AI 시대, 넥슨은 어떤 프로그래머를 찾고 있을까?

URL: https://www.youtube.com/watch?v=--JaHGmO0J0 날짜: 2026-08-26 채널: NEXONTAG 영상 길이: 21분 12초

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📌 핵심 질문 / 이 영상이 다루는 핵심 논점

==AI가 코드를 작성하는 시대에 게임 프로그래머를 어떻게 채용하고, 지원자는 무엇을 준비해야 하는가?==

• 넥슨은 2026년 넥토리얼에서 게임 프로그래머 채용의 코딩 테스트를 폐지한다.
• 대신 AI 면접과 AI 활용 역량 평가를 추가해 문제를 파악하고 구조화하고 해결하는 과정과 결과를 함께 본다.
• 지원자에게는 AI를 단순히 “해줘”라고 부리는 능력보다 자신의 목표를 정확한 언어로 전달하고 결과를 검증하는 능력이 요구된다.
• AI가 많은 실행을 대신하더라도 기초지식, 학습력, 커뮤니케이션, 게임을 만들고 싶은 동기는 사람이 계속 증명해야 한다.

이 영상은 넥토리얼 채용 담당자와 현업 게임 프로그래머들이 AI 시대의 신입 프로그래머에게 요구할 역량을 설명하는 대화다. 올해 넥토리얼은 게임 프로그래머만을 대상으로 하며, 기존 코딩 테스트 대신 AI와 함께 문제를 해결하는 실제 업무에 가까운 전형을 도입한다. 다만 AI 활용은 코드 생성 결과만 평가하는 일이 아니다. 문제가 무엇인지 이해하고, 해결 순서를 구조화하고, 자신의 의도를 명확히 전달하고, AI가 만든 결과를 검증하고, 필요한 지식을 빠르게 학습하는 전체 과정이 평가 대상이다.

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1. 넥토리얼 채용 방식이 바뀐 배경

1.1. 올해 넥토리얼의 범위와 변화

1. 6년째 이어지는 채용 인턴십

   1. 넥토리얼은 넥슨이 6년 연속 진행해 온 채용 인턴십이다.
   2. 올해는 이름 뒤에 ‘프로그래머’가 붙을 정도로 게임 프로그래머에 한정해 채용한다.
   3. 모집 기간은 8월 25일부터 9월 7일까지다.

2. AI 네이티브 인재를 찾는 전형

   1. 넥슨은 올해부터 AI가 현업에 본격 도입됐다고 보고 있다.
   2. 따라서 이번 넥토리얼 지원자는 AI 네이티브였으면 좋겠다는 수준을 넘어, AI 네이티브이어야 한다는 방향을 전형에 반영했다.
   3. 새로 추가된 절차는 AI 면접과 AI 활용 역량 평가다.
   4. AI 면접에서는 게임 프로그래머가 갖춰야 할 기본 역량을 확인한다.
   5. AI 활용 역량 평가에서는 주어진 문제와 데이터, 프로그램 안에 들어 있는 AI 어시스트를 활용해 문제를 해결하는 과정과 결과를 함께 본다.

1.2. 코딩 테스트 폐지의 이유

1. 코딩 테스트의 실무 상관관계를 다시 검토함

   1. 넥슨은 코딩 테스트가 채용 과정에서 얼마나 좋은 인재를 뽑는 척도인지 오랫동안 고민했다.
   2. 코딩 테스트에서 좋은 평가를 받은 사람이 실제 업무에서도 좋은 평가를 받는다는 실질적인 상관관계를 확인하지 못했다.
   3. 그래서 올해 넥토리얼에서는 코딩 테스트를 폐지하고 AI 면접과 AI 활용 평가를 통해 실무에 가까운 구조로 바꿨다.

