techeer-sv/career-skills/hiring-prep-interview

- 병렬 리서치: 4개 리서치 스테이지를 동시에 실행하여 수집 속도 최대화
- 직무별 맞춤: 백엔드/DevOps/프론트엔드/데이터/AI·ML/보안 등 직무 유형에 따라 질문 카테고리 동적 결정
- 이력서 연동: 이력서/자소서 제공 시 PARL 프레임워크 기반 프로젝트 딥다이브 질문 생성
- 시스템 설계 프레임워크: 업계 면접 패턴 분석 기반 4단계 접근법 내장
- 실제 후기 기반: 잡플래닛, 잡코리아, 캐치, 블라인드 후기 리서치
- <details> 답변 가이드: 각 질문에 펼침형 답변 가이드 포함
- 자기완결형 문서: 이 문서 하나로 면접 전 준비 완료

"이력서 또는 자기소개서가 있으면 함께 제공해주세요.
제공 시 프로젝트 딥다이브 질문을 맞춤 생성합니다.
없어도 진행 가능합니다."

- 회사명
- 포지션명
- 고용 형태 (신입/경력/무관)
- 업무 내용
- 필수 자격 요건 (Must-have)
- 우대 자격 요건 (Nice-to-have)
- 기술 스택 (언급된 언어, 프레임워크, 인프라, 도구)
- 기타 특이사항 (회사 특성, 문화 키워드)

- "백엔드", "서버", "API", "Spring", "Django" → 백엔드
- "DevOps", "SRE", "인프라", "배포", "CI/CD", "플랫폼" → DevOps/인프라
- "프론트엔드", "React", "Vue", "UI", "웹 개발" → 프론트엔드
- "데이터", "ETL", "파이프라인", "Spark", "Kafka" → 데이터 엔지니어
- "AI", "ML", "머신러닝", "딥러닝", "LLM" → AI/ML
- "보안", "Security", "취약점", "침해", "관제" → 보안
- 복합 직무(예: "SW 배포 서비스 개발") → 가장 가까운 유형 + 보조 유형 판별

분석 완료:
- 회사: [회사명]
- 포지션: [포지션명]
- 직무 유형: [판별된 유형] (보조: [보조 유형, 있는 경우])
- 기술 스택: [목록]
 
이 정보를 바탕으로 면접 대비 문서를 생성합니다. 시작할까요?
(틀린 내용이 있으면 수정 내용을 알려주세요.)

spawn_agent(
  agent_type="researcher",
  message="[STAGE:1] 면접 후기 수집
 
회사명: {회사명}
포지션: {포지션명}
 
아래 검색어로 웹 검색을 수행하라:
1. '{회사명} 면접 후기'
2. '{회사명} {포지션명} 면접 질문'
3. '{회사명} 면접 분위기'
 
검색 결과에서 잡플래닛(jobplanet.co.kr), 잡코리아(jobkorea.co.kr), 캐치(catch.co.kr),
블라인드(teamblind.com), 링커리어(linkareer.com) URL을 식별하라.
식별된 URL에 페이지 읽기를 시도하라. 차단되거나 실패하면 검색 스니펫 텍스트만 활용하고 계속 진행한다.
 
수집 후 아래 형식으로 결과를 반환하라:
 
[면접 메타]
- 면접 형태: (1:1 / 패널 / 다대일 / 토론 / 확인 불가)
- 면접 시간: (분 / 확인 불가)
- 면접 분위기: (편안함 / 압박 / 보통 / 확인 불가)
- 면접 난이도: (X.X/5.0 / 확인 불가)
- 후기 출처: (사이트명 + 후기 건수)
 
[자주 나온 질문 패턴]
- (질문1)
- (질문2)
- ...
 
[차단·실패 목록]
- (차단된 사이트 또는 '없음')
"
)
 
spawn_agent(
  agent_type="researcher",
  message="[STAGE:2] 기술 면접 질문 리서치
 
회사명: {회사명}
포지션: {포지션명}
직무 유형: {직무유형}
필수 기술 스택: {필수 기술 스택 목록}
우대 기술 스택: {우대 기술 스택 목록}
 
이 직무의 CS 포커스 영역: {CS 빈도 매트릭스에서 해당 직무의 '높음' 이상인 카테고리 목록}
(이 영역의 질문을 우선 수집하라. '낮음' 또는 '없음' 영역은 수집하지 않는다.)
 
아래 검색어로 웹 검색을 수행하라:
1. '{회사명} {포지션명} 기술 면접'
2. '{주요기술1} 면접 질문'
3. '{주요기술2} 면접 질문'
4. '{포지션명} 기술면접 질문'
5. '{직무유형} CS 면접 질문' (직무 특화 CS 질문)
6. '{회사명} 라이브 코딩' / '{회사명} 코드 리뷰 면접' (개인 블로그 velog·tistory 우선)
 
특히 **라이브 코딩·라이브 코드 리뷰**를 하는 회사인지, 한다면 어떤 스타일인지(본인 제출 코드/과제 리뷰, 즉석 문제, 어떤 지적·리팩터링·트레이드오프 질문이 들어오는지)를 반드시 확인하라. 이 정보는 개인 경험 블로그에 상세히 정리된 경우가 많다. 자세한 소스·추출 스키마·신뢰도 기준은 `hiring-common/interview-research.md`를 따른다.
 
