AI가 친구가 되는 순간을
설계한 기획자

필수는 아니지만, LLM·RAG·프롬프트 엔지니어링 기초를 이해하면 개발팀과의 싱크 속도가 크게 달라집니다. 카카오는 'Tech-literate PM'을 선호하며, 이는 직접 코딩하는 능력이 아닌 기술적 제약 조건을 이해하고 그것을 사용자 가치로 전환하는 판단력을 의미합니다. 실제 합격 자소서(ANON, KAKAO [AI_PM] [2024])에서도 NLP 전공 배경이 기술-비즈니스 브릿지 역할을 증명하는 핵심 근거로 활용되었습니다.

매우 효과적입니다. 카나나 듀얼 페르소나(카나=이성·나나=감성) 구조를 분석하고 이를 서비스 시나리오에 연결하면 AI 전략 이해도를 입증할 수 있습니다. 단순히 이름만 언급하는 것은 역효과가 날 수 있으므로, 카나나의 관계형 AI 철학 — 감정·맥락을 설계의 출발점으로 삼는 접근 — 을 자신의 기획 경험과 연결하는 것이 합격 패턴입니다. 카kakao AI Native 전환의 핵심 서비스임을 이해하고 있다는 신호를 주는 것이 목표입니다.

카카오 AI PM이 공감하는 포트폴리오 구성 순서는 다음과 같습니다. ① 문제 정의 (사용자 페인포인트 발견, VOC 데이터) → ② LLM 적용 방식 (기술 선택 이유, RAG vs Fine-tuning 판단 근거) → ③ Safety 고려 (환각 방지, 편향 제거, 개인정보 처리) → ④ 사용자 테스트 결과 (NPS·DAU·리텐션 수치). 수치 성과를 반드시 포함하세요. "개선했습니다"는 광탈 표현이고, "NPS +32점 향상"은 합격 표현입니다.

"사용자가 원하는 것"(VOC)과 "실제 필요(Need)" 간의 간극을 데이터로 밝혀낸 경험이 가장 강력한 증거입니다. 예를 들어 사용자 설문에서 "더 빠른 응답"을 원한다고 했지만, 행동 데이터를 보니 실제로는 "응답의 정확도"가 이탈의 원인이었다는 발견 — 이런 구조의 경험이 카카오 AI PM이 찾는 사용자 중심 역량입니다. 카나나의 관계형 AI 철학과 연결하면 더욱 설득력이 높아집니다.

카카오 AI PM 면접에서 반복적으로 등장하는 질문 유형은 다음과 같습니다. ① "카나나와 국내 주요 플랫폼 AI 서비스의 차이점은?" (경쟁 분석 능력) ② "서비스 지표가 하락했을 때 원인을 어떻게 찾겠는가?" (데이터 기반 문제 해결) ③ "AI Safety를 기획에 어떻게 반영하겠는가?" (기술 이해 + 책임감) ④ "이 기능을 왜 지금 만들어야 하는가?" (오너십 + 우선순위 판단). 각 질문에 대해 데이터 기반의 구체적 수치와 함께 답변을 준비하세요.

가능합니다. 카kakao AI PM은 전공보다 역량과 경험을 봅니다. 비전공자라면 ① LLM 서비스 구조 이해(RAG·프롬프트 엔지니어링 기초) ② 사용자 행동 데이터 분석 경험 ③ AI 윤리·Safety 이슈 인식 세 가지를 자소서에서 충분히 입증해야 합니다. 카나나·파스타앱을 사용자 관점에서 깊이 분석한 인사이트를 포트폴리오에 담으면 전공 핸디캡을 충분히 극복할 수 있습니다. 실제로 비전공 출신 합격자들은 AI 서비스 기획 경험의 밀도와 사용자 임팩트 수치로 전공자를 압도하는 경우가 많습니다.