최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
1. 올리브영이 일하는 방식 중 본인을 잘 표현할 수 있는 키워드는 무엇인지 하나를 선택하고, 그 이유를 구체적으로 서술해 주세요. (800자 이내)
저를 가장 잘 설명할 수 있는 키워드는 ‘트렌드 리딩’입니다.
빠르게 변화하는 환경 속에서 고객의 니즈를 읽고, 누구보다 먼저 반응하며, 새로운 길을 만드는 일에 가치를 두고 있기 때문입니다.
디지털 환경에 익숙하지 않은 사용자를 위한 스마트홈 인터페이스를 개발한 경험이 있습니다. 당시 저희 팀은 기술적인 성능보다 ‘누구나 사용할 수 있는가’라는 질문에서 출발했습니다. 음성이나 터치 기반의 기존 스마트홈 시스템은 신체적 제약이 있는 사용자에게 오히려 진입장벽이 된다는 점을 발견했고, 이를 해결하기 위해 전혀 다른 방식의 제어 방법을 탐색하기 시작했습니다.
그 과정에서 착안한 것이 바로 ‘소리’였습니다. 누구나 일상적으로 낼 수 있는 탭이나 노크 소리를 활용해 스마트홈 기기를 제어할 수 있다면, 보다 직관적이고 접근성 높은 솔루션이 될 수 있다고 판단했습니다. 다양한 노크와 탭 소리를 수집해 1초 단위로 세분화하고, 이를 스펙트로그램 이미지로 전처리한 후 Transformer 기반 딥러닝 모델을 적용했습니다. 그 결과, 제스처 분류 정확도 88%, 위치 인식 정확도 93%를 달성했으며, 실제 사용자 테스트에서도 SUS 점수 77.28을 기록하며 높은 만족도를 얻을 수 있었습니다.
이러한 경험을 통해 기술은 사용자를 향할 때 가장 가치 있다는 것을 다시금 느꼈습니다.
익숙한 것에서 새로운 가능성을 발견하고, 당연했던 방식을 과감히 의심하며, 고객이 체감할 수 있는 변화를 만드는 것.
저는 이러한 태도가 시장보다 반 발짝 앞서 움직이는 올리브영의 ‘트렌드 리딩’ 정신과 깊이 맞닿아 있다고 생각합니다.
2. 지원 직무에서의 본인이 발휘할 수 있는 강점이나 경험을 구체적인 사례를 들어 서술해 주시고, 이를 바탕으로 올리브영에서 이루고 싶은 목표가 무엇인지 서술해 주세요. (1,000자 이내)
새로운 기술을 빠르게 습득해 실사용 맥락에 맞게 구현하고, 사용자 중심의 인터페이스를 설계하는 데 강점을 가지고 있습니다.
단말기 기반의 클라이언트 환경에서 사용자 경험을 개선한 경험이 있습니다. 차량 내 정보 탐색을 위한 XR 인터페이스 연구에서는 Unity와 C#을 활용해 HoloLens 디바이스에서 작동하는 클라이언트 화면을 구현했습니다. 멀티모달 LLM의 응답 정보를 사용자 시야에 맞춰 구조화하고 시각적으로 재배치함으로써, 정보의 탐색 효율을 높이는 기능성 UI를 설계했습니다. 이는 단순한 인터랙션 구현을 넘어, 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 이해할 수 있는지에 초점을 맞춘 작업이었습니다. 반복적인 사용자 테스트를 통해 정보 탐색 시간과 인지 부하를 각각 34%, 40% 이상 줄일 수 있었고, 이를 통해 실제 단말기 환경에서의 화면 설계, 사용자 흐름 분석, 클라이언트 개발 역량을 함께 키울 수 있었습니다.
또한 VR 기반 교육 콘텐츠에 감정 인식 기능을 접목한 프로젝트에서는 기술 기획과 구현 전반을 주도한 경험이 있습니다. 생체신호 기반의 감정 분류 모델 도입을 제안하고, 18명의 사용자로부터 심박수와 스트레스 지수를 수집해 학습 데이터를 구축했습니다. Docker 환경에서 CNN-LSTM 모델을 구현해 약 90%의 F1-score를 달성했고, 29명의 교육계 종사자를 대상으로 사용자 평가를 수행한 결과 참가자의 89.7%로부터 긍정적인 피드백을 얻었습니다. 복잡한 기술 구조를 팀원들이 쉽게 이해할 수 있도록 문서화하고 공유하며, 개발 전반을 함께 조율해 나간 의미 있는 협업 경험이었습니다.
