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카카오 데이터·AI 면접, 질문 41개 쌓여 있어요

역대 공고 9건에서 추출한 예상질문 — 읽지 말고 소리 내어.

데이터 직군은 지표를 정의하고 검증하는 사고방식을 봅니다. 분모가 뭐였는지, 어떻게 측정했는지, 결과를 어떻게 의사결정으로 연결했는지 준비하세요.

지금 진행 중인 공고 8

카카오 · 테크
Data Analytics Engineer (경력)
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카카오 · 테크
Data Scientist (경력)
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카카오
[공동체] 카카오모빌리티 자율주행 AI 엔지니어 (R&D)
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카카오
[공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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카카오
[공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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카카오
[공동체] 카카오헬스케어 Data Engineer(Healthcare)
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카카오
[공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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카카오
[공동체] 카카오모빌리티 머신러닝 research scientist (R&D)
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카카오 데이터·AI 예상질문 아카이브 41

역대 카카오 데이터·AI 공고 9건에서 추출 — 공고가 마감돼도 질문은 남습니다. 같은 직무가 다시 열리면 이 질문들이 그대로 옵니다.

Q1
대규모 병렬 처리엔진을 활용하여 데이터를 처리한 경험이 있다면, 구체적으로 어떤 문제를 해결하기 위해 사용했으며, 그 결과는 어떠했는지 말씀해주실 수 있나요?
🎯 대규모 데이터 처리 경험과 문제 해결 능력 확인
출처: Data Analytics Engineer (경력)
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Q2
데이터 모델링을 통해 제품을 이해하고 명확한 데이터 구조를 설계한 경험이 있다면, 그 과정에서 어떤 고려 사항을 두고 설계하였으며, 그 결과는 어떠했는지 구체적으로 설명해주실 수 있나요?
🎯 데이터 모델링 능력과 제품 이해도 확인
출처: Data Analytics Engineer (경력)
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Q3
SQL을 활용하여 데이터를 분석하고 최적화한 경험이 있다면, 어떤 문제를 해결하기 위해 SQL을 사용하였으며, 그 결과는 어떠했는지 구체적으로 설명해주실 수 있나요?
🎯 SQL 능력과 데이터 분석 능력 확인
출처: Data Analytics Engineer (경력)
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Q4
크고 복잡한 문제를 효율적으로 해결해 본 경험이 있다면, 그 문제는 무엇이었으며, 어떻게 해결하였는지 구체적으로 설명해주실 수 있나요?
🎯 문제 해결 능력과 효율성 확인
출처: Data Analytics Engineer (경력)
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Q5
업무 자동화나 사용자 편의를 위한 어플리케이션 개발, 운영 경험이 있다면, 구체적으로 어떤 어플리케이션을 개발하였으며, 그 결과는 어떠했는지 말씀해주실 수 있나요?
🎯 업무 자동화와 사용자 편의 능력 확인
출처: Data Analytics Engineer (경력)
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Q6
대용량 데이터 처리 경험에서 어떤 도전을 겪었고, 어떻게 해결했나요? 그때 사용한 기술 스택은 무엇인가요?
🎯 대용량 데이터 처리 경험과 기술 스택 확인
출처: Data Scientist (경력)
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Q7
개인화 광고 타겟팅 효율 최적화 모델링을 위해 어떤 접근 방법을 사용할 것이며, 그 모델의 성능을 평가하는 지표는 무엇인가요?
🎯 모델링 접근 방법과 성능 평가 지표 확인
출처: Data Scientist (경력)
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Q8
생성형 AI를 활용한 내부 업무 혁신 과제에서 어떤 기술을 적용했으며, 그 결과는 무엇이었나요? 적용한 기술의 장단점은 무엇인가요?
🎯 생성형 AI 적용 경험과 기술 평가 확인
출처: Data Scientist (경력)
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Q9
과학적 의사결정을 위한 A/B Test 설계 및 실험 플랫폼 고도화에서 어떤 고려 사항을 두었으며, 그 결과는 어떻게 활용했나요?
🎯 A/B Test 설계와 실험 플랫폼 고도화 경험 확인
출처: Data Scientist (경력)
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Q10
카카오모빌리티의 모빌리티 서비스에 머신러닝 기술을 적용하여 성과를 낸 경험을 하나 꼽아서 말씀해주세요. 그 성과를 어떻게 측정하셨나요?
🎯 모빌리티 서비스에 머신러닝 기술 적용 경험과 성과 측정 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 머신러닝 research scientist (R&D)
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Q11
딥러닝 모델의 설계-학습-평가-개선 전 과정을 주도적으로 수행한 경험을 하나 말해주세요. 그 과정에서 어떤 어려움이 있었는지 그리고 어떻게 해결하셨나요?
🎯 딥러닝 모델 개발 전 과정 주도 경험과 문제 해결 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 머신러닝 research scientist (R&D)
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Q12
컴퓨터 비전과 로보틱스 관련 연구 경험을 하나 꼽아서 말씀해주세요. 그 연구에서 어떤 기술을 사용하였으며, 어떤 성과를 얻었나요?