2. 지원자에게 돌아가는 시간

   1. 지원자가 코딩 테스트 준비에 매우 많은 시간을 쓴다는 점은 넥슨도 알고 있다.
   2. 코딩 테스트 준비 시간이 사라지면 게임 개발에 필요한 기본지식과 전공 과목을 공부할 시간이 늘어난다.
   3. 이는 단순히 전형을 쉽게 만드는 변화가 아니라, 실제 게임 프로그래머에게 필요한 준비의 방향을 바꾸는 변화다.

3. 학생들도 이미 AI를 사용하고 있음

   1. 현업뿐 아니라 청소년 프로그래밍 대회에서도 학생들이 AI를 활용해 문제를 풀기 시작했다.
   2. 한 대회에서는 시작 후 5분 만에 AI로 모든 문제를 푼 참가자도 있었다.
   3. 지원자들이 채용을 목적으로 알고리즘 문제를 풀 때에도 AI 활용이 점점 많아질 것이므로, 알고리즘 문제 풀이 자체를 채용 과정에서 계속 요구하는 것이 맞는지 의문이 생겼다.
   4. 직장인의 일하는 방식이 바뀌었다면, 그 직장인을 채용하는 방식도 바뀌어야 한다는 판단이 코딩 테스트 폐지의 배경이 됐다.

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2. AI 활용 역량 평가는 무엇을 보는가

2.1. 문제 파악부터 결과까지

1. 제공되는 환경

   1. 지원자에게 문제를 제시하고 문제를 해결할 수 있는 환경을 제공한다.
   2. 환경에는 데이터가 포함될 수 있다.
   3. 프로그램 내부에는 AI 어시스트가 제공될 예정이다.
   4. 지원자가 AI 어시스트를 사용해 문제를 풀어가는 과정 자체와 최종 결과를 함께 평가한다.

2. 평가 과정의 세 단계

   1. 먼저 문제를 보고 이것이 정확히 어떤 문제인지 파악해야 한다.
   2. 문제를 이해한 뒤 어떤 순서로 해결할지 구조화해야 한다.
   3. 그 다음 AI와 도구를 활용해 실제 결과물을 만들고, 결과가 기대에 맞는지 확인한다.
   4. 결과물만 맞는다고 끝나는 것이 아니라, 문제를 어떤 방식으로 이해하고 해결했는지가 중요하다.

3. AI를 잘 쓰는 팀의 공통점

   1. 프로그래밍 대회에서 성적이 좋지 않았던 참가자들은 문제를 AI에 넣고 “네가 알아서 풀어봐”, “이것을 해줘”, “저것을 해줘”라고 요청하는 경향이 있었다.
   2. AI를 잘 활용한 팀은 문제의 조건을 정확히 AI에 이해시켰다.
   3. 자신이 달성하려는 목표의 방향을 먼저 제시했다.
   4. 자신의 생각과 AI가 이해한 내용이 일치하는지 계속 검증하면서 문제를 풀었다.
   5. 같은 AI를 사용해도 문제를 설명하고 검증하는 방식에 따라 결과의 차이가 컸다.

2.2. “해줘”와 명세의 차이

1. 단순한 요청도 결과는 만들 수 있다

   1. “해줘”라는 입력 자체가 틀렸다고 볼 수는 없다.
   2. 프롬프트를 어떻게 입력하느냐에 따라 결과는 달라지지만, 어떤 방식으로든 결과물을 만들 수는 있다.
   3. 그러나 실제로 중요한 것은 내가 생각하는 바를 얼마나 효율적이고 정확하게 업무 지시로 바꾸느냐이다.

2. 상세한 명세가 만드는 차이

   1. 구체적인 명세를 주면 AI가 목표와 제약을 더 정확하게 이해한다.
   2. 단순히 “해줘”라고 입력했을 때보다 적은 토큰으로도 기대하는 결과를 얻을 수 있다.
   3. 때로는 단순한 명령보다 더 나은 결과가 나오기도 한다.
   4. 결국 AI 활용 능력은 AI에게 일을 맡기는 능력만이 아니라, 자신의 역량을 AI를 통해 확장하는 능력이다.

