면접 · 기아 / 생산기술
Q. 기아 생산기술 2차 면접 질문
안녕하십니까! 이번에 기아 생산기술 1차 면접을 합격해서 2차 면접을 준비중입니다. 몇 가지 궁금한 점이 있어 질문을 올립니다. 1. 작년 생산운영·공정기술 직무에서는 2차 면접 시 다대일이라고 들었는데, 직무는 다르지만 2차 면접 시 다대일 인지 다대다인지 궁금합니다! 아니면 상황에 따라 바뀌는 것인가요? 2. 2차면접이라 인성질문 위주라고 알고있는데, 후기를 보니 직무관련(현업 이슈 관련) 질문도 다수 나온다고 보았습니다. 인성과 직무 중 어느 부분이 더 많이 나오나요? 추가적으로 선배님들의 팁을 남겨주시면 감사하겠습니다!
2026.06.22
답변 4
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 63%
● 채택 부탁드립니다 ● 기아 2차 면접은 해마다 조금씩 방식이 달라질 수 있어 단정하기는 어렵지만 생산기술 직무도 다대일 또는 다대다 모두 사례가 있습니다. 면접관 구성과 일정에 따라 운영 방식이 바뀌는 경우가 많아 형식보다는 답변 내용을 준비하는 것이 더 중요합니다. 또한 인성만 묻는 면접이라고 생각하기보다는 직무와 연결된 질문도 함께 대비하시는 것을 추천드립니다. 특히 생산기술은 공정 개선 경험, 문제 해결 방식, 품질과 안전에 대한 생각, 협업 경험 등을 자주 확인하는 편입니다. 최근 산업 이슈나 스마트팩토리, 자동화 관련 내용도 간단히 정리해 두시면 도움이 됩니다. 마지막으로 모든 답변을 본인의 경험과 연결해서 설명하면 훨씬 설득력이 높아집니다. 예상 질문을 암기하기보다 왜 그렇게 행동했는지와 어떤 성과를 냈는지를 중심으로 준비하시길 바랍니다. 좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다.
합격 메이트삼성전자코부사장 ∙ 채택률 81%멘티님. 안녕하세요. 기아 생산기술 2차 면접의 진행 방식은 기본적으로 다대다 형태를 취하지만 당일 면접장 상황이나 일정에 따라 조별로 다대일로 변경되기도 합니다. 면접의 성격상 인성 검증 문항의 비중이 60%에서 70% 이상으로 높게 나오지만 변별력을 위해 현업 관련 이슈도 함께 출제됩니다. 따라서 기아 공장의 최신 동향인 스마트 팩토리나 전기차 라인 전환 관련 뉴스를 미리 파악하고 본인의 생각을 정리해 두는 과정이 필요합니다. 질문을 받았을 때 기아의 핵심 가치와 협업 능력을 자연스럽게 연결하여 차분하게 대답하면 좋은 성과를 거둘 수 있습니다. 응원하겠습니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코전무 ∙ 채택률 100%
기아 생산기술 1차 면접 합격 축하드립니다. 2차 면접은 사업부와 채용 시기마다 조금씩 차이가 있어서 정확히 단정할 수는 없지만, 최근 후기들을 종합하면 몇 가지 공통적인 경향은 있습니다. 먼저 면접 방식의 경우 다대일과 다대다가 모두 존재합니다. 다만 신입 채용 기준으로는 지원자 1명에 면접관 여러 명이 들어오는 다대일 형태가 비교적 많은 편입니다. 반면 지원자가 여러 명 함께 들어가는 다대다 형태도 일부 사업장이나 직무에서 진행되기 때문에 면접 당일 안내를 받아봐야 정확히 알 수 있습니다. 따라서 특정 방식에 맞춰 준비하기보다는 어떤 형태가 나와도 답변할 수 있도록 준비하는 것이 좋습니다. 질문 비중은 인성이 조금 더 높은 편이지만 직무 질문도 생각보다 많이 나옵니다. 특히 생산기술 직무는 단순 인성 검증보다는 현업 적합성을 함께 보기 때문에 생산성 향상, 공정 개선, 자동화, 품질 문제 해결 경험과 관련된 질문이 자주 나옵니다. 본인이 수행했던 프로젝트나 인턴 경험에서 문제를 발견하고 개선했던 사례는 반드시 정리해두시는 것이 좋습니다. 예상 질문으로는 왜 생산기술 직무를 선택했는가, 생산기술과 생산관리의 차이는 무엇인가, 스마트팩토리에 대해 어떻게 생각하는가, 생산라인에서 불량률이 증가하면 어떻게 대응할 것인가, 협업 과정에서 갈등을 해결한 경험은 무엇인가 등이 있습니다. 