thita.ai

AI 코치는 1대1 라이브 음성 세션을 진행하며 면접관 역할을 맡아, 최종 답만이 아니라 생각의 흐름에도 따진다. 코딩 라운드 중에는 정답을 넘겨주지 않고 힌트를 주거나 버그를 찾거나 단계를 짚어 줄 수 있다. 각 라운드는 리포트로 끝난다. 커뮤니케이션과 문제 해결 같은 축을 채점하므로, 다음에 고칠 점을 알 수 있다.

thita.ai는 긴 문제 목록 대신 16개 패턴과 약 100개 하위 패턴을 중심으로 DSA 연습을 짠다. 각 패턴에는 시각적 사고 모델과 시트가 있어, 슬라이딩 윈도나 투 포인터 방식이 언제 맞는지 알아보게 된다. 바로 그게 핵심이다. 기업별 문제 세트가 그 패턴을 가장 많이 내는 회사와 이어 준다.

플랫폼은 완전한 프로그램 두 개를 갖춘다. 하나는 DSA, 시스템 설계, LLD/OOD, 행동 라운드를 다루는 DSA 면접 트랙이다. 다른 하나는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학, AI 시스템 설계를 다루는 AI, ML, LLM 트랙이다. 각 로드맵은 이론, 문제, 모의, 재개 지점과 함께 하루 단위로 진행되므로, 어디서 다시 시작할지 늘 안다.

Code Practice는 에디터, 실행 환경, 그리고 자기 풀이에 대한 AI 대화를 제공한다. 작업하는 동안 줄 단위 힌트가 나타나고, 후속 질문은 동작하는 답 뒤에 면접관이 묻는 내용을 그대로 따라간다. 목표는 단순하다. "내 코드가 통과한다"와 "왜 통과하는지 설명할 수 있다" 사이의 간격을 좁히는 것이다.

학습 경로는 각 직무를 이론, 연습, 복습, 애니메이션 설명을 섞은 순서 있는 레슨으로 나눈다. 트랙을 고르면 경로가 진도를 따라가며 다음 레슨을 가리킨다. 다음에 뭘 공부할지 스스로 고를 필요가 없다. 진도율과 저장된 재개 지점이 긴 준비 계획이 멈추지 않게 한다.

DSA를 넘어 thita.ai에는 시스템 설계, LLD/OOD, AI/ML, 데이터 과학, PM 면접용 패턴 시트가 있다. 착안점은 모든 라운드 유형에 일관된 시트 형식을 쓰는 것이다. 한 영역에서 배운 트레이드오프 감각이 다른 영역으로 이어진다. 이건 진짜 강점이다. 코딩만 다루는 대부분의 준비 도구보다 넓은 범위를 커버한다.