여러 소스를 종합하여 기술 질문을 우선순위별로 정리하라:
- 우선순위 1: 필수 스택 관련 질문 (원리 → 실무 경험 → 트레이드오프 구조)
- 우선순위 2: CS 기초 질문 (직무별 CS 포커스 영역에 해당하는 것만)
- 우선순위 3: 우대 스택 관련 질문
- 우선순위 4: 포지션 일반 기술 질문
 
수집 후 아래 형식으로 결과를 반환하라:
 
[직무 특화 기술 질문]
우선순위1:
- (기술명): (질문)
- (기술명): (질문)
우선순위3:
- (기술명): (질문)
우선순위4:
- (질문)
 
[CS 기초 질문] (직무별 포커스 영역만)
- (CS 카테고리): (질문)
- (CS 카테고리): (질문)
 
[라이브 코딩/코드 리뷰] (후기에서 확인된 경우만)
- 실시: (예/아니오/불명)
- 스타일: (본인 코드 리뷰 / 즉석 문제 / 페어 프로그래밍 등)
- 자주 나온 지적·질문: (의도/엣지/리팩터링/트레이드오프/테스트 중 무엇)
 
[실제 후기 출처 질문] (출처가 명확한 경우만)
- '(실제 질문 텍스트)' — 출처: (사이트명)
"
)
 
spawn_agent(
  agent_type="researcher",
  message="[STAGE:3] 회사 정보 및 도메인 리서치
 
회사명: {회사명}
포지션: {포지션명}
 
아래 검색어로 웹 검색을 수행하라:
1. '{회사명} 기업 정보'
2. '{회사명} 기술 블로그'
3. '{회사명} tech blog'
4. '{회사명} 핵심 가치 기업 문화'
 
기술 블로그 또는 회사 공식 사이트 URL이 검색되면 페이지 내용을 가져온다.
페이지 읽기 실패 시 검색 스니펫만 활용하고 계속 진행한다.
 
수집 후 아래 형식으로 결과를 반환하라:
 
[회사 기본 정보]
- 주요 사업 영역: (설명)
- 주요 제품/서비스: (목록)
- 회사 규모/단계: (스타트업 / 중견 / 대기업 / 확인 불가)
 
[기술 스택 및 아키텍처] (기술 블로그 기반)
- 확인된 스택: (목록 또는 '블로그 없음 / 확인 불가')
- 주목할 기술적 특징: (설명 또는 '확인 불가')
 
[문화 및 핵심 가치]
- 핵심 가치: (목록 또는 '확인 불가')
- 면접에 반영될 문화적 특징: (설명)
 
[최근 이슈]
- (최근 뉴스, 서비스 변화, 전략적 방향 등 / 확인 불가)
 
[참고 URL 목록]
- (실제로 접근한 URL 목록)
"
)
 
spawn_agent(
  agent_type="researcher",
  message="[STAGE:4] 컬처핏 및 인성 면접 리서치
 
회사명: {회사명}
포지션: {포지션명}
 
아래 검색어로 웹 검색을 수행하라:
1. '{회사명} 인성 면접'
2. '{회사명} 컬처핏 질문'
3. '{포지션명} 인성 면접 질문'
4. '기업 면접 STAR 행동 질문'
 
수집 후 아래 형식으로 결과를 반환하라:
 
[인성·컬처핏 질문 패턴]
- 협업/갈등 경험: (자주 나오는 질문 패턴)
- 문제 해결 경험: (자주 나오는 질문 패턴)
- 실패와 학습: (자주 나오는 질문 패턴)
- 성장 방식: (자주 나오는 질문 패턴)
- 커뮤니케이션: (자주 나오는 질문 패턴)
 
[회사 특유의 인성 패턴] (후기 기반으로 확인된 경우만)
- (특유 패턴 또는 '특별한 패턴 확인 불가')
 
[STAR 기반 예상 질문 목록]
- (질문1)
- (질문2)
- ...
"
)

[합성 요약]
 
스테이지1 (면접 후기):
  - 메타 정보: [수집 결과 / 확인 불가]
  - 자주 나온 질문: [목록]
  - 차단 사이트: [목록]
 
스테이지2 (기술 질문):
  - 직무 특화 기술 질문: [목록]
  - CS 기초 질문: [목록]
  - 실제 후기 출처 질문: [목록]
 
스테이지3 (회사 정보):
  - 사업 영역: [정보]
  - 기술 스택 (블로그 기반): [정보]
  - 핵심 가치: [정보]
 