또한 최근 자동차 산업 이슈인 전기차, SDV, 스마트팩토리, AI 기반 제조혁신 정도는 가볍게 공부하고 가시는 것을 추천드립니다. 개인적으로 가장 중요한 팁은 자소서에 작성한 경험을 생산기술 관점으로 다시 정리하는 것입니다. 사용자의 경우 미국 인턴 당시 CAPA 분석을 통한 가동률 개선, 자재 재배치를 통한 생산성 향상, 공정 개선 경험이 있기 때문에 이러한 사례를 생산성 향상, 공정 최적화, 데이터 기반 문제 해결이라는 키워드로 연결해서 설명하면 좋은 평가를 받을 가능성이 높습니다. 2차 면접은 단순히 좋은 사람인지보다 기아 생산기술 직무에서 실제로 성장할 수 있는 인재인지를 확인하는 자리이므로 인성과 직무를 따로 준비하기보다 본인의 경험을 생산기술 역량과 연결해서 설명하는 연습을 집중적으로 하는 것을 추천드립니다.
취뽀도우미입니다코차장 ∙ 채택률 91%기아 생산기술 1차 면접 합격을 진심으로 축하드립니다! 최종 관문인 2차 면접을 앞두고 긴장과 기대가 크실 텐데, 질문하신 내용에 대해 명확하게 정리해 드리겠습니다. 1. 2차 면접 형식: 다대일 vs 다대다 현재 기아는 수시 채용을 진행하면서 부서와 채용 일정에 따라 면접 방식을 유연하게 운영하고 있습니다. 최근 트렌드 (다대일): 지원자의 역량과 인성을 깊이 있게 검증하기 위해 면접관 다수 대 지원자 1명(다대일)의 형식을 채택하는 경우가 많아지고 있습니다. 한 명의 지원자에게 꼬리 질문을 이어가며 논리력과 진정성을 확인하기 좋기 때문입니다. 상황에 따른 변동 (다대다): 동일 직무에 대상자가 많거나 일정이 타이트할 경우, 과거처럼 면접관 다수 대 지원자 다수(보통 3~5명)로 진행될 수도 있습니다. 대비 전략: 기본적으로 나에게 온전히 질문이 집중되는 다대일 압박/꼬리질문 상황을 가정하고 준비하시는 것이 가장 훈련 효과가 좋습니다. 다대일 면접에 대비가 되어 있다면 다대다 면접은 훨씬 수월하게 느껴집니다. 2. 질문 비중: 인성 vs 직무 2차 면접(임원/종합 면접)의 본질은 '조직 적합성(Fit)'과 '문제 해결 태도'를 평가하는 인성 면접입니다. 하지만 최근 임원 면접에서는 단순한 인성 질문을 넘어 직무/현업 이슈를 기반으로 한 인성 질문이 매우 자주 출제됩니다. 체감상 인성과 가치관 70%, 직무와 산업 이해도 30% 정도의 비중입니다. 직무 질문의 목적: 1차 실무진 면접처럼 전공 지식의 계산이나 정확한 정답을 요구하지 않습니다. 대신 '이 지원자가 우리 산업에 얼마나 진지한 관심을 가져왔는가'와 '현업의 예상치 못한 문제를 어떤 태도와 논리로 해결할 것인가'를 평가합니다. 예상 질문의 결: "최근 자동차 산업의 이슈 중 생산기술 관점에서 가장 우려되는 점은 무엇인가?", "전공 지식이 실제 공정에서 동료들과 의견 충돌을 빚을 때 어떻게 설득할 것인가?" 3. 화학과 전공자를 위한 생산기술 2차 면접 팁 자동차 생산기술 직무는 보통 기계나 전기전자 전공자가 주류라고 생각하기 쉬우나, 자동차 산업의 패러다임이 전동화로 바뀌면서 화학 전공자의 가치가 크게 높아졌습니다. 이 희소성을 무기로 활용하셔야 합니다. 도장(Paint) 공정 및 부식 방지: 자동차 생산 공정 중 가장 화학적 지식이 깊게 요구되는 분야입니다. 친환경 수성 도료 적용, 도장 품질 불량(도막 결함) 개선, 방청(녹 방지) 처리 등에 화학적 메커니즘을 어떻게 접목할 것인지 어필해 보세요. 전동화(배터리) 및 신소재: 기아의 전동화(EV) 전환에 따라 배터리 셀의 안전한 취급, 열 폭주 방지를 위한 소재 이해도, 차량 경량화를 위한 고분자/복합 신소재 적용 과정에서 화학 전공자만의 인사이트가 필요합니다. 공정 최적화 및 환경/안전: 생산 과정에서 발생하는 폐수 및 배기가스 처리, 유해화학물질 관리 등 ESG 경영과 직결되는 환경 안전 분야에서도 화학적 기반 지식이 크게 활약할 수 있습니다. 핵심 스탠스: "화학과 출신이지만 기계적인 부분도 금방 배울 수 있습니다"라고 방어적으로 접근하기보다는, "기계/전장 중심의 공정에서 자칫 놓치기 쉬운 화학적(소재/도장/전동화) 관점의 퀄리티와 디테일을 제가 채우겠습니다"라는 자신감 있는 태도를 보여주시는 것을 추천합니다.
