딥리서치와 노트북 LM으로 AXA 인턴 지원 준비하기
소개
AXA의 데이터 사이언스 인턴십에 지원하기 위해 자기소개서와 이력서를 준비하게 되었습니다. 단순한 기업 소개가 아닌, 실제 JD(직무 기술서) 기반으로 요구 역량을 파악하고, 그에 맞는 경험을 정리해보는 것이 목표였습니다. 지원하는 기업과 직무에 꼭 맞는 내용으로 어필하기 위해 딥리서치와 노트북 LM을 적극 활용했습니다.
진행 방법
1. 딥리서치를 통한 기업/직무 분석
2주차에 배운 딥리서치 방법을 바탕으로, AXA의 기업 정보와 JD를 깊이 분석했습니다. 특히, 다음과 같은 프롬프트를 통해 직무 역량을 구체적으로 도출했습니다.
[기업명]의 [직무명]에 필요한 핵심 역량을 알려줘.
1. 기술(Hard skill)과 성격(Soft skill)으로 나눠서 설명해줘.
2. 각 역량이 왜 중요한지도 간단히 덧붙여줘.
이를 통해 데이터 사이언스 인턴에게 요구되는 기술 역량과 조직 문화에 맞는 성격적 특성을 정리할 수 있었습니다.
2. 이력서 맞춤 제작
기존의 이력서를 노트북 LM에 업로드한 뒤, 아래와 같은 프롬프트를 사용하여 AXA 지원에 적합한 형태로 커스터마이징 했습니다:
지금까지 분석한 모든 자료를 종합해서, 입사 지원을 위한 이력서 작성과 면접 준비를 도와줘.
- 이력서와 자소서에 강조하면 좋을 나의 강점과 경험을 추천해줘.
- 예상 면접 질문과 모 범 답변을 소스 기반으로 만들어줘.
- 직무에서 요구하는 역량들이 모두 반영되도록 이력서에 기반해서 포트폴리오를 웹 페이지로 만들거야. 페이지 구조와 핵심 내용 구성해 줘.
이에 따라, 제 경험 중 AXA와 잘 맞는 프로젝트나 역할이 어떤 것이고, 그것을 어떻게 설명해야 하는지 조언받을 수 있었어요.
결과와 배운 점
현재까지는 노트북 LM에 4개의 파일을 업로드했지만, 더 많은 자료가 쌓이면 더욱 고도화된 분석과 추천이 가능할 것이라 느꼈습니다.
JD 기반 분석을 통해, 제가 생각하던 ‘강점’과 실제 기업이 원하는 역량 사이의 갭을 확인하고 보완할 수 있었어요.
연구실 업무와 취업 준비를 병행 중인데, AI 도구를 활용하면 시간과 에너지를 절약하며 정리할 수 있어 매우 유용했습니다.
앞으로는 포트폴리오 웹페이지 구성까지 연계하여, 지원서를 한층 더 설득력 있게 만들 계획입니다.
도움 받은 글 (옵션)
지피터스 딥리서치 튜토리얼 (2주차 자료)
노션 + LM 활용 사례들 (지피터스 Slack 내부 공유글)