이러한 경험을 바탕으로 올리브영의 소프트웨어 엔지니어로서, 매장 운영 흐름과 고객 행동을 함께 읽어내고, 기능 구현을 넘어 현장에서 체감되는 편의성과 효율을 높이는 시스템을 만들고 싶습니다.
실시간으로 변화하는 매장 환경 속에서도 기술이 자연스럽게 스며들고, 직원과 고객이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 경험을 설계하는 개발자가 되겠습니다.
3. 올리브영 서비스(앱/웹/오프라인)를 이용하면서 서비스의 편리성과 효율성 측면에서 개선이 필요한 사항은 무엇인지 이유와 함께 서술하고, 그에 따른 개발 방향성 및 방법을 상세하게 서술해 주세요. (1,500자 이내)
[앱/웹]
올리브영의 ‘오늘드림’ 서비스는 긴급한 상황에서 제품을 빠르게 받고자 하는 고객에게 매우 유용한 기능입니다.
하지만 현재 앱/웹 서비스에서는 오늘드림 대상 상품을 효율적으로 탐색하기 어려워, 사용자의 구매 흐름이 끊기는 아쉬움이 있습니다.
예를 들어, 사용자가 ‘블러셔’를 검색한 뒤 오늘드림 필터를 설정하고, 이어서 ‘틴트’로 검색어를 변경하면 필터가 초기화되어 다시 설정해야 합니다.
또한 오늘드림 전용 상품을 한눈에 모아볼 수 있는 공간이 없어, 사용자는 매번 검색과 필터를 반복하며 원하는 상품을 찾아야 합니다.
급한 일정으로 빠르게 구매를 완료해야 하는 고객에게 이 과정은 곧 피로감으로 이어질 수 있습니다.
이를 개선하기 위해
첫째, 메인 화면에 ‘오늘드림 전용 상품관’ 탭을 고정 배치해, 카테고리별 빠른 탐색이 가능하도록 하고
둘째, 검색어 변경 시에도 필터가 유지되도록 세션을 설계해, 사용자의 흐름이 끊기지 않도록 해야 합니다.
프론트엔드에서는 필터값을 세션 또는 로컬 스토리지에 저장해 검색 시 반영할 수 있고,
백엔드에서는 Redis 등 캐시 기반의 실시간 재고 필터링 구조를 통해 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
이러한 개선은 빠른 구매가 필요한 사용자의 흐름을 자연스럽게 이어주는 방향으로 작동할 것입니다.
[오프라인]
매장에서 가장 자주 들리는 질문 중 하나는 “이 제품 어디에 있나요?”입니다.
매장이 넓거나 브랜드 구성이 다양할수록 직원은 제품 위치를 직접 확인하러 이동해야 하고,
그 과정에서 POS기를 비우거나 고객 응대가 지연되는 등 비효율이 발생합니다.
이 문제를 해결하기 위해, 매장 입구나 주요 동선에 QR 안내 또는 무인 키오스크를 배치해
고객이 제품명을 검색하면 실시간 재고와 함께 진열 위치를 시각적으로 안내하는 시스템을 제안합니다.
필요할 경우 해당 기기에서 바로 결제까지 가능하도록 연동한다면, 탐색과 구매 과정을 하나의 흐름으로 연결할 수 있습니다.
기술적으로는 매장 구조 데이터를 기반으로 제품별 위치 태그를 부여하고, 이를 실시간 재고 정보와 연계해 검색 결과에 시각적으로 반영할 수 있습니다.
텍스트 중심의 안내보다는 미니맵 기반 UI를 활용해 고객이 제품 위치를 한눈에 파악할 수 있도록 한다면, 보다 자율적이고 빠른 구매 흐름이 만들어질 것입니다.
앱과 오프라인 매장에서 공통적으로 중요한 것은 사용자의 흐름을 끊지 않는 경험 설계라고 생각합니다.
저는 실제 사용자의 문제를 빠르게 포착하고, 이를 기술적으로 실현 가능한 구조로 구체화하는 역량을 갖추고 있습니다.
올리브영에서도 고객 경험과 운영 효율을 함께 고려한 시스템을 구현해,
일상 속 가장 가까운 기술을 완성하는 데 기여하고 싶습니다.