3. 신입사원에게 업무를 지시하는 것과 비슷함

   1. AI 활용은 새로 뽑은 신입사원에게 일을 요청하는 상황과 비슷하다.
   2. 같은 작업을 요청해도 결과와 과정이 내가 생각한 것과 전혀 다르게 나올 수 있다.
   3. 이 문제는 상대방의 능력만이 아니라 내가 업무 지시를 얼마나 명확하고 자세하게 했는지와도 관련된다.
   4. AI와 사람이 자연어로 소통한다는 점에서, 자연어로 내용을 전달하는 능력이 AI 결과에 직접 영향을 준다.

2.3. 속도와 토큰의 트레이드오프

1. 시간을 줄이는 것이 AI 활용의 중요한 목적

   1. 게임 개발에서 AI를 잘 활용한다는 것은 원하는 결과를 얼마나 정확하고 빠르게 만드는가와 관련된다.
   2. 시간은 제한된 자원이다.
   3. 시간이 오래 걸리는 작업을 AI로 얼마나 단축할 수 있는지가 실용적인 AI 활용 능력의 한 기준이다.

2. 토큰을 많이 쓰는 것과 효율적으로 쓰는 것

   1. “해줘”라고 입력하는 것은 사람의 시간을 아끼는 행동처럼 보인다.
   2. 그러나 AI 입장에서는 목표와 제약을 알기 위해 많은 토큰을 사용하고 여러 번의 수정이 필요할 수 있다.
   3. 반대로 세부 사항을 충분히 입력하면 토큰을 아낄 수 있지만, 어떤 수준의 상세함이 가장 적절한지는 아직 고정된 정답이 없다.
   4. 한동안은 많은 토큰을 사용해서 결과물을 만드는 방식이 세계적인 흐름처럼 보였지만, 어느 경계를 넘으며 얼마나 효율적으로 쓰게 하느냐가 중요해지고 있다.

3. 평가 기준은 현재도 변하는 중

   1. 지금 AI를 올바르게 사용하는 방법을 하나의 정답으로 확정하기는 이르다.
   2. 넥슨은 ‘AI를 맞게 사용했는가’를 단정하기보다, 맡은 업무를 AI로 얼마나 효율적으로 진행할 수 있는지에 초점을 맞추는 편이 평가의 가치가 높다고 설명한다.
   3. 올해 초와 지금의 AI 사용 방식도 이미 크게 달라졌으므로, 앞으로 평가 기준 역시 계속 바뀔 수 있다.

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3. AI 시대에 넥슨이 보고 싶은 기본 역량

3.1. AI 이해도보다 중요한 학습력

1. AI를 아는 것만으로 충분하지 않음

   1. 지원자는 AI에 대한 기본적인 이해를 갖춰야 한다.
   2. 그러나 넥슨이 보고 싶은 것은 AI 지식만이 아니다.
   3. 변화하는 시대에 자신이 모르는 것을 얼마나 빠르게 학습하고 배워 나가는지가 중요하다.

2. 학습력의 의미

   1. AI 도구와 사용법은 빠르게 변하므로 오늘 외운 사용법이 장기적인 정답이 되지 않는다.
   2. 새로운 도구와 방식이 나왔을 때 원리를 이해하고 스스로 적용하는 힘이 필요하다.
   3. AI 활용 역량 평가는 특정 프롬프트 암기보다 새로운 환경에서 문제를 파악하고 배우며 해결하는 능력을 확인하려는 전형에 가깝다.

3.2. 면접에서 보는 지식과 성장 가능성

1. 면접은 중요한 전형

   1. 현업 프로그래머는 채용 과정에서 면접을 가장 중요한 절차로 본다고 설명한다.
   2. 면접에서는 긴장할 만한 질문이 오가고, 지원자가 알고 있는 지식의 한계까지 질문할 수 있다.

