SK하이닉스 AI 해커톤 2026 1차 예선 후기: 준비 과정과 응시
SK하이닉스 AI 해커톤 2026 1차 예선을 봤어요. 이 글은 시험 닷새 전부터 어떻게 준비했고, 시험을 보면서 무엇을 느꼈는지 적은 후기예요. 시험 내용은 외부에 공개하면 안 돼서, 어떤 문제가 나왔는지는 다루지 않아요. 공개된 일정과 교시 구성, 제가 한 준비, 응시 소감만 적어요.
1. 대회와 1차 예선
공식 홈페이지 기준 일정은 이래요.
| 단계 | 일정 | 공식 설명 |
|---|---|---|
| 1차 예선 | 10/17(토)~18(일) 중 1일, 온라인 | AI 기초 지식 및 활용 역량 검증 |
| 2차 예선 | 10/31(토)~11/1(일) 중 1일, 온라인 | AI Native 역량 검증 |
| 본선 | 11/11(수), 코엑스 | 반도체 현장의 고민을 AI로 해결 |
1차에 합격해야 2차를 볼 수 있어요. 1차 예선은 두 교시로 나뉘었어요. 1교시는 객관식이고, 2교시는 시험 플랫폼에 들어 있는 AI 어시스턴트를 써서 과제를 푸는 방식이었어요. 외부 AI는 쓸 수 없었어요.
2. 형식을 모르는 상태에서 시작했어요
공식 자료에는 "AI 기초 지식 및 활용 역량 검증"이라는 한 줄 말고 1차의 형식이 나와 있지 않았어요. 그래서 처음 한 일은 조사 노트를 만드는 거였어요. 공개된 대비 영상과 블로그, 평가 플랫폼 쪽의 공개 자료를 읽고, 원문으로 확인한 것과 후기에서 온 추정을 나눠 적었어요.
준비 방향을 정한 건 평가 방식이었어요.
- AI 활용 평가는 결과물만이 아니라 AI와 나눈 대화 기록으로 과정을 본다고 알려져 있었어요. 평가 플랫폼이 공개한 베타 사례에서는 결과 점수가 같았던 두 사람이 과정 점수 차이로 최종 점수가 크게 갈렸어요.
- 채점 기준이 Anthropic의 AI Fluency 4D(위임, 설명, 분별, 책임)를 참고했다는 보도가 있었어요.
그래서 지식 공부와 별개로, AI에게 어떻게 묻고 어떻게 검증하는지도 준비했어요.
3. 주제별로 공부하고 글로 남겼어요
주제를 나눠서, 주제마다 학습 페이지로 공부하고 → 연습 문제를 풀고 → 틀린 부분을 다시 짚은 뒤 → 글로 발행했어요.
| 순서 | 주제 |
|---|---|
| 1 | LLM이 어떻게 동작하고 어디서 틀리나 |
| 2 | 컨텍스트, RAG, 툴, 에이전트 |
| 3 | 데이터 분할, 누수, 불균형 |
| 4 | 평가 지표 |
| 5 | 보안: 프롬프트 인젝션, Excessive Agency |
| 6 | 윤리·규제: 책임 있는 AI, 저작권, 인공지능기본법 |
| 7 | AI와 일하는 행동: 4D |
중간에 공부 방식을 한 번 바꿨어요. 평가 지표를 공부할 때 용어를 표로 한꺼번에 받았더니 연습 문제를 거의 풀지 못했어요. 그 뒤로는 용어를 한 번에 하나씩, 숫자 예시로 풀고 확인 문제 하나로 짚고 넘어가는 방식으로 바꿨고, 그렇게 하니 연습 문제를 풀 수 있게 됐어요.
4. 확인 문제와 모의고사
| 연습 | 결과 |
|---|---|
| 데이터·평가·보안·규제 확인 문제 (순서 섞음, 단원 표시 없음) | 12문제 중 9개, 문항당 평균 21초 |
| 최종 모의고사 (객관식 20문항) | 20문제 중 18개, 3분 17초 |
| 리터러시 퀴즈 (10문항) | 10문제 중 10개, 1분 58초 |
틀린 문제는 하나씩 다시 짚고 확인 문제를 하나 더 풀었어요.
- 정규화 통계: train과 test를 각자 자기 평균으로 정규화한다는 보기를 골랐어요. 설명을 들은 뒤에도 같은 보기를 한 번 더 골랐고, 숫자 예시로 바꾸고 나서야 맞혔어요. train 평균이 350, 표준편차가 10인데 test 기간 평균이 370이면, 370도짜리 웨이퍼는 train 기준으로는 +2지만 test 기준으로는 0이 돼요. "평소보다 뜨겁다"는 정보가 지워지는 거예요. 통계는 train에서만 구해요.
- 표본 편향과 벤치마크 오염: 평가 문제가 학습 데이터에 들어간 상황인데 표본 편향을 골랐어요. "답을 미리 봤나?"를 먼저 묻고, 아니면 "다른 곳 데이터로만 배웠나?"를 묻는 순서로 정리했어요.
