[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)
- 이력서 최신본 고정 경로 지정 (e.g.
~/Workspace/resume/latest.md) - 면접 확정 시 JD 원문을 해당 디렉토리에 저장하는 컨벤션 수립
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
- 딩코딩코 AI 포스트: youtube.com/post/UgkxW62huwvCxcHtJiDakzevq-WIg5oQwFGA
- 사용자 이력: 7년+ 백엔드(Java/Spring 3.5 + Scala 2 + PHP 1.5)
- 채널톡 면접: 2026-05-26 (D-3 기준)