2. 지식의 보유보다 활용

   1. 공부하며 알게 된 지식을 실제로 얼마나 잘 활용해 결과물을 만들 수 있는지를 본다.
   2. 본인이 어느 수준까지 성장할 수 있는지도 중요한 판단 기준이다.
   3. 제한된 면접 시간에는 모든 것을 물을 수 없으므로, 지원자는 모든 내용을 완벽하게 안다고 포장하기보다 무엇을 어디까지 알고 있고 얼마나 잘 설명할 수 있는지를 판단해야 한다.

3. 기본기가 실무 역량의 토대

   1. 넥슨 직군 면접은 실무 역량도 보지만 기본기를 더 중요하게 보는 편이다.
   2. 기본기를 얼마나 알고 있는지는 앞으로 얼마나 학습할 수 있는지를 판단하는 근거가 된다.
   3. 지식을 많이 갖고 있는지보다 그 지식을 활용해 다른 결과물을 만들어낼 수 있는지가 중요하다.
   4. 다음 단계로 나아가려면 자신이 배운 내용을 실제 문제와 결과로 연결할 수 있어야 한다.

3.3. 팀 적합성과 커뮤니케이션

1. 팀 면접의 관점

   1. 직무 면접과 별개로, 실제로 함께 일할 동료를 뽑는 팀 면접도 있다.
   2. 팀은 지원자가 팀과 어느 정도 잘 맞는지, 함께 일할 수 있는지를 중요하게 본다.
   3. 팀 리더가 생각하는 최고의 동료는 함께 즐겁게 일할 수 있는 사람이다.

2. 즐겁게 출근할 수 있는 조직

   1. 한 현업 리더는 아침에 일어나 출근하는 일을 즐거워하는 조직을 만들고 싶다고 말한다.
   2. 지원자도 같은 생각을 할 필요는 없지만, 그런 조직을 함께 만들어갈 동료를 뽑고 싶다는 점이 팀 적합성의 핵심이다.

3. 커뮤니케이션은 AI 활용과도 연결됨

   1. 요청받은 업무나 자신이 만든 결과물을 자세히 설명하지 못하면 서로 오해가 쌓일 수 있다.
   2. 설명이 부족하면 상대방이 원하는 결과가 아닌 다른 결과물을 만들 가능성도 커진다.
   3. 커뮤니케이션 능력이 뛰어날수록 AI에게 더 많은 지식과 요구사항을 구조적으로 입력할 수 있다.
   4. 단순히 말을 유창하게 하는 것이 아니라, 자신의 업무를 이해하고 그 내용을 상대에게 전달하고 설득하는 능력이 중요하다.

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4. 넥토리얼에 지원해야 하는 이유

4.1. 게임을 만들고 싶은 사람을 위한 기회

1. 꿈과 현실 사이의 선택

   1. 넥슨은 게임 제작 동아리를 후원하는 ‘재밌기’라는 활동을 진행했고, AI 네이티브 해커톤도 운영한 경험이 있다.
   2. 참여 학생 중에는 게임을 만드는 일을 하고 싶어 활동에 참여했지만, 취업할 때가 되면 현실과 타협해 게임이 아닌 다른 분야로 가는 사람이 많았다.
   3. 정말 게임을 좋아하고 게임을 만들고 싶은 꿈이 있다면 넥토리얼에 지원해보라고 권한다.
   4. 좋아하지 않는 일을 선택하면 게임이 계속 생각날 것이라는 것이 인터뷰이의 확신이다.

2. 인턴십 이상의 조건

   1. 넥토리얼은 인턴십이지만 정규직과 동일한 임금과 대우를 제공한다.
   2. 넥슨의 복지 제도를 모두 누릴 수 있다.
   3. 넥토리얼 참가자만을 위한 선물과 프로그램도 준비할 예정이다.