스테이지4 (인성·컬처핏):
  - STAR 질문 목록: [목록]
  - 회사 특유 패턴: [정보]
 
[리서치 한계]
  - 정보 부족 영역: [목록]
  - 직접 방문 필요 사이트: [목록]

필수 섹션 (모든 직무 공통):
  1. 자기소개 & 지원동기
  2. 이력서/자기소개서 기반 질문 (프로젝트 딥다이브)
  3. 직무 특화 기술 질문
  4. CS 기초 질문 (직무별 맞춤)
  5. 시스템 설계 또는 문제 상황 해결 질문
  6. 인성/컬처핏 질문
  7. 면접 팁 & 역질문
  8. 참고 링크
 
각 섹션의 내용은 직무 유형에 따라 달라진다 (아래 매핑 테이블 참조).
 
조건부 섹션 (정보가 충분할 때만 포함):
  - 도메인 특화 질문: 회사의 사업 영역(보안/금융/커머스 등)에 특화된 질문 포함
  - 회사 특화 질문: 회사 특유의 문화/가치/방법론과 연관된 질문

가중치 산정:
1. 필수 자격 요건에 명시된 기술 → 최우선
2. 실제 후기에서 수집된 질문 (스테이지1·2) → 필수 포함
3. 우대 자격 요건에 명시된 기술 → 차순위
4. 업무 내용에서 반복 언급된 키워드 → 차순위

# {회사명} [{고용형태}] {포지션명} — 면접 준비 가이드
 
> **직무 유형**: [판별된 직무 유형]
> **면접 형태**: [수집된 정보 / 미확인]
> **면접 특성**: [수집된 분위기 / 미확인]
> **면접 난이도**: [X.X/5.0 (출처) / 미확인]
> **참고 출처**: [수집된 출처 목록. 예: 잡플래닛 XX건, 잡코리아 XX건 등]
 
---

## 목차
 
1.[자기소개 & 지원동기](#1-자기소개--지원동기)
2.[이력서/자소서 기반 질문](#2-이력서자소서-기반-질문)
3.[직무 특화 기술 질문](#3-직무-특화-기술-질문)
4.[CS 기초 질문](#4-cs-기초-질문)
5.[시스템 설계 / 문제 해결 질문](#5-시스템-설계--문제-해결-질문)
6.[인성/컬처핏 질문](#6-인성컬처핏-질문)
7.[{도메인 특화 제목}](#7-...) [조건부]
8.[{회사 특화 제목}](#8-...) [조건부]
9.[면접 팁 & 역질문](#N-면접-팁--역질문)
10.[참고 링크](#N-참고-링크)
 
---

### Q{번호}. {질문 내용}
 
<details>
<summary>답변 가이드</summary>
 
**{핵심 포인트 또는 구조 안내}**
 
{답변 가이드 내용}
 
> "예시 답변 문구" (있는 경우)
 
**꼬리질문 대비:**
-"{예상 꼬리질문}"
-"{예상 꼬리질문}"
 
</details>
 
---

딥다이브 구조:
  턴 A - Problem: "이 프로젝트에서 해결하려던 핵심 문제는?"
  턴 B - Approach: "왜 그 기술/방법을 선택했나? 다른 대안은?"
  턴 C - Result: "결과를 어떻게 측정했나? 수치가 있나?"
  턴 D - Learning: "단점은? 다시 한다면 다르게 할 부분?"

- [문제-해결-성과] 구조로 잘 작성된 항목 → 깊이 탐색 (트레이드오프, 확장 시나리오)
- 기능 나열만 있는 항목 → "왜?" 질문으로 사고 과정 검증
- 수치가 있는 성과 → "어떻게 측정했나?" 꼬리질문
- 수치가 없는 성과 → "결과를 어떻게 측정했나?" 질문

신입/주니어(0-2년):
  - 시스템 설계 질문을 포함하되, 기대 수준을 명시
  - "면접관이 힌트를 주며 유도하는 형태"
  - 기본 컴포넌트(클라이언트, 서버, DB) 이해 수준
  - 많은 회사에서 시스템 설계 라운드를 생략하거나 축소 진행
 
경력(3년+):
  - 본격적인 시스템 설계 질문
  - 지원자가 주도하여 요구사항 명확화부터 시작
  - 트레이드오프 선택과 방어 능력 기대

**Step 1: Clarifying Questions (3-10분) — 문제 이해 & 범위 설정**
  - Functional Requirements: 핵심 기능 목록 (P0/P1/P2 우선순위)
  - Non-Functional Requirements: DAU, 읽기:쓰기 비율, 지연 목표, 가용성 목표
  - Back-of-Envelope Estimation: QPS = DAU × 요청수/일 ÷ 86,400
  - 예시 질문 목록 제시
  - Do: 요구사항 목록 작성 후 면접관 확인
  - Don't: 질문 없이 설계 시작하는 행위