지만, 그 답변을 어떻게 했는지(대화의 핏, 티키타카 등)도 중요한 평가 요소 중 하나인데요. 그래서 이를 연습하거나 채울 수 없다는 점에서 아쉬울 수 있죠. 또한 다른 면접 서비스에는 PC 카메라를 사용해, 사용자의 표정이나 시선 처리를 확인하는 경우도 있습니다.

마지막으로 영어로 제공되는 서비스라는 점이 장점일 수도 있지만, 영어로만 사용이 가능하기 때문에 국내 기업을 대상으로 한 면접 준비에는 아쉬울 수도 있습니다.

마치며

정리하면 interview warmup은 해외 면접 준비에는 많은 도움이 될 수 있으나, 모든 면접에 해당되진 않습니다.

따라서 AI가 큰 비중을 차지하지만, 미처 채울 수 없는 부분은 사람이 채워야 하는 형태인데요. 사람이 진행하는 면접 연습(헤드헌터나 면접 멘토링, 면접 스터디)에 보조 도구로 사용한다면, 큰 효과를 볼 수 있으리라 생각합니다. 서비스명 그대로 면접 준비 운동에 가깝습니다.

현재 interview warmup은 제미나이 기반의 LLM 모델과 TTS, 음성 인식 등 AI 기술을 활용하고 있는데요. 완전히 새로운 기술보다는 이미 알려진 기술을 잘 조합하고, 응용한 사례로 보입니다. 면접 준비로 고민하고 있다면, 한 번쯤 활용해서 연습해 보는 것을 추천합니다.

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