4.2. 게임 프로그래머라는 직업의 특성

1. 최신 기술을 넓게 적용하는 직무

   1. 게임 프로그래머는 현재 등장하는 최신 기술을 폭넓게 사용하는 경우가 많다.
   2. 게임 엔진 안에도 다양한 기술이 들어간다.
   3. AI뿐 아니라 클라우드 시스템 같은 인프라 기술도 게임에 빠르게 적용된다.
   4. 최신 기술을 실제 게임에 적용하고 한 땀 한 땀 세계를 만들어가는 과정을 즐기는 사람에게 좋은 직업이 될 수 있다.

2. 유저의 반응을 빠르게 확인하는 일

   1. 게임 프로그래머는 게임을 개발해 패치하면 한 시간 만에 유저의 피드백을 받을 수도 있는 몇 안 되는 직업이다.
   2. 자신이 만든 것을 유저가 플레이하고 그 반응을 확인하며 뿌듯함을 느낄 수 있다.
   3. 자신이 만들고 싶은 세계를 실제로 구현할 수 있다는 점도 게임 프로그래머의 매력이다.

3. 넥슨의 세계와 미션

   1. 넥슨의 비전은 ‘머물고 싶은 세계’다.
   2. 넥슨의 미션은 ‘오래도록 기억될 게임’이다.
   3. 게임을 즐기고 그 게임을 추억하고 게임 속 세계에서 살아가는 유저를 위해 세계를 만드는 일이 게임 제작자의 역할이다.
   4. AI 시대에도 게임을 좋아하고 게임을 만들고 싶어 하는 사람을 찾는다는 본질은 달라지지 않는다.

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5. AI 시대에 달라지는 것과 달라지지 않는 것

5.1. 인재상이 완전히 달라진 것은 아님

1. AI 사용 시점이 비슷하다는 전제

   1. 넥슨 관계자는 AI 시대라고 해서 인재상이 얼마나 달라졌는지는 아직 물음표가 있다고 말한다.
   2. 영상을 보는 지원자와 넥슨 구성원이 AI를 접한 시기는 비슷하고, AI를 사용해온 시간도 크게 다르지 않을 수 있다.
   3. 지원자가 넥슨이 기대하는 방향과 비슷하게 AI에 접근하고 있다면, 충분히 기대하는 역량을 보여줄 수 있다고 본다.

2. 달라진 것은 과정

   1. 기업이 보는 목표와 사람에게 필요한 동기가 완전히 바뀐 것은 아니다.
   2. 달라진 것은 목표에 도달하는 과정과 도구다.
   3. AI가 실행을 대신할수록 문제를 이해하고, 방향을 정하고, 결과를 검증하고, 배우는 사람의 역할은 더 선명해진다.

5.2. 지원자 포트폴리오와 코드 준비

1. 완성도보다 고민의 기록

   1. 완성도 높은 포트폴리오가 있으면 좋다.
   2. 그러나 포트폴리오의 겉으로 보이는 완성도만큼 중요한 것은 만드는 과정에서 어떤 고민을 했는지다.
   3. 문제가 발생했을 때 어떤 방식으로 해결했는지를 잘 정리해야 한다.
   4. 결과물뿐 아니라 문제 정의, 선택, 실패, 수정 과정을 설명할 수 있어야 한다.

2. 코딩 테스트가 사라진 시간을 다시 쓰기

   1. 코딩 테스트를 준비하는 데는 학교생활과 병행하기 어려울 만큼 긴 시간이 필요할 수 있다.
   2. 지원자는 8월 25일부터 코딩 테스트라는 짐을 잠시 내려놓고, 자신이 추구해온 지식과 게임 프로그래밍에 필요한 지식에 집중할 수 있다.
   3. 코딩 테스트 준비 시간을 없애는 대신 기본기, 게임 개발 지식, 포트폴리오의 문제 해결 과정을 준비해야 한다.