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Q. 기아 ML Engineer vs 생산기술(신제조 기술) 직무 적합성 질문드립니다
안녕하세요, 26년 상반기 기아 신입 지원을 준비 중인 지원자입니다. [저의 배경] 전공: AI학과 석사 (컴퓨터 비전 연구실) 연구 주제: 2D 이미지 기반 Anomaly Detection (이상 탐지) 산업 이미지에서 정상/불량을 구분하는 알고리즘 연구 [고민 상황] 제 연구 경험을 살릴 수 있는 직무를 찾고 있는데, 아래 두 직무 중 어디가 더 적합할지 판단이 어렵습니다. - ML Engineer (수리최적화/강화학습) - 생산기술 - 신제조 기술 개발 (로봇 부품 검사 장비, SLAM 등) [질문] 1. 2D 이미지 기반 이상 탐지 연구 경험이 위 두 직무 중 어디에 더 연결될 수 있을까요? 2. 혹시 기아 내에서 비전/이상탐지 AI를 직접 개발하는 직무가 따로 있을까요? 3. 생산기술 직무에서 AI 경험자가 실제로 어떤 업무를 맡게 되는지 궁금합니다. 바쁘신 와중에 읽어주셔서 감사합니다.
Q. 기아 생산기술-도장부
1. 기아 생산기술-도장부에서 실제로 사용되는 공법이나 공정을 딥하게 공부하고 싶은데 어떠한 방식으로 공부하면 좋을지 궁금합니다. 또한 현직자들을 만날 수 있는 프로그램이나 방법이 있다면 추천드립니다. 2. 생산기술-도장부에서 사용되는 CATIA,ai,CPS과 같은 역량은 입사하기 위해 얼마나 필요한가요? 실무에서 어느정도로 필요한지 궁금합니다.
Q. 기아 생산기술 직무 고민
안녕하세요. 인서울 4년제 산업공학 복수전공 졸업생입니다. 둘 중 어느 직무가 맞을지 고민이 있습니다. [내 경험] 1. 설비 전류 데이터를 활용한 이상탐지 모델 개발(KCI 1저자) 2. Unity, Isaac Sim을 활용한 로봇팔 제어(SCIE급 공저자), 물류 로봇 제어 및 최적화 3. PlantSimulation을 활용한 공정 최적화(공정 순서/ 설비 레이아웃 변경하여) 4. 온실 자동화 제어시스템 구축(RS485 통신 활용) 5. 이동형 로봇 경진대회 2회 수상 6. 비전 AI모델 활용한 공정 품질 이상 측정(국제컨퍼런스 공저자) 이제 아래 JD 키워드 참고부탁드립니다. 1. [신차개발] - 공법/투자비/신공장 구축 - 디지털 툴 활용/장비 측정 기반 품질 확보 - 자동화설비/빅데이터/AI/비전/스마트팩토리 2. [자동화설비제어] - 자동화 제어 시스템 PC/PLC 개발 - AGV제어시스템/비전-물류최적화 - 설비 전류 데이터 분석 - 산업용 네트워크 제어/신기술 개발
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