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feat: 멀티 면접관 패널 — 다직군 질문비중 가중 (Phase 2B)#114

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Jun 19, 2026
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@i3months

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다직군 세션에서 직군별 기술 평가위원을 두고, 직군별 질문 수 비중으로
technical_accuracy 를 가중평균. 단일/레거시는 기존대로(단일 평가위원).

  • AI 질문생성: 각 질문에 job_category 태그(세션 직군 중 하나, 비면 Core 폴백)
  • Core: session_question_pool.job_category 컬럼(V16) + 콜백 저장, generate.feedback 에 domainQuestionCounts(사용된 일반질문의 직군별 개수) 전달 (interview_messages·메시지 팩토리는 무변경 — 주제=메인질문 단위 가중)
  • AI 패널: 직군 수만큼 기술 평가위원 생성→질문수 가중평균, 논리·전달은 공통. 분해(panel_breakdown)에 직군별 항목으로 노출(프론트는 N개 자동 렌더, 무변경)
  • 테스트: 다직군 가중평균(803+401)/4=70 검증 등

검증: AI 250 / 백엔드 BUILD OK / openapi 불변(응답 계약 유지) / 프론트 무변경.

변경 사항

다직군 세션에서 직군별 기술 평가위원을 두고, 직군별 질문 수 비중으로
technical_accuracy 를 가중평균. 단일/레거시는 기존대로(단일 평가위원).

- AI 질문생성: 각 질문에 job_category 태그(세션 직군 중 하나, 비면 Core 폴백)
- Core: session_question_pool.job_category 컬럼(V16) + 콜백 저장,
  generate.feedback 에 domainQuestionCounts(사용된 일반질문의 직군별 개수) 전달
  (interview_messages·메시지 팩토리는 무변경 — 주제=메인질문 단위 가중)
- AI 패널: 직군 수만큼 기술 평가위원 생성→질문수 가중평균, 논리·전달은 공통.
  분해(panel_breakdown)에 직군별 항목으로 노출(프론트는 N개 자동 렌더, 무변경)
- 테스트: 다직군 가중평균(80*3+40*1)/4=70 검증 등

검증: AI 250 / 백엔드 BUILD OK / openapi 불변(응답 계약 유지) / 프론트 무변경.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
@vercel

vercel Bot commented Jun 19, 2026

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