이미지 처리 엔지니어 면접 질문
가장 흔한 직무 면접 질문을 Image Processing Engineer(이미지 처리 엔지니어) 포지션 기준으로 정리했고, 리크루터가 실제로 무엇을 보고 거르는지에 맞춘 예시 답변과 준비 팁도 함께 담았습니다. 더 넓은 채용 시장 데이터에 따르면 온라인으로 ‘콜드 지원’한 지원자가 오퍼로 전환되는 비율은 대략 0.2% 수준이라, 면접 단계까지 왔다는 것 자체가 이미 매우 빡센 필터를 통과했다는 의미입니다 [1]. 아직 그 단계까지 가는 데 도움이 되는 맞춤형 이력서를 작성해야 한다면, Specific Resume가 도와줄 수 있습니다.
Image Processing Engineer 직무에서 가장 흔한 면접 질문
- 자기소개를 해주세요
- 왜 이 Image Processing Engineer 역할을 원하나요
- 가장 자주 사용하는 이미지 처리 기법은 무엇인가요
- 노이즈가 많거나 품질이 낮은 이미지는 어떻게 전처리하나요
- 클래식 컴퓨터 비전과 딥러닝 방법 중 무엇을 어떻게 선택하나요
- 이미지 품질 또는 검출 정확도를 개선한 프로젝트를 소개해 주세요
- 이미지 처리 시스템의 성능은 어떻게 평가하나요
- 데이터셋이 적거나 클래스 불균형이 심할 때는 어떻게 처리하나요
- 이미지 처리를 위해 사용하는 도구, 라이브러리, 프로그래밍 언어는 무엇인가요
- 속도와 메모리 사용 측면에서 이미지 처리 파이프라인을 어떻게 최적화하나요
- 어려운 비전/이미징 문제를 디버깅했던 경험을 말해 주세요
- 소프트웨어, 하드웨어, 제품 등 크로스펑셔널 팀과는 어떻게 협업하나요
- 모델/알고리즘이 프로덕션에서 일반화될 것을 어떻게 검증하나요
- 정확도를 더 원하지만 데이터나 하드웨어가 제한적일 때는 어떻게 하나요
- 비기술 대상에게 기술적인 이미징 개념을 설명해야 했던 경험을 말해 주세요
- 이미지 처리/컴퓨터 비전의 새로운 연구와 도구를 어떻게 따라가나요
- Image Processing Engineer로서 업무에서 AI 도구를 어떻게 사용하나요
- 비전 워크플로에서 AI가 생성한 결과를 신뢰하기 전에 어떻게 검증하나요
- Image Processing Engineer로서 본인의 가장 큰 강점은 무엇인가요
- 저희에게 질문이 있나요
답변을 해당 직무에 맞게 구체화하세요. 같은 면접 질문이라도 직무에 따라 필요한 답이 완전히 달라질 수 있습니다. Image Processing Engineer라면 일반적인 소프트웨어/데이터 직무에서 쓰는 예시가 아니라, 이미징 파이프라인, 모델 성능, 데이터 품질, 배포 제약, 측정 가능한 기술적 임팩트를 강조해야 합니다.
Image Processing Engineer 면접 질문과 답변(상세)
1. 자기소개를 해주세요
리크루터가 이 질문을 가장 먼저 하는 이유는 인생 이야기가 아니라 “헤드라인”을 듣고 싶기 때문입니다. 본인의 배경이 이미지 처리 업무(이미징 파이프라인, CV 알고리즘, 모델 평가, 배포, 협업)와 어떻게 연결되는지 들으려 합니다. 짧고, 직무 관련 내용만 남기세요.
예시 답변: 저는 이미지 데이터를 신뢰할 수 있는 시스템으로 만드는 데 초점을 둔 엔지니어라고 소개하겠습니다. 지난 몇 년 동안 Python, OpenCV, NumPy, 그리고 PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크를 사용해 전처리 파이프라인, 특징 추출, 세그멘테이션, 모델 평가 작업을 해왔습니다. 제가 가장 좋아하는 부분은 연구와 프로덕션을 잇는 일입니다. 노트북에서 잘 동작하던 아이디어를 실제 사용자/디바이스/데이터셋에서도 안정적으로 돌아가도록 견고하게 만드는 과정에 강점이 있습니다.
