구글의 AI 면접 정책 해설

TL;DR: 구글의 새 AI 면접 정책에는 주니어~미드레벨 소프트웨어 엔지니어 지원자를 위한 'code comprehension' 라운드가 시범 도입되어 있으며, 여기서는 Gemini 사용이 금지가 아니라 필수입니다. 처음 보는 코드베이스, 60분, 그리고 구글 자체 모델만 사용 가능하고 외부 도구는 쓸 수 없습니다. 면접관은 프롬프트 엔지니어링, 출력 검증, 디버깅 실력을 평가하며 단순 코드 암기력을 보지 않습니다. 구글이 처음은 아닙니다. 메타, 캔바, 쇼피파이, 리플링이 이미 비슷한 방식을 운영 중입니다. 지원하려는 회사가 아직 이런 정책을 발표하지 않았더라도, 조만간 어느 한 라운드가 이런 형태를 띨 수 있다고 가정해두는 편이 좋습니다.

지난 10년간 구글 기술 면접 전에 지원자에게 전달되는 지침은 대체로 "외부 자료 금지, AI 금지, 아무것도 찾아보지 말 것"이었습니다. 그런데 2026년 5월, 구글은 특정 라운드 하나에 한해 이 원칙을 조용히 뒤집고, 그동안 몇 년째 "치워두라"고 말해온 도구를 얼마나 잘 다루는지를 평가 기준에 넣기 시작했습니다.

구글 파일럿이 실제로 요구하는 것

새로운 형식은 'code comprehension 라운드'라고 불리며, "AI 면접"이라는 헤드라인이 주는 인상보다는 범위가 훨씬 좁습니다. 확인된 내용은 다음과 같습니다.

• 대상 범위: 일부 미국 팀 소속의 주니어~미드레벨 소프트웨어 엔지니어 지원자. 파일럿은 Google Cloud와 플랫폼&디바이스 부문에서 시작되었습니다.
• 형식: 지원자는 CoderPad 안에서 처음 보는, 대략 200~500줄 분량의 코드베이스를 받습니다. 60분 동안 코드를 읽고, 문제를 디버깅하고, 설계에 대해 논의하고, 개선안을 제안합니다.
• 사용 도구: Gemini, 그것도 오직 Gemini뿐입니다. 어시스턴트는 구글이 제공하며, 지원자가 Claude나 GPT-5 등으로 바꿔 쓸 수 없습니다.
• 바뀌지 않은 것: AI 지원이 전혀 없는 기존 코딩 라운드는 같은 채용 프로세스 안에 그대로 남아 있습니다. 이번 파일럿은 라운드를 하나 추가하는 것이지 기존 라운드를 대체하는 게 아닙니다.
• 일정: 2026년 5월 초에 발표되었고, 결과가 좋으면 하반기 내내 대상을 확대할 계획입니다.

이 흐름은 단독으로 놓고 보는 것만큼 갑작스러운 일이 아닙니다. 순다르 피차이는 2026년 4월 포스트에서, 구글 내부에서 새로 작성되는 코드의 약 75%가 이미 AI가 생성하고 엔지니어가 검토·승인한 것이라고 밝혔습니다. 전년 가을 시점 약 절반이었던 것과 비교하면 크게 늘어난 수치입니다. 출시되는 코드의 4분의 3이 이미 AI 도구를 거치는 회사가, 면접만은 2015년 방식 그대로 유지해야 할 이유는 딱히 없는 셈입니다.

한국 취업준비생 입장에서도 이 흐름은 남의 얘기가 아닙니다. 구글이나 메타처럼 글로벌 채용을 진행하는 회사에 지원하는 경우는 물론, 네이버·카카오·삼성 같은 국내 대형 테크 기업들도 결국 비슷한 방향으로 면접 방식을 바꿔갈 가능성이 높기 때문에, 미리 감을 잡아두는 편이 좋습니다.

구글이 처음이 아니라 네 번째다

리크루터에게 "AI 라운드"가 있다는 말을 듣고 구글만의 특이한 방식이라고 생각해 이 글을 찾아왔다면, 좀 더 넓은 그림을 알아둘 필요가 있습니다. 구글은 AI 활용 기술 면접을 공식화한, 적어도 네 번째 대형 고용주입니다.

