advisory raphael final 2026-05-23

[자문] 개인 면접 준비 시스템 구축 — 예상 질문 생성 + 적중률 추적

TL;DR

마찰 최소화 + 컨텍스트 자동 주입 원칙으로, 채널톡 면접(D-3)을 첫 번째 데이터 포인트로 삼아 피드백 루프를 즉시 가동한다.

질문 / 결정 사항

딩코딩코 AI 벤치마크 기반으로, Pantheon 내에 개인 면접 준비 시스템(예상 질문 생성 + 적중률 추적)을 어떻게 구축할 것인가.

맹점 확인

맹점 1 — 적중률 추적 마찰 면접 직후 로깅 행동이 발생하지 않으면 피드백 루프가 끊긴다. → 해결: Jarvis Slack DM 푸시로 수동 기록 제거.

맹점 2 — 컨텍스트 자동 주입 이력서 최신본·JD가 생성 시점에 연결되지 않으면 일반 ChatGPT와 동일. → 해결: 이력서 고정 경로 + JD 면접별 첨부를 생성 트리거 인터페이스로 표준화.

권장 구현안

1단계 — 컨텍스트 소스 고정 (즉시)

2단계 — 예상 질문 생성 워크플로우

트리거: 면접 확정 시 Jarvis 호출 입력: 이력서 고정 경로 + JD 원문 + 포지션 레벨(시니어 백엔드 7년+) 출력: 예상 질문 50개 → Notion 🧠 AI 학습 로그 또는 별도 면접 준비 DB에 저장 포맷: 질문 / 카테고리(기술·경험·컬처핏) / 예상 난이도

3단계 — 적중률 추적 (마찰 최소화)

면접 당일 저녁 Jarvis CCR 루틴: → Slack DM: “오늘 면접에서 나온 질문들 기억나는 대로 적어주세요” → 자연어 입력 → 자동 파싱 → Notion 기록 (예상 질문과 매칭) → 적중 여부 플래그 + 적중률 집계

4단계 — 누적 데이터 활용

3회 이상 면접 후: 적중률 낮은 카테고리 가중치 → 다음 생성 시 해당 카테고리 질문 비중 증가

구현 우선순위

순위 항목 소요 타이밍
1 이력서 고정 경로 설정 5분 즉시
2 채널톡용 예상 질문 50개 생성 30분 D-3 오늘
3 면접 후 Slack 푸시 CCR 루틴 1-2h D-1 또는 당일
4 Notion 적중률 DB 스키마 1h 면접 후

참고 자료