1. 기본정보
- 기업명 : (주)리팟인터내셔널
- 입사년도 : 2026년
- 신입, 경력 : 신입
- 전공 : AI 융합학부 데이터사이언스전공
- 학점 : 3.71 , 4.5
- 어학점수 : 없음
- 자격증 : SQLD, ADsP, 컴퓨터활용능력 1급, 네트워크관리사 2급
- 대외활동, 공모전, 어학연수, 인턴 등 : 동국대학교 학부연구생, 성균관대학교 연구실 인턴, 데이터 크리에이터 캠프 공모전, SK네트웍스 Family AI 캠프 34기, 코드잇 부스트
1기
- 지원 요건 및 준비사항 : 경력 3년 이상 또는 석, 박사 졸업자, 딥러닝 기반 비전 프로젝트 경험


2. 회사 소개 및 직무, 담당업무 소개
- 기업정보: 리팟인터내셔널은 리퍼비시 기업입니다. 중고 제품을 검수하여 리퍼비시 제품으로 교환해 드립니다. 가격은 공식 서비스의 절반 수준입니다. 몇 년 쓰고 버려지던
IT 기기를 다시 쓰게 만드는 회사입니다.
- 직무정보: 저는 Vision AI Engineer로 IT 기기 외관 결함 탐지와 등급 판정 시스템을 개발합니다. 수거된 IT 제품을 촬영하면 모델이 표면의 흠집과 오염을 찾습니다. 그
결과로 등급을 매기고, 등급은 가격과 연결됩니다. 사람 눈으로 하던 검수를 일관된 기준으로 옮기는 일입니다. 정해진 개발 매뉴얼은 없습니다. 어떤 각도로 찍을지, 무엇을
결함으로 볼지부터 직접 정의합니다. 정답이 없는 자리라, 시도한 만큼이 곧 구조가 됩니다. 데이터가 만들어지는 현장부터 추론 결과까지 전 과정을 맡습니다.


3. 서류, 필기, 면접 등 입사전형별 준비과정
- 전형은 서류 -> 1차 면접 -> 2차 PT 면접 순으로 진행됐습니다.
- 서류에서는 프로젝트마다 제 기여 범위를 좁게 적었습니다. 팀 프로젝트에서 제가 설계한 부분과 팀원이 맡은 부분을 문장 단위로 구분했습니다. 성과 수치는 논문과 보고서에
적힌 값만 썼습니다. 또한, 짧은 기간이었어도 참여했던 대외활동, 학부연구생 등의 경험을 최대한 많이 적었습니다. 직접적인 관련이 없는 자격증이어도 다 적었습니다.
- 면접은 발표로 준비했습니다. 주제는 대형 모델을 적절히 설계하여 IT 기기 외관 결함을 검사할 수 있는가 였습니다. 공개 결함 데이터셋 두 종으로 직접 실험했습니다. 백본은
학습시키지 않고 고정했습니다. 결과를 20장 내의 슬라이드와 30분 내의 분량으로 정리했습니다. 특히, 면접에서는 회사가 실제 다루는 제품에 어떻게 적용할지 꼬리 질문이
이어졌습니다. 준비하지 않은 질문이라 즉흥적으로 제 생각을 답했습니다.


4. 본인만의 취업전략 또는 실용적인 Tip
- 모르는 건 모른다고 쓰고, 그 자리를 실험으로 메웠습니다.
- 첫째, 기여 범위에 선을 긋습니다. 앱을 완성했습니다 가 아니라 추천 서버를 완성했습니다 라고 씁니다. 팀원이 한 일은 팀원 이름으로 남깁니다. 면접관은 한 겹만 더
물어보면 압니다. 좁게 쓴 문장은 어떤 꼬리 질문에도 답할 수 있습니다.
- 둘째, 지원 회사의 문제를 공개 데이터로 먼저 풀어 봅니다. 회사 데이터는 없어도 비슷한 공개 데이터셋은 있습니다. 결과가 대단할 필요는 없습니다. 어디서 막혔고 왜 그
구조를 골랐는지 말할 수 있으면 됩니다. 저는 이 실험 덕분에 경험 없음 을 지난주에 해 봤음 으로 바꿨습니다.
- 셋째, 자기소개서 금지어 목록을 만듭니다. 저는 다양한 경험 , 성장하고 싶습니다 같은 표현을 전부 지웠습니다. 지우고 나면 빈자리에 구체적인 사실을 넣을 수밖에
없습니다. 문장은 40자 안쪽으로 끊었습니다.
- 지원은 넓게 했습니다. 특정 분야에만 묶이지 않으려고 직무와 산업을 가리지 않고 넣었습니다. 다만 회사마다 자기소개서는 새로 썼습니다.


5. 해당 직무 취업을 희망하는 취준생을 위한 조언
- Vision AI 직무를 준비한다면 모델보다 데이터를 먼저 보시길 권합니다. 현장에서 성능을 가르는 건 대개 촬영 조건입니다. 조명, 각도, 배경이 흔들리면 좋은 모델도
흔들립니다. 포트폴리오에 데이터를 어떻게 모으고 걸렀는지 를 한 장 넣어 보세요. 정확도 표 한 줄보다 오래 기억됩니다.
- 도메인이 달라도 지원하세요. 저는 심전도 신호를 다루다가 이어폰 흠집을 찾게 됐습니다. 문제를 정의하고, 오차가 몰린 구간을 찾고, 원인을 좁혀 가는 과정은 어느
도메인에서나 같았습니다.
- 요건만 보고 접지 마세요. 공고는 경력 3년 이상 또는 석, 박사였고, 저는 둘 다 아니었습니다. 제가 붙은 회사는 이력서보다 과정과 결과를 봤습니다. 경력직보다 잘할 자신이
없다면, 경력직보다 회사에 도움이 될 만한 것을 먼저 해 보면 됩니다.