• 메타는 2025년 7월부터 마찬가지로 CoderPad 기반의 'AI-Enabled Interviews' 파일럿을 운영해왔지만, 단일 모델을 강제하는 대신 GPT-5, Claude, Gemini, Llama 4 중에서 선택할 수 있게 했습니다. 2026년 내내 백엔드·인프라 직군으로 이 방식을 확대해왔습니다.
• 캔바와 쇼피파이는 모두 기술 라운드에서 지원자가 AI 도구를 사용할 것으로 기대하는 방식으로 전환했으며, AI 활용 능력을 예외가 아니라 업무의 일부로 취급하고 있습니다.
• 리플링도 같은 취지로 기술 면접에서 AI 도구 사용을 허용합니다.

눈여겨볼 만한 지점은, 메타는 지원자가 모델을 직접 고를 수 있게 하는데 구글은 그렇지 않다는 점입니다. 이는 사소한 차이가 아닙니다. 본인이 쓰던 도구를 선택하는 것은 실제 일상 업무 방식에 더 가까운 능력을 측정하고, 써본 적 없을 수도 있는 도구를 그냥 쥐여주는 것은 스스로 고르지 않은 제약 아래에서의 적응력에 더 가까운 능력을 측정합니다. 이런 라운드를 준비하고 있다면, 평소 ChatGPT 사용 습관이 그대로 통할 거라고 가정하기 전에 자신이 어느 쪽 방식을 마주하게 될지부터 확인하는 게 좋습니다.

면접관이 실제로 평가하는 것

이 라운드는 AI만 덧붙인 일반 코딩 면접처럼 채점되지 않습니다. 구글이 밝힌 평가 기준은 구체적입니다.

프롬프트 엔지니어링. 너무 막연해서 쓸모없는 질문 대신, 실제 문제로 Gemini를 정확히 유도할 수 있는가. "이 함수가 뭘 하나요"라는 질문보다 "이 함수의 반환값이 세 단계 뒤 호출에서 어떻게 쓰이는지 추적하고, null이 될 수 있는 경우가 있는지 알려줘"라는 질문이 훨씬 좋은 신호를 줍니다.

출력 검증 능력. 지원자들이 가장 과소평가하는 부분입니다. Gemini는 가끔 그럴듯하게 들리지만 미묘하게 틀린 설명을 내놓거나, 엣지 케이스를 아예 놓치기도 합니다. 면접관이 보는 것은 모델의 답을 그대로 자기 결론인 양 전달하는지가 아니라, 그 오류를 잡아낼 수 있는지입니다.

모델의 도움 없이 해내는 디버깅 실력. 실제 버그는 결국 실제 코드를 직접 추적해서 찾아야 합니다. AI는 낯선 파일을 더 빠르게 파악하도록 도울 수는 있지만, 버그를 찾은 뒤 왜 그런 일이 일어나는지 이해하는 부분까지 대신해줄 수는 없습니다. Gemini에게 설명을 맡기고 그 위에 아무것도 더하지 않는 지원자가 대개 면접관 눈에 띄는 유형입니다.

이 목록에서 빠진 것에 주목할 필요가 있습니다. 단순 암기, 시간 압박 속 알고리즘 재현, 처음부터 자료구조를 짜는 능력은 포함되어 있지 않습니다. 이 라운드는 리트코드식 면접과는 근본적으로 다른 능력을 측정하고 있으며, 바로 그래서 이를 "치트키가 딸린 똑같은 면접"으로 여기는 것이 대부분의 지원자가 저지르기 쉬운 실수입니다.

공정성 논쟁, 간략히

모두가 이것을 깔끔한 개선이라고 보는 건 아닙니다. AI 코딩 스타트업 코그니션의 인사 총괄 에밀리 코헨은 비즈니스 인사이더에 직설적인 관점을 전했습니다. 평소 쓰는 AI 도구 없이 엔지니어를 테스트하는 것은 "아이에게 계산기 없이 수학 시험을 보게 하는 것"과 같다는 것이며, 그의 시각에서는 기존 면접 방식이 이미 실제 업무와 맞지 않게 된 지 오래였습니다.