- 법의 의무 주체: 인공지능기본법의 고지·표시 의무는 AI로 서비스를 내놓는 사업자에게 있는데, 확인 문제와 최종 모의고사에서 두 번 다 이용자가 표시한다는 보기를 골랐어요.
- F1: 재현율 90%, 정밀도 10%에서 10%를 골랐어요. F1은 낮은 쪽에 끌려가지만 낮은 쪽과 같지는 않아요. 2 × 0.9 × 0.1 ÷ 1.0 = 18%예요.
5. 2교시 준비
메모장 틀
2교시는 플랫폼의 AI를 써야 해서, 질문할 때 붙일 틀을 미리 만들었어요. 공개된 응시 후기를 읽어 보니 모델이 앞에서 준 조건을 놓칠 수 있다는 이야기가 많았어요. 그래서 규칙을 매번 다시 붙이는 걸 전제로 짰어요.
[규칙] 1. 아래 조건과 첨부에 있는 것만 써. 없으면 "확인 필요".
2. 계산은 하지 마. 필요하면 식만.
3. 표 하나, 설명 없이. 질문에 답하는 데 필요한 행만.
4. 근거는 파일명·행으로.
여기에 과제의 조건을 내 말로 옮겨 적는 칸과, 정보 뽑기·문항 풀기·근거 확인용 질문 틀 세 개를 더했어요.
3번은 처음에 "표 10줄 이내"였어요. 왜 10줄인지 물었더니, 긴 답은 잘리기 쉽고 짧을수록 검증하기 쉽다는 이유였어요. 다만 데이터가 10행보다 많으면 필요한 행이 잘리니, 숫자 대신 "필요한 행만"으로 바꿨어요.
연습 과제
칩 측정값과 출하 기준을 주고 불량 칩을 찾는 짧은 연습 과제를 하나 받았는데, 처음 봤을 때 "막막한데? 어떻게 해야해?"라고 물었어요. 그래서 풀이 흐름부터 정리했어요.
- 문항을 먼저 다 읽고 구조를 봐요. 같은 표로 풀리는 문항, 계산 문항, 예외 조항에 걸린 문항을 나눠요.
- 기준은 파일을 첨부하는 대신 내 말로 옮겨 적어요. 경계값은 "같으면 통과"까지 써요.
- AI에게는 기준별로 열을 나눈 판정표 하나만 받아요.
- 경계값과 예외에 걸린 행만 원본과 대조하고, 계산은 직접 해요.
이 흐름이면 AI 질문은 한두 번으로 끝나요. 다만 이 연습은 풀이를 본 데서 그쳤고, 직접 끝까지 풀어 보지는 못했어요.
6. 1교시
글이 너무 많아서 AI 기본 지식이라기보다는 독해력 문제에 가까웠던 것 같아요. 어렵다고 느끼진 않았는데 시간이 부족했어요.
처음에는 지문과 상황, 답을 모두 다 읽었어요. 그러다 시간이 부족해졌을 때는 지문을 대충 훑어보고, 답을 보면서 유추하는 식으로 풀었어요. 딱 맞춰서 다 풀었어요. 공부한 내용은 도움이 됐어요.
7. 2교시
처음에는 문제를 파악하면서, 어떤 질문을 해야 할지와 어떻게 써야 할지를 좀 쉬운 문제로 먼저 파악해 보는 시간을 가졌어요.
메모장 틀은 도움이 되긴 했는데, 입력 제약 때문에 그대로 쓰기는 애매했어요. 대신 표 형식으로 출력하라거나, 모르면 모른다고 하라는 명령들은 답변 품질을 높이기에 좋았던 것 같아요. 준비한 규칙 카드로 치면 1번(자료에 있는 것만, 없으면 확인 필요)과 3번(표 하나)이에요.
AI가 틀리는 경우도 있었어요. 그래서 검증하는 절차를 넣고, 검증 근거를 말하라고 했어요.
질문 횟수는 남았지만 시간이 모자랐어요.
2교시가 아쉬웠어요. 계속 하다 보니까 어떻게 해야 하는지 이해하게 되고 알게 되어서 후회가 됐어요. 알게 된 건 여러 문제에 대한 정보를 한 번에 뽑는 게 낫다는 거였어요. 그걸 생각하고 설계해서 질문했어야 했어요.
8. 아쉬운 점과 다음에 할 것
준비한 건 다 도움이 됐어요. 다만 2교시 예상 문제를 더 풀어 보고 갔으면 완벽했을 것 같아요. Claude랑 같이 2교시 연습 문제를 진지하게 풀어 보지 못한 게 아쉬워요. 30분, 1시간만 더 있었어도 좋았을 것 같아요.
다음에 다시 한다면, 같은 상황 안에 다른 문제들이 있을 때 먼저 이걸 파악하고 싶어요.
- 어떻게 질문할지
- 조건들
- 분석 방법
- 하네스로 붙여 줄 것
이걸 먼저 파악해서, AI에게 중복되는 일을 시키는 걸 피하고 싶어요.
합격 발표는 아직이에요.