2. 왜 이 Image Processing Engineer 역할을 원하나요
이 질문은 동기와 적합도를 봅니다. 면접관은 당신이 회사의 이미징 문제를 이해하고 있는지, 그리고 관심이 “구체적인지” 확인하려 합니다. 두루뭉술한 열정은 약해 보이고, 타깃팅된 관심은 설득력이 있습니다.
예시 답변: 이 역할을 원하는 이유는 알고리즘 설계와 실질적인 임팩트가 만나는 지점에 있기 때문입니다. 특히 품질, 지연 시간, 견고함이 모두 중요한 실제 이미징 문제를 다룰 기회가 매력적입니다. 저는 이미지 품질 개선, 평가 파이프라인 구축, 소프트웨어 팀과의 협업을 통해 프로토타입에서 멈추지 않고 실제 배포까지 가져가는 문제를 해본 경험이 있어, 이 포지션과 잘 맞는다고 생각합니다.
3. 가장 자주 사용하는 이미지 처리 기법은 무엇인가요
여기서는 기술 범위와 기본기 이해를 확인합니다. 어떤 방법을 쓰는지뿐 아니라, “언제” 쓰는지까지 말하기를 원합니다.
예시 답변: 저희는 주로 디노이징, 정규화, 히스토그램 평활화, 임계값 처리, 에지 검출, 형태학적 연산, 공간/주파수 도메인 필터링, 특징 추출, 세그멘테이션, 레지스트레이션을 자주 사용합니다. 학습 기반으로는 데이터 볼륨과 비즈니스 타당성이 뒷받침될 때 분류/검출/세그멘테이션에 CNN 기반 접근을 사용합니다. 유행하는 방법을 쓰기보다, 해결하려는 실패 모드에 맞춰 기법을 선택합니다.
4. 노이즈가 많거나 품질이 낮은 이미지는 어떻게 전처리하나요
이 질문은 일을 체계적으로 하는지 드러냅니다. 면접관은 아무 필터나 적용하기 전에 이미지 열화의 원인을 진단하는지를 봅니다.
예시 답변: 먼저 문제가 무엇인지 분류합니다. 예를 들어 센서 노이즈, 모션 블러, 압축 아티팩트, 조명 부족, 렌즈 왜곡, 혹은 획득 설정의 불일치 같은 원인을 확인합니다. 그다음 원인에 직접 대응하는 전처리를 테스트합니다. 예를 들면 노이즈에는 미디언/바이레터럴 필터, 저조도에는 대비 정규화, 필요한 경우 디블러링, 광학 문제가 있으면 기하 보정 등을 적용합니다. 그리고 전처리가 다운스트림 태스크를 실제로 개선하는지 측정합니다. 보기엔 깨끗해 보여도 모델 성능이 좋아지지 않는 경우가 있기 때문입니다.
5. 클래식 컴퓨터 비전과 딥러닝 방법 중 무엇을 어떻게 선택하나요
면접관은 엔지니어링 트레이드오프를 할 수 있는지 알고 싶어합니다. 강한 지원자는 무조건 딥러닝부터 선택하지 않습니다.
예시 답변: 데이터, 제약 조건, 요구되는 신뢰도를 기준으로 선택합니다. 문제가 구조화되어 있고 설명 가능성, 속도, 낮은 연산량이 중요하다면 클래식 방법이 더 나을 수 있습니다. 반대로 시각적 변동성이 크고 라벨 데이터가 충분하다면 딥러닝이 성능이 좋은 경우가 많습니다. 보통 초기에 두 경로를 모두 벤치마크해 보고, 정확도/지연 시간/유지보수성/배포 비용의 균형이 가장 좋은 접근을 선택합니다.
6. 이미지 품질 또는 검출 정확도를 개선한 프로젝트를 소개해 주세요
결과를 묻는 질문입니다. 기법을 말로 설명하는 것보다, 시스템을 실제로 개선할 수 있다는 증거를 원합니다. 수치로 말하세요.