이에 대한 반론은 주로 구글 자체가 아니라 새 방식을 비판하는 쪽에서 나오는데, 좀 더 좁은 지점을 짚습니다. 시간제한이 있는 60분짜리 라운드에서 회사가 지정한 단일 모델만 쓰게 하는 것은, 엔지니어들이 실제로 매일 자신이 고른 도구로, 면접관이 정한 시계에 얽매이지 않고 AI를 활용하는 방식과는 다른 무언가를 측정한다는 것입니다. 두 주장 모두 나름의 타당성이 있고, 구글은 어느 쪽이 더 실제에 가까운지 결론짓는 데이터를 공개하지 않았습니다. 다만 논쟁의 여지가 없는 사실은, 모델을 다루고 그 출력을 확인하고 모델이 틀린 부분을 디버깅하는 이 능력을, 좋든 싫든 실제 채용 기업이 이제 점수로 매기고 있다는 점입니다.

여러 플랫폼에서 AI 진행·AI 지원 면접이 어떻게 채점되는지 더 자세한 메커니즘이 궁금하다면, AI 면접 통과 가이드에서 HireVue, Mercor, Apriora, Ribbon도 같은 방식으로 분석해두었습니다. 회사마다 방식은 다르지만, AI가 채용 프로세스에서 금기시되던 존재에서 공식적인 역할을 가진 존재로 바뀌고 있다는 본질은 같습니다.

실제로 어떻게 준비해야 할까

프롬프트 엔지니어링에 대해 글로 읽는 것만으로는 실력이 붙지 않습니다. 시간 압박 속에서 실제로 써봐야 합니다. 그대로 응용할 수 있는 몇 가지 방법을 소개합니다.

본인 코드가 아니라 낯선 코드베이스로 연습하기. 이 라운드의 핵심은 애초에 그 코드를 모르는 상태로 들어간다는 점입니다. 한 번도 다뤄본 적 없는 중간 규모 오픈소스 저장소를 골라, 60분 제한을 스스로 걸고, 모든 줄을 직접 읽는 대신 AI 어시스턴트와 함께 코드를 파악하는 연습을 해보세요.

일부러 모델이 틀리는 순간을 잡아내는 연습을 하기. AI 도구에 코드베이스에 대해 일부러 애매한 질문을 던지고 어디서 미묘하게 틀리는지 확인해보세요. 그럴듯하지만 틀린 답을 알아채는 훈련이야말로 구글이 명시적으로 평가한다고 밝힌 능력입니다. 대부분의 연습은 "AI가 정답을 내놓게 만들기"에 집중되어 있지 "AI가 틀렸을 때 알아채기"에는 맞춰져 있지 않기 때문에, 이걸 연습해본 지원자는 의외로 많지 않습니다.

시간제한 없는 버전만이 아니라 실제 압박 상황을 연습하기. AceRound의 모의면접 모드가 바로 이를 위해 만들어졌습니다. 실제 답변에 따라 꼬리 질문을 던지는 적응형 AI 면접관이 진짜 타이머와 함께 작동하기 때문에, 모델과 타이머와 면접관의 반응을 동시에 다뤄야 하는 첫 경험을 실전에서 맞이하지 않아도 됩니다.

본인이 실제로 어떤 모델을 쓰게 될지 파악해두기. 리크루터에게 확인이 가능하다면, 자신의 라운드가 Gemini 전용(구글 방식)인지 여러 모델 중 선택 가능한 방식(메타 방식)인지 미리 알아보고 그 특정 도구로 연습하세요. GPT-5를 중심으로 만든 워크플로우는, 압박 속에서 한 번도 써본 적 없는 Gemini 인터페이스에 그대로 옮겨가지 않습니다.

이런 시스템이 무엇을 감지할 수 있고 무엇을 감지할 수 없는지에 대한 더 넓은 질문은, AI 면접 부정행위 탐지에 대한 분석에서 회사의 의사에 반해 도구를 쓰는, 별개의 더 오래된 논쟁을 다루고 있습니다. 지원하려는 회사가 구글 같은 정책을 아직 공표하지 않아서 선을 어디에 그어야 할지 불확실하다면 읽어볼 가치가 있습니다.