🎯 컴퓨터 비전과 로보틱스 관련 연구 경험과 기술 적용 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 머신러닝 research scientist (R&D)
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Q13
Multimodal LLM 기반의 장기 학습과 추론 구조 연구에서 어떤 어려움이 있었는지 그리고 어떻게 해결하셨나요? 그 연구에서 얻은 성과를 어떻게 측정하셨나요?
🎯 Multimodal LLM 기반 연구 경험과 문제 해결 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 머신러닝 research scientist (R&D)
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Q14
SLAM 알고리즘을 실제 모빌리티 서비스에 적용한 경험을 구체적으로 말해보세요
🎯 SLAM 알고리즘의 실제 적용 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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Q15
LiDAR와 Visual SLAM을 비교하여 어떤 경우에 각각을 사용하는지 설명해주세요
🎯 SLAM 알고리즘의 종류와 적용 상황 이해
출처: [공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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Q16
최적화 기반 공간 인식 알고리즘을 개발한 경험에서 어려웠던 점과 어떻게 해결했는지 말해주세요
🎯 최적화 기반 공간 인식 알고리즘 개발 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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Q17
대규모 맵에서 효율적인 정합과 유지 관리를 위해 어떤 기술을 사용했는지 설명해주세요
🎯 대규모 맵 관리 기술 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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Q18
실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험에서 노이즈를 어떻게 처리했는지 구체적으로 설명해주세요
🎯 센서 데이터 노이즈 처리 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 SLAM research scientist (R&D)
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Q19
GNSS 기반 측위 정확도 개선 알고리즘 개발 시, 어떤 방법론을 사용하였으며, 그 결과는 어떠하였는지 설명해 주십시오.
🎯 GNSS 기반 측위 정확도 개선 알고리즘 개발 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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Q20
실제 데이터 기반으로 측위 알고리즘을 분석하고 개선한 경험이 있으신가요? 그 경험에서 어떤 어려움이 있었는지, 어떻게 해결하였는지 설명해 주십시오.
🎯 실제 데이터 기반 측위 알고리즘 분석 및 개선 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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Q21
터널, 지하주차장 등 GNSS 음영 환경에서 동작 가능한 실내/도심 측위 알고리즘 개발 시, 어떤 기술적 어려움이 있었는지, 어떻게 해결하였는지 설명해 주십시오.
🎯 GNSS 음영 환경에서 동작 가능한 측위 알고리즘 개발 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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Q22
대규모 위치 데이터 기반 측위 성능 평가, 분석 및 모니터링 경험에서, 어떤 도구와 기술을 사용하였으며, 그 결과는 어떠하였는지 설명해 주십시오.
🎯 대규모 위치 데이터 기반 측위 성능 평가, 분석 및 모니터링 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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Q23
RF, IMU, Camera 등 멀티 센서 데이터를 활용한 위치추정 또는 Sensor Fusion 경험이 있으신가요? 그 경험에서 어떤 어려움이 있었는지, 어떻게 해결하였는지 설명해 주십시오.
🎯 멀티 센서 데이터를 활용한 위치추정 또는 Sensor Fusion 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 측위(Localization/Positioning) research scientist (R&D)
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Q24
자율주행 Perception, Prediction, Planning을 포함한 E2E 로직 개발 경험에서, 실제로 구현한 예시를 하나 들어주실 수 있나요?
🎯 자율주행 기술 개발 경험 및 구현 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 자율주행 AI 엔지니어 (R&D)
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Q25
AI 기반 플래닝 모델 개발 시, 어떤 알고리즘과 기술을 사용하였으며, 그 이유는 무엇인가요?
🎯 AI 기술 적용 능력 및 기술 선택 이유 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 자율주행 AI 엔지니어 (R&D)
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Q26
Path Planning, Motion Planning과 같은 주제에 대한 프로젝트 수행 혹은 특허/논문을 보유하고 계신가요? 그 내용을 간략히 설명해 주실 수 있나요?
🎯 관련 기술 연구 및 개발 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 자율주행 AI 엔지니어 (R&D)
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Q27
CUDA/TensorRT 최적화, Onnx/ROS 통합 경험에서, 어떤 성능 개선이 있었으며, 어떻게 이를 달성하였나요?
🎯 최적화 및 통합 기술 적용 능력 및 성과 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 자율주행 AI 엔지니어 (R&D)
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Q28
