면접을 준비하면서 예상 질문을 찾는 것 자체는 어렵지 않았습니다. 검색만 해도 지원동기, 장단점, 갈등 경험, 실패 경험처럼 자주 나오는 질문이 끝없이 나옵니다.
그런데 막상 준비하다 보니 이런 질문을 많이 모으는 게 큰 도움이 되지는 않았습니다. 실제 면접에서 더 부담스러운 건 따로 있었습니다. 제가 자소서에 적어놓은 프로젝트 한 줄을 보고 "여기서 본인이 직접 한 일은 무엇인가요?", "왜 이 방법을 선택했나요?"라고 파고드는 질문이었습니다.
챗GPT도 처음에는 비슷하게 사용했습니다. "개발자 면접 예상 질문 만들어줘"라고 입력하고 질문 목록을 받아봤습니다. 틀린 질문은 아니었지만 인터넷에서 쉽게 볼 수 있는 내용과 크게 다르지 않았습니다.
그래서 순서를 바꿨습니다. 질문부터 만들어달라고 하지 않고 제 이력서와 자소서를 먼저 보여준 뒤, 그 안에서 질문거리를 찾게 했습니다.
제가 지금 면접을 준비한다면 이렇게 합니다.
이력서·자소서 넣기 → 지원 직무 알려주기 → 내 서류에서 질문거리 찾기 → 한 문제씩 답하기 → 꼬리 질문 받기 → 부족한 부분 확인하기 → 마지막에 말로 다시 연습하기
예상 질문을 수십 개 모으는 것보다 이 방식이 제가 실제로 설명하지 못하는 부분을 찾는 데 더 유용했습니다.
처음부터 "면접 질문 만들어줘"라고 하지 않았습니다
제가 가장 먼저 바꾼 건 질문을 만드는 순서였습니다.
챗GPT에 이력서와 자소서를 먼저 넣습니다. PDF나 문서 파일을 첨부해도 되고, 파일을 올리기 어렵다면 면접에서 질문받을 만한 부분을 복사해서 입력해도 됩니다.
다만 이력서에는 이름, 전화번호, 이메일, 주소처럼 질문을 만드는 데 필요하지 않은 개인정보가 들어 있을 수 있습니다. 이런 정보까지 굳이 제공할 필요는 없어서 가린 뒤 사용하는 편이 낫습니다.
자료를 넣은 다음에는 지원 직무도 같이 알려줍니다. 같은 프로젝트 경험이라도 개발 직무인지, 기획 직무인지에 따라 면접관이 확인하고 싶은 부분이 달라질 수 있기 때문입니다.
소프트웨어 개발 직무를 준비한다면 저는 이런 식으로 요청합니다.
"첨부한 이력서와 자기소개서를 읽고 소프트웨어 개발 직무 면접에서 질문받을 만한 부분을 찾아줘. 흔한 인성 질문을 나열하기보다 내 이력서와 자소서를 실제로 읽은 면접관이 추가로 확인하고 싶을 내용을 중심으로 질문해줘."
이렇게 요청하면 제가 원하는 방향이 조금 더 분명해집니다.
"본인의 장단점은 무엇인가요?" 같은 질문도 물론 준비해야 합니다. 하지만 이런 질문은 굳이 자소서를 넣지 않아도 만들 수 있습니다. 제가 챗GPT를 쓰면서 얻고 싶었던 건 제 서류를 읽어야만 나올 수 있는 질문이었습니다.
질문을 많이 뽑는 것보다 자소서 한 줄을 물고 늘어지게 했습니다
처음에는 질문이 많을수록 준비를 많이 하는 것처럼 느껴졌습니다. 20개를 만들고 나면 30개를 만들고 싶고, 직무 질문까지 더하면 금방 수십 개가 됩니다.
문제는 그렇게 만든 질문을 읽고 답을 생각하는 것만으로는 제가 정말 답할 수 있는지 알기 어렵다는 점이었습니다.
오히려 자소서에 적어둔 평범한 문장 하나를 챗GPT에게 물고 늘어지게 하는 편이 까다로웠습니다.
예를 들어 자소서에 "팀원들과 협업해 프로젝트의 효율을 개선했습니다"라고 적었다고 해보겠습니다.
글로 읽을 때는 별문제 없어 보입니다. 그런데 면접관 입장에서는 여기서 바로 여러 질문을 만들 수 있습니다.
"효율이 좋아졌다는 건 어떤 기준으로 판단했나요?"
"그 과정에서 본인이 직접 한 일은 무엇인가요?"
"팀원들과 의견이 달랐던 적은 없었나요?"
"다른 방법도 있었을 텐데 왜 그 방법을 선택했나요?"
이런 질문에 실제로 답하려고 하면 자소서를 쓸 때는 그냥 지나갔던 부분에서 막히기도 합니다.
