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작성자: 유아인
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넥슨, 2026년 채용에 코딩 테스트 대신 AI 면접 도입
정형화된 문법 풀이를 지양하고 현업 협업 시나리오와 아키텍처 맥락을 검증하는 차세대 선발 체계가 구축됩니다.
핵심 요약
채용 혁신의 핵심 골자와 전환 배경
넥슨은 단순 알고리즘 문제 풀이 위주의 기존 코딩 테스트를 폐지하고 대화형 AI 기반 직무 맥락 평가를 전면 도입했습니다. 생성형 인공지능이 코드를 즉각 작성하는 환경에서 문제 해결 사고력과 복합 시스템 설계 역량을 보다 정밀하게 측정하기 위한 선제적 조치입니다.
문법 암기식 평가에서 실무 문제 해결력 중심으로
게임 업계에서 신입 및 경력 개발자를 선별할 때 코딩 테스트는 오랜 기간 필수 절차로 활용되었습니다. 그러나 대형 언어 모델과 코딩 어시스턴트의 고도화로 단순 알고리즘 구현 문제는 기계가 손쉽게 해결할 수 있게 되었습니다.
넥슨은 이러한 기술 환경 변화에 대응하여 지원자가 시스템 구조를 이해하고 병목 현상을 진단하며 최적화된 로직을 제시하는 대화형 평가 모델로 채용 프로세스를 재편했습니다. 실제 라이브 서비스에서 발생하는 예외 상황을 시뮬레이션하고 지원자의 대응 논리를 입체적으로 검증합니다.
대화형 AI 평가 시스템이 분석하는 4대 지표
새롭게 도입되는 AI 면접은 정해진 정답을 맞추는 평가가 아닙니다. 지원자가 가상의 시나리오 안에서 AI 심사관과 실시간으로 질문을 주고받으며 문제를 재정의하고 아키텍처 트레이드오프를 설명하는 과정을 기록합니다.
특히 멀티스레드 동기화, 대용량 트래픽 분산, 메모리 누수 추적 등 게임 클라이언트와 서버 분야의 실제적인 설계 논리가 핵심 지표로 채택되었습니다. 면접관은 객관적인 정량 지표와 대화 로그를 기반으로 2차 심층 대면 면접을 진행하게 됩니다.
주요 정보 및 통계 지표
| 항목 구분 | 세부 내용 | 비고 |
|---|---|---|
| 도입 시기 | 2026년 하반기 공개 및 수시 채용 | 전 직군 순차 확대 |
| 평가 대상 | 서버, 클라이언트, 엔진 프로그래밍 지원자 | 개발 직군 중심 우선 적용 |
| 소요 시간 | 약 60분 (대화형 인터뷰 및 코드 리뷰) | 비동기 온라인 응시 |
| 주요 평가축 | 시스템 아키텍처 이해도, 디버깅 논리, 협업 커뮤니케이션 | 실제 라이브 장애 로그 기반 |
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