의료정보시스템 경험에서 데이터 품질 점검 및 개선 업무를 수행한 경험이 있나요? 구체적으로 어떤 문제가 있었고, 어떻게 해결했나요?
🎯 의료정보시스템 경험에서 데이터 품질 점검 및 개선 업무를 수행한 경험이 있는지 확인
출처: [공동체] 카카오헬스케어 Data Engineer(Healthcare)
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Q29
Enterprise급 RDBMS의 SQL 활용 능력을 어떻게 습득하였으며, 실제 프로젝트에서 이를 어떻게 적용하였나요?
🎯 Enterprise급 RDBMS의 SQL 활용 능력을 확인
출처: [공동체] 카카오헬스케어 Data Engineer(Healthcare)
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Q30
Python 또는 기타 프로그래밍 언어를 사용한 데이터 처리 경험에서, 데이터 마이그레이션을 수행한 경험이 있나요? 만약 있다면, 어떤 도구 또는 기술을 사용하였으며, 어떤 어려움이 있었는지 말씀해주세요.
🎯 데이터 마이그레이션 경험을 확인
출처: [공동체] 카카오헬스케어 Data Engineer(Healthcare)
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Q31
대용량 데이터 처리 경험에서, 분산 데이터 처리 프레임워크 (Spark, Hadoop) 등을 사용하여 데이터를 처리한 경험이 있나요? 구체적으로 어떤 문제가 있었고, 어떻게 해결하였는지 말씀해주세요.
🎯 대용량 데이터 처리 경험에서 분산 데이터 처리 프레임워크 사용 여부를 확인
출처: [공동체] 카카오헬스케어 Data Engineer(Healthcare)
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Q32
실시간 스트리밍 및 배치 파이프라인을 설계하고 운영할 때, 데이터 처리의 지연이나 유실을 어떻게 감지하고 해결하는지 구체적으로 설명해주세요.
🎯 데이터 파이프라인의 안정성과 효율성을 유지하는 방법을 확인
출처: [공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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Q33
대용량 분산 처리 시스템에서 병목 현상을 진단하고 개선한 경험이 있나요? 그때 사용한 방법과 도구는 무엇이었나요?
🎯 대용량 데이터 처리 시스템의 최적화를 확인
출처: [공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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Q34
데이터 스트리밍 처리 시스템을 운영하며 발생할 수 있는 문제점(예: 데이터 중복, 유실 등)을 어떻게 예방하고 해결하는지 설명해주세요.
🎯 데이터 스트리밍 처리 시스템의 안정성과 신뢰성을 확인
출처: [공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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Q35
서버 개발자, 데이터 분석가 등 다양한 직군과 협업하여 데이터 요구사항을 파이프라인으로 구현할 때, 어떻게 협업하고 문제를 해결하는지 설명해주세요.
🎯 다양한 직군과의 협업 능력과 문제 해결 능력을 확인
출처: [공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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Q36
파이프라인의 불편한 부분을 직접 찾아서 개선한 경험은 있나요? 그때 사용한 방법과 도구는 무엇이었으며, 어떤 결과를 얻었나요?
🎯 파이프라인의 효율성과 안정성을 개선하는 능력을 확인
출처: [공동체] 카카오페이 데이터 엔지니어 - 데이터 플랫폼
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Q37
최근에 수행한 프로젝트 중에서, 조합적 최적화 문제를 해결하기 위해 수리적 최적화나 휴리스틱 최적화를 사용한 사례를 하나 꼽아서 말씀해주실 수 있을까요?
🎯 수리적 최적화와 휴리스틱 최적화의 실제 적용 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 (데이터 사이언티스트) (마감된 공고 — 질문은 남아요)
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Q38
동적 수요와 공급 모델을 고려한 배차 또는 경로 계획 프로젝트에서, 실제로 적용한 모델이나 알고리즘이 무엇이었는지 구체적으로 설명해주실 수 있나요?
🎯 동적 수요와 공급 모델의 실제 적용 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 (데이터 사이언티스트) (마감된 공고 — 질문은 남아요)
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Q39
비즈니스 문제를 해결하기 위해 빠르게 학습하여 적용한 논문이나 기술이 무엇이었는지, 그리고 그 적용 결과가 어땠는지 말씀해주실 수 있을까요?
🎯 비즈니스 문제 해결을 위한 빠른 학습과 적용 능력 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 (데이터 사이언티스트) (마감된 공고 — 질문은 남아요)
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Q40
최적화 관련 라이브러리나 툴을 사용하여 실제 서비스에 적용한 경험 중에서, 구체적인 사례를 하나 꼽아서 말씀해주실 수 있나요?
🎯 최적화 관련 라이브러리나 툴의 실제 적용 경험 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 (데이터 사이언티스트) (마감된 공고 — 질문은 남아요)
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Q41
물류, 배차, 모빌리티, 라이드헤일링 등 도메인 관련 경험 중에서, 가장 최근에 수행한 프로젝트의 성과를 숫자로 나타낼 수 있나요?
🎯 도메인 관련 경험의 실제 성과 확인
출처: [공동체] 카카오모빌리티 (데이터 사이언티스트) (마감된 공고 — 질문은 남아요)
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질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해야 훈련이 됩니다 — 지금 바로 카카오 모의면접 →

준비하는 회사가 여기 없나요?

대신증권이든, 한 명 뽑는 회사든 — 공고를 붙여넣으면 그 공고의 예상질문이 바로 만들어지고, 같은 방식으로 소리 내어 연습할 수 있어요.

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