자주 묻는 질문

구글은 면접에서 AI 사용을 허용하나요? 특정 파일럿 라운드에 한해 그렇습니다. 2026년 5월부터 구글은 일부 미국 팀(Google Cloud, 플랫폼&디바이스 부문부터 시작)에서 주니어미드레벨 소프트웨어 엔지니어 지원자를 대상으로 code comprehension 라운드를 시범 운영 중입니다. 지원자는 CoderPad에서 처음 보는 200500줄 규모의 코드베이스를 받고, 구글이 제공하는 Gemini를 사용해 코드를 읽고 디버깅하고 논의합니다. 외부 도구를 금지하는 기존 코딩 라운드도 같은 채용 프로세스 안에서 그대로 병행됩니다.

구글 면접에서 ChatGPT나 제가 쓰던 AI 도구를 써도 되나요, 아니면 Gemini만 가능한가요? AI 사용이 허용되는 파일럿 라운드에서는 오직 Gemini만 사용할 수 있습니다. 모델과 CoderPad 환경 모두 구글 측이 제공하며, 지원자가 Claude나 ChatGPT 등 다른 어시스턴트를 가져올 수 없습니다. 별도로 평가되는 기존 코딩 면접에서는 여전히 어떤 AI 도구도 허용되지 않습니다.

이런 방식을 하는 곳이 구글뿐인가요? 아니요. 메타는 2025년 7월부터 CoderPad 기반의 'AI-Enabled Interviews' 파일럿을 운영해왔고, GPT-5, Claude, Gemini, Llama 4 중에서 모델을 선택할 수 있는 방식을 채택했으며 2026년 내내 백엔드·인프라 직군으로 범위를 넓혀왔습니다. 캔바, 쇼피파이, 리플링도 기술 라운드에서 AI 도구 사용을 전제로 하거나 요구하는 면접 방식으로 이미 전환했습니다. 구글은 이를 공식화한 네 번째 대형 테크 기업이지, 첫 번째가 아닙니다.

code comprehension 라운드에서 구글이 실제로 평가하는 건 무엇인가요? 세 가지입니다. 프롬프트 엔지니어링(Gemini를 어떻게 유도해 코드베이스를 조사하게 하는지), 출력 검증 능력(Gemini의 답변이 틀렸거나 불완전할 때 이를 잡아내는지), 그리고 디버깅 실력(모델에 그 작업을 맡기지 않고도 낯선 코드에서 버그를 직접 추적할 수 있는지)입니다. 기억만으로 얼마나 많은 코드를 작성할 수 있는지는 평가 항목이 아닙니다.

취업 면접에서 AI 사용을 필수로 하는 게 공정한가요? 논쟁의 여지가 있습니다. AI 코딩 스타트업 코그니션의 인사 총괄 에밀리 코헨은 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서, 엔지니어를 평소 쓰던 AI 도구 없이 테스트하는 것은 '아이에게 계산기 없이 수학 시험을 보게 하는 것'과 같다며, 그것이 더 이상 실제 업무 방식이 아니라고 말했습니다. 반대로 비판론자들은 시간제한이 있는 라운드에서 회사가 지정한 단일 모델만 쓰게 하는 것은 실제 일상 업무에서의 AI 활용보다 훨씬 좁은 범위만을 측정한다고 반박합니다. 어느 쪽도 결론이 난 것은 아니지만, 이 논쟁과 별개로 점점 더 많은 기업이 이 능력을 실제로 평가하기 시작했다는 현실만은 분명합니다.

이 방식이 구글과 메타를 넘어 더 확산될까요? 두 회사 모두 아직 전사적으로 도입한 것이 아니라 파일럿 단계이며, 구글 스스로도 현재 결과가 좋을 경우에만 확대하겠다는 입장입니다. 다만 12개월 사이에 대형 기업 네 곳이 같은 방향으로 움직인 것은 우연이라기보다 하나의 패턴에 가깝습니다. 정확한 형태는 회사마다 다르더라도, 앞으로 1년 안에 더 많은 기술 면접 프로세스가 AI 활용 라운드를 추가할 것이라고 보는 게 합리적인 예측입니다.

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작성자 · Alex Chen. 커리어 컨설턴트이자 전직 테크 업계 리크루터. 채용 담당자로 5년을 보낸 뒤 지원자를 돕는 쪽으로 전향했습니다. 교과서적인 조언 대신 실제 면접 현장의 역학을 다룹니다.