면접 직전 5분 — 공통

2026-09-28 · 들어가기 전에 이것만 · 회사별 탭은 위에서

🚫 입에서 나오면 안 되는 것

"솔직히 말씀드리면" — 이 말이 나오려 하면 한 박자 쉬기
게으르다 · 야망 없다 · 한심했다 · 두렵다 · 패배자
넥슨 사건 · 전 상사 평가 · 서울대/넷마블/콴다 깎는 말
월 3천만원 · 매각 · 배민 · 투자 무산 · 콴다 인원 감축 · 벤더 실명

✅ 답하는 법

결론 한 문장 먼저 → 사례 하나 → 숫자 하나. 30초~1분.
긴 답의 마지막 문장을 첫 문장으로.
지나온 곳은 배운 것만 말한다. 안 좋은 회사는 없었다.
갈등은 사건 말고 "평소 이렇게 푸는 편".
전 회사 숫자는 "구체적으로 말씀드리긴 어렵지만" + 비율로.
꼬리질문 2번 넘으면 "한 문장으로 다시 정리하면".

🙋 넥슨을 왜 1년 안 돼서 나왔나요? (PO·Problem Solver용)

저는 문제를 직접 정의하고, 풀기 위해 필요한 걸 배워가며 끝까지 해결할 때 가장 즐거운 사람입니다. 라이브 게임은 정해진 패치 주기 안에서 콘텐츠를 안정적으로 내보내는 게 중심이라 배운 것도 많았지만, 문제를 처음부터 정의하는 일은 적었어요. 마침 콴다에서 그런 일을 맡길 자리를 제안해 주셔서 큰마음 먹고 옮겼습니다.

더 물으면: "좋은 분들께 많이 배웠고, 옮긴 이유는 제가 하고 싶은 일의 방향이었습니다." 끝.

🙋 콴다는 왜 나왔나요?

맡았던 AI 전환이 한 바퀴 돌았고, 외부 교육 의뢰가 이어지면서 밖에서 AI를 직접 파는 일을 해봤습니다. 두 달 해보니 혼자보다 제품과 팀이 있는 곳에서 더 크게 하고 싶어졌어요.

⚠️ 하영 표현으로 한 번 입에 붙여보기

🙋 장단점

장점: 여러 분야를 직접 해봤다 · AI로 직접 만든다 · 문제를 스스로 정의하고 끝까지 푼다 · 3개 언어

단점이라면, 같은 일을 똑같이 반복하는 걸 잘 못 참아요. 그래서 할 때마다 어떻게 임팩트를 키울지, 반복되는 건 어떻게 자동화할지 고민하게 됐고, 사내 AI 도구를 60명이 쓰게 만든 것도 거기서 시작됐습니다.

🙋 갈등

의견이 부딪히면 먼저 같은 걸 보고 있는지 확인합니다. 말보다 작동하는 걸 만들어 보여주거나 데이터를 같이 봐요. "AI 도구를 아무도 안 쓴다"는 얘기가 나왔을 때 5주치 사용 로그를 같이 보면서 투자를 이어갈 수 있었습니다.

💰 연봉 물으면

직전 처우는 ○○였고, 역할 범위와 전체 보상(스톡옵션 포함)을 보고 맞추고 싶습니다.

먼저 숫자 부르지 않기.