3. AI로 지식을 얻되 코드는 직접 작성하기

   1. 현업 인터뷰이는 신입 지원자가 AI를 지식을 얻는 데에는 사용해도 좋지만, 코드 작업에서는 가급적 직접 작성했으면 한다고 조언한다.
   2. AI가 코드를 만들어주면 사람은 자신이 만든 코드라고 느끼기 쉽다.
   3. “이것을 내가 만들어봤으니 언제든 다시 만들 수 있다”는 생각은 실제 능력과 다를 수 있는 큰 착각이 된다.
   4. 면접이나 전형에서 코드의 원리를 질문받으면, 직접 작성하고 이해하지 않은 부분에서 막힐 수 있다.
   5. 물리적인 시간을 들여 키보드로 한 땀 한 땀 코드를 작성해야 자신의 것으로 만들 수 있다.

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6. 지원자에게 전달한 실전 준비 순서

1. 게임 프로그래머가 되고 싶은 동기를 확인한다.

   1. 다른 직무가 아니라 게임을 만들고 싶은 이유를 자신의 언어로 설명한다.
   2. 자신이 만들고 싶은 게임과 세계가 무엇인지 생각한다.

2. 기본지식을 다시 정리한다.

   1. 전공 과목과 게임 프로그래밍에 필요한 기본기를 공부한다.
   2. 지식을 외우는 데서 끝내지 않고 결과물을 만드는 데 어떻게 쓰는지 연습한다.

3. 포트폴리오의 문제 해결 과정을 정리한다.

   1. 어떤 문제를 발견했는지 기록한다.
   2. 가능한 선택지와 자신이 선택한 이유를 설명한다.
   3. 문제가 생겼을 때 무엇을 시도했고 어떻게 해결했는지 남긴다.
   4. 완성된 화면이나 코드만 보여주는 포트폴리오보다 판단 과정이 드러나는 포트폴리오를 준비한다.

4. AI를 문제 해결 파트너로 사용한다.

   1. AI에게 문제를 통째로 맡기지 않는다.
   2. 문제의 조건과 목표를 설명하고, 해결 단계를 나눈다.
   3. AI가 이해한 내용이 자신의 의도와 맞는지 확인한다.
   4. 결과를 직접 실행하고 검증한다.
   5. AI가 만든 코드를 이해하고, 직접 다시 작성할 수 있는지 확인한다.

5. 자신이 아는 것과 모르는 것을 설명하는 연습을 한다.

   1. 완벽한 사람처럼 보이려고 하지 않는다.
   2. 알고 있는 범위와 모르는 범위를 구분한다.
   3. 모르는 것을 어떻게 학습할지 말할 수 있도록 준비한다.

6. 커뮤니케이션을 기술 역량으로 본다.

   1. 문제와 결과물을 다른 사람이 이해할 수 있게 설명한다.
   2. AI와 팀원에게 필요한 컨텍스트를 구조적으로 전달한다.
   3. 자신이 한 선택을 설득하고 피드백을 받아 수정한다.

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주요 발언 모음

“AI 네이티브였으면 좋겠다. 더 나아가서 AI 네이티브이어야만 한다는 생각으로 채용 전형에도 변화를 가져왔다.”

“문제를 파악했으면 어떤 순서로 해결해 나가야 할지 구조화할 수 있는 것이 하나의 역량이다.”

“AI를 활용해서 그냥 일을 시키고 단순히 맡기는 것을 넘어서, 내가 이미 가지고 있는 역량을 AI를 통해 확장할 수 있는 것이 중요하다.”

“AI 활용은 새로 뽑은 신입사원에게 업무 지시를 하는 것과 비슷하다.”

“AI 시대라고 해서 크게 달라진 것은 아니다. 과정이 바뀐 것이다.”

“지식을 많이 갖고 있느냐가 아니라, 그 지식을 얼마나 잘 활용해서 또 다른 결과물을 만들어낼 수 있느냐가 중요하다.”

“함께 즐겁게 일할 수 있는 사람을 뽑고 싶다.”