그래서 요즘이라면 질문을 무작정 많이 만들어달라고 하기보다 이렇게 요청하겠습니다.
"내 자소서에서 설명이 추상적이거나 면접관이 근거를 다시 확인할 만한 문장을 찾아줘. 그리고 각 문장에서 이어질 수 있는 꼬리 질문을 만들어줘."
이렇게 하면 예상 질문을 만드는 동시에 자소서에서 제가 제대로 설명하지 못하는 부분도 확인할 수 있습니다.
모범답안부터 보여주면 오히려 연습이 안 됐습니다
질문을 만들었다면 이제 챗GPT에게 면접관 역할을 맡깁니다.
여기서 제가 꼭 넣는 조건이 하나 있습니다.
"질문은 한 번에 하나씩 해줘."
질문 15개와 모범답안을 한꺼번에 받아놓으면 어느 순간 면접 연습이 아니라 답안 읽기가 됩니다. 다음 질문이 무엇인지 이미 알고 있으니 실제 면접처럼 순간적으로 생각해서 답하는 느낌도 줄어듭니다.
그래서 한 문제를 받은 뒤 제가 답하기 전까지 다음 질문으로 넘어가지 않도록 합니다.
그리고 한 가지 조건을 더 붙입니다.
"내가 답하더라도 바로 모범답안을 보여주지 마."
이것도 꽤 중요했습니다.
챗GPT가 정리한 답변은 대부분 제가 방금 말한 것보다 깔끔합니다. 그걸 먼저 읽어버리면 "아, 이렇게 말하면 되는구나" 하고 넘어가기 쉽습니다. 그런데 그것만으로는 제가 왜 처음에 제대로 답하지 못했는지 알기 어렵습니다.
대신 제 답변에서 애매한 부분을 찾아 다시 질문하게 합니다.
제가 "프로젝트에서 의견 충돌이 있었지만 데이터를 보고 팀원을 설득했습니다"라고 말했다면 바로 답안을 고쳐달라고 하지 않습니다.
"방금 답변을 실제 면접관 입장에서 듣고, 아직 설명이 부족한 부분 하나를 골라 꼬리 질문을 해줘."
이렇게 해두면 "어떤 데이터를 사용했나요?", "그 데이터가 상대방을 설득하기에 충분했다고 판단한 이유는 무엇인가요?"처럼 제가 말하지 않은 부분을 다시 확인하게 됩니다.
한 번 답하고 끝나는 것보다 이 과정에서 말문이 막히는 순간이 훨씬 잘 드러났습니다.
피드백은 점수 대신 "어디가 애매했는지" 물었습니다
모의 면접을 하다 보면 자연스럽게 궁금해집니다.
"방금 답변 몇 점이야?"
저도 이런 식으로 확인하고 싶었는데, 생각해보면 챗GPT가 준 82점과 91점의 차이가 실제 면접 합격 가능성을 의미하는 것은 아닙니다.
그래서 숫자보다 고칠 수 있는 부분을 직접 묻는 쪽으로 바꿨습니다.
"방금 답변에서 질문에 바로 답하지 않은 부분, 너무 추상적인 표현, 내 역할이 명확하지 않은 부분, 불필요하게 길어진 부분을 각각 찾아줘. 마지막에는 면접관이 다시 물어볼 만한 질문 하나만 만들어줘."
이렇게 요청하면 점수가 낮았다는 말보다 무엇을 다시 준비해야 하는지가 훨씬 분명해집니다.
예를 들어 "열심히 협업했습니다", "데이터를 분석했습니다", "효율적으로 해결했습니다" 같은 표현을 썼다면 구체적으로 무엇을 했는지 다시 확인할 수 있습니다.
이 과정에서 중요한 건 챗GPT에게 새로운 경험을 만들어달라고 하지 않는 것입니다.
내 답변이 부족하다고 해서 AI가 그럴듯한 프로젝트 경험이나 성과를 하나 추가해버리면 문장은 좋아질 수 있어도 제 면접 답변은 아니게 됩니다.
그래서 저는 "내가 말하지 않은 경험이나 수치, 성과는 추가하지 마"라는 조건을 함께 넣는 편이 좋다고 봅니다.
텍스트로 잘 대답해도 말로 하면 또 달랐습니다
여기까지 채팅으로 연습하면 답변이 꽤 정리됩니다. 그런데 실제 면접을 생각하면 한 단계가 더 남아 있습니다.
키보드로 답할 때는 잠깐 멈춰서 생각할 수도 있고 방금 쓴 문장을 다시 읽을 수도 있습니다. 실제 면접에서는 그렇게 할 수 없습니다.
질문을 듣고 생각을 정리한 다음 바로 입을 열어야 합니다.