“커뮤니케이션 능력이 뛰어날수록 AI에게 더 많은 지식과 요구사항을 구조적으로 입력할 수 있다.”

“포트폴리오의 완성도보다 만들면서 어떤 고민을 했고 문제가 생겼을 때 어떻게 해결했는지를 잘 정리하는 것이 더 도움이 된다.”

“AI가 많은 것을 해줘도 어떤 게임을 만들고 싶은지, 어떤 개발자가 되고 싶은지는 사람이 정한다.”

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핵심 데이터 & 수치

• 넥토리얼 운영 기간: 넥슨에서 6년 연속 진행하는 채용 인턴십이다.
• 이번 모집 대상: 게임 프로그래머 한정이다.
• 모집 기간: 2026년 8월 25일부터 9월 7일까지다.
• 폐지된 전형: 코딩 테스트다.
• 새로 추가된 전형: AI 면접과 AI 활용 역량 평가다.
• AI 활용 평가 환경: 문제, 데이터, 프로그램 내부 AI 어시스트가 제공될 수 있다.
• 프로그래밍 대회 사례: 대회 시작 5분 만에 AI로 모든 문제를 푼 참가자가 있었다.
• 인턴십 처우: 정규직과 동일한 임금과 대우, 넥슨 복지 적용을 약속한다.
• 넥슨 비전: 머물고 싶은 세계다.
• 넥슨 미션: 오래도록 기억될 게임이다.

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결론 및 시사점

1. 코딩 테스트 폐지는 프로그래밍 능력을 보지 않겠다는 뜻이 아니라, 알고리즘 문제 풀이만으로 실무 역량을 판단하지 않겠다는 뜻이다.
2. AI 활용 역량 평가에서는 프롬프트 기술보다 문제 이해, 목표 설정, 작업 구조화, 과정 검증, 결과 책임이 중요하다.
3. AI에게 “해줘”라고 요청하는 것 자체는 금지되지 않지만, 상세한 명세와 지속적인 검증 없이는 자신의 의도와 다른 결과를 얻기 쉽다.
4. 지원자는 AI의 특정 사용법을 암기하기보다 새로운 도구와 환경을 빠르게 학습하는 힘을 보여줘야 한다.
5. AI가 코드를 생성해도 기본지식과 직접 구현 경험이 없으면 면접에서 자신의 결과물을 설명하기 어렵다.
6. 포트폴리오는 최종 결과 화면보다 문제를 정의하고 실패를 수정한 과정을 보여주는 자료가 되어야 한다.
7. 팀에 필요한 커뮤니케이션은 말솜씨가 아니라 업무와 결과를 이해하고 상대에게 명료하게 전달하는 능력이다.
8. 게임 프로그래머는 최신 기술을 게임이라는 살아 있는 세계에 적용하고, 유저의 반응을 빠르게 확인하는 직업이다.
9. AI가 많은 실행을 대신해도 어떤 게임을 만들고 싶은지와 어떤 개발자가 되고 싶은지는 사람이 결정해야 한다.
10. 넥토리얼이 찾는 사람은 코드를 많이 입력하는 사람이 아니라 게임에 대한 동기, 기본기, 학습력, AI 협업 능력, 설명 능력을 함께 가진 사람이다.

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핵심 요약 (40줄)