그래서 어느 정도 답변의 빈틈을 찾은 뒤에는 챗GPT Voice를 이용해 같은 질문을 다시 말로 연습해볼 수 있습니다.
처음부터 음성으로 모든 걸 해결하려 하기보다 저는 텍스트로 질문과 꼬리 질문을 충분히 받아본 뒤, 마지막에 처음 보는 것처럼 다시 말해보는 순서가 더 편했습니다.
답변이 자꾸 길어진다면 시간 조건을 붙이는 것도 괜찮습니다.
"이번에는 답변을 1분 안에 한다고 생각하고 면접을 진행해줘."
그리고 실제로 시간을 의식하면서 말해봅니다. 머릿속으로는 짧게 정리했다고 생각했는데 소리 내서 말하면 같은 내용을 반복하거나 결론이 늦게 나오는 경우가 있습니다.
텍스트 연습만 할 때는 이런 부분을 알아차리기 어렵습니다.
챗GPT가 써준 답변을 외우기 시작하면 이상해졌습니다
챗GPT에 "이 답변을 면접용으로 다듬어줘"라고 하면 금방 그럴듯한 문장이 나옵니다.
처음에는 그 답변을 그대로 외우는 게 가장 빠른 방법처럼 보일 수 있습니다.
그런데 문장이 너무 잘 정리되어 있으면 오히려 문제가 생깁니다. 평소 제가 사용하지 않는 표현까지 들어가고, 질문이 조금만 달라져도 외워둔 답변을 어디서부터 꺼내야 할지 애매해집니다.
그래서 완성된 문장을 통째로 외우기보다 무슨 상황이었는지, 내가 무엇을 했는지, 왜 그렇게 했는지, 결과가 어땠는지 정도만 잡아두는 편이 낫습니다.
말할 때는 그 내용을 제 표현으로 다시 풀어냅니다.
챗GPT가 할 일도 제 답변을 대신 작성하는 것보다 제가 빼먹은 부분을 찾아주는 쪽에 가깝게 두었습니다.
면접에서 결국 설명해야 하는 건 AI가 만들어낸 모범적인 지원자의 경험이 아니라 제가 실제로 했던 일이기 때문입니다.
제가 다시 면접을 준비한다면 이 프롬프트로 시작합니다
지금까지 했던 조건을 매번 하나씩 입력할 필요는 없습니다. 처음에 한 번 묶어서 알려주면 됩니다.
"첨부한 이력서와 자기소개서를 바탕으로 지금부터 소프트웨어 개발 직무 모의 면접을 진행해줘. 흔한 면접 질문보다 내 서류를 읽어야 만들 수 있는 질문을 우선해줘. 질문은 한 번에 하나씩 하고 내가 답할 때까지 다음 질문으로 넘어가지 마. 답변 직후 모범답안을 먼저 보여주지 말고, 내가 한 답변에서 근거가 부족하거나 애매한 부분을 찾아 꼬리 질문을 하나씩 해줘. 꼬리 질문까지 끝나면 질문에 제대로 답했는지, 추상적인 표현은 없는지, 내 역할이 분명한지, 불필요하게 길어진 부분은 없는지 알려줘. 내가 말하지 않은 경험이나 수치, 성과는 임의로 추가하지 마."
지원하려는 회사의 채용 공고나 직무기술서가 있다면 그것도 같이 제공할 수 있습니다. 그러면 제가 지원하는 직무에서 요구하는 내용과 제 서류를 함께 놓고 질문을 만들 수 있습니다.
그리고 예상 질문을 한꺼번에 많이 확보하려고 하지는 않습니다.
자소서에서 질문 하나를 받고 직접 답해봅니다. 답변이 끝나면 바로 꼬리 질문을 받고, 막힌 부분을 다시 확인합니다. 텍스트로 어느 정도 정리되면 마지막에는 같은 내용을 말로 다시 답해봅니다.
챗GPT로 면접을 준비하면서 제가 유용하다고 느낀 건 '정답을 대신 써주는 기능'보다 이쪽이었습니다.
제가 써놓고도 제대로 설명하지 못하는 문장을 찾아내는 것.
예상 질문을 50개 모아놓으면 많이 준비한 것처럼 보입니다. 하지만 자소서 한 문장을 두고 "왜?", "어떻게?", "본인이 한 일은?", "그걸 어떻게 확인했나요?"라고 연달아 질문받아보면 이야기가 달라집니다.
면접을 앞두고 있다면 질문 목록부터 만들기보다 이력서나 자소서에서 자신 있다고 생각하는 프로젝트 하나를 골라 챗GPT에게 보여줘도 좋습니다.
"여기서 면접관이 가장 먼저 확인하고 싶을 부분이 뭐야?"
저라면 그 질문 하나부터 시작하겠습니다.
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