1. 넥토리얼은 넥슨이 6년 연속 진행하는 채용 인턴십이다.
2. 올해 넥토리얼은 게임 프로그래머만을 대상으로 모집한다.
3. 모집 기간은 8월 25일부터 9월 7일까지다.
4. 넥슨은 올해 현업에 AI가 본격 도입됐다고 판단했다.
5. 그래서 지원자에게 AI 네이티브 역량을 요구하는 방향으로 전형을 바꿨다.
6. 새로운 전형에는 AI 면접과 AI 활용 역량 평가가 추가됐다.
7. 코딩 테스트는 올해 넥토리얼에서 폐지됐다.
8. 코딩 테스트 점수와 실제 업무 평가 사이의 실질적인 상관관계를 확인하지 못했기 때문이다.
9. 지원자는 코딩 테스트 준비 대신 기본지식과 전공 과목을 공부할 시간을 얻는다.
10. 학생들도 프로그래밍 대회에서 AI를 사용해 문제를 풀고 있다.
11. AI 활용 평가에서는 문제와 데이터와 AI 어시스트가 제공될 수 있다.
12. 평가자는 결과뿐 아니라 문제를 파악하고 해결하는 과정도 본다.
13. 문제를 정확히 이해하고 해결 순서를 구조화하는 능력이 중요하다.
14. AI를 잘 활용한 참가자는 목표와 방향을 먼저 설명했다.
15. 그 참가자는 AI의 이해가 자신의 생각과 맞는지 계속 검증했다.
16. “해줘”라는 단순 명령도 결과를 만들 수 있지만 효율과 정확도가 낮을 수 있다.
17. 상세한 명세는 AI가 목표와 제약을 이해하게 만드는 장기 투자다.
18. AI 활용은 신입사원에게 업무를 지시하는 일과 비슷하다.
19. 자연어로 명확하게 소통하는 능력이 AI 결과에 직접 영향을 준다.
20. AI 활용의 실용적인 가치는 원하는 결과를 더 정확하고 빠르게 만드는 데 있다.
21. AI 활용 역량의 정답은 고정되지 않았고 시대에 따라 계속 변한다.
22. 넥슨은 AI 지식뿐 아니라 새로운 것을 빠르게 배우는 학습력을 보고 싶어 한다.
23. 면접에서는 지식의 양보다 지식을 활용해 결과를 만드는 능력을 본다.
24. 지원자는 자신이 어디까지 알고 무엇을 설명할 수 있는지 판단해야 한다.
25. 넥슨 직군 면접에서는 실무 역량과 함께 기본기를 중요하게 본다.
26. 팀 면접에서는 함께 즐겁게 일할 수 있는 동료인지도 살핀다.
27. 커뮤니케이션은 팀 협업뿐 아니라 AI에게 요구사항을 전달하는 데도 중요하다.
28. 게임 프로그래머는 최신 엔진, AI, 클라우드 등 다양한 기술을 게임에 적용한다.
29. 게임은 패치 후 한 시간 만에 유저의 피드백을 받을 수 있는 직업이다.
30. 넥슨은 게임을 좋아하고 게임을 만들고 싶은 사람을 찾는다는 본질은 변하지 않았다고 말한다.
31. 넥슨의 비전은 머물고 싶은 세계이고 미션은 오래도록 기억될 게임이다.
32. 포트폴리오는 겉으로 보이는 완성도보다 제작 중 고민과 문제 해결 과정을 보여줘야 한다.
33. 코딩 테스트가 사라진 시간은 게임 프로그래밍 기본기와 지식을 준비하는 데 써야 한다.
34. 신입 지원자는 AI를 지식 습득에는 쓰되 코드 작성은 직접 해보는 편이 좋다.
35. AI가 만든 코드를 자신이 만들었다고 착각하면 면접에서 원리를 설명하지 못할 수 있다.
36. 직접 키보드를 치며 코드를 작성해야 구현 능력이 자신의 것으로 남는다.
37. AI가 실행을 대신해도 어떤 게임과 개발자가 되고 싶은지는 사람이 정한다.
38. 좋은 프로그래머는 AI에게 일을 맡기는 사람을 넘어 자신의 역량을 AI로 확장하는 사람이다.
39. 넥토리얼은 코드 입력량보다 문제 이해, 학습력, 기본기, 커뮤니케이션을 함께 평가한다.
40. AI 시대의 게임 프로그래머는 게임에 대한 동기와 기술을 결합해 유저가 머물 세계를 만드는 사람이다.