예시 답변: 전처리 파이프라인을 재설계하고 조명 보정을 표준화한 뒤, 하드 네거티브 샘플로 분류기를 재학습해 결함 검출 정밀도를 81%에서 90%로 개선했습니다. 검증 세트 정밀도와 프로덕션의 false positive 비율로 측정했습니다. 가장 큰 개선 포인트는 모델 아키텍처를 바꾸기 전에 데이터 불일치를 먼저 해결한 것이었습니다.
예시 답변(주니어인 경우): 대학 프로젝트에서 홀드아웃 테스트 세트 기준으로 세그멘테이션 IoU를 0.72에서 0.79로 올렸습니다. 라벨을 정리하고, 증강을 추가하고, 클래스 불균형을 고려해 로스 함수를 튜닝했습니다. 가장 크게 배운 점은 데이터셋 품질도 모델의 일부로 다뤄야 한다는 것이었습니다.
7. 이미지 처리 시스템의 성능은 어떻게 평가하나요
기술적 성숙도는 평가 방식에서 드러납니다. 실제 사용 사례에 맞는 지표를 고르는지를 봅니다.
예시 답변: 먼저 비즈니스 목표를 정한 다음, 그 목표에 맞는 지표를 선택합니다. 분류/검출에서는 오류 비용에 따라 정밀도, 재현율, F1, ROC-AUC, mAP, false positive rate 등을 봅니다. 세그멘테이션은 IoU나 Dice를 자주 사용합니다. 이미징 파이프라인은 지연 시간, 환경 변화에 대한 견고성, 배포 후 드리프트도 함께 봅니다. 좋은 평가 셋업은 벤치마크 편의가 아니라 프로덕션 현실을 반영합니다.
8. 데이터셋이 적거나 클래스 불균형이 심할 때는 어떻게 처리하나요
현실적인 대응력을 봅니다. 실제 이미지 프로젝트는 완벽한 데이터셋이 거의 없어서, 실용적인 전술을 듣고 싶어합니다.
예시 답변: 보통 데이터 감사와 클래스 분포 분석부터 시작합니다. 이후 타깃 증강, 더 나은 학습-검증 분할, 가중 로스 또는 포컬 로스, 샘플링 전략, 가능하면 전이학습을 적용합니다. 특히 소수 클래스가 중요한 경우에는 단순히 합성 밸런싱 트릭에만 의존하기보다 라벨 품질을 개선하고 더 대표성 있는 샘플을 수집하는 데 시간을 씁니다.
9. 이미지 처리를 위해 사용하는 도구, 라이브러리, 프로그래밍 언어는 무엇인가요
스택 적합도를 보는 질문입니다. 팀 환경에서 얼마나 빨리 기여할 수 있는지 확인합니다.
예시 답변: 주로 Python으로 프로토타이핑과 프로덕션 지향 워크플로 개발을 하고, OpenCV, NumPy, SciPy, scikit-image, PyTorch를 사용합니다. 팀 스택에 따라 TensorFlow를 쓰기도 합니다. 성능이 민감한 부분은 C++와 CUDA 기반 툴링도 다룰 수 있습니다. 또한 실험에는 Jupyter, 버전 관리는 Git, 프로젝트 재현성이 필요할 때는 라벨링 도구나 실험 추적 도구도 사용합니다.
10. 속도와 메모리 사용 측면에서 이미지 처리 파이프라인을 어떻게 최적화하나요
데모를 만드는 사람과 실제 시스템을 배포할 수 있는 사람을 가르는 질문입니다. 프로파일링, 병목 분석, 트레이드오프를 듣고 싶어합니다.
예시 답변: 측정 없이 하는 최적화는 대개 시간 낭비라서, 먼저 프로파일링부터 합니다. 그다음 불필요한 복사를 줄이고, 연산을 벡터화하고, 유리한 구간은 배치 처리하며, 병목 구간은 최적화된 라이브러리나 로우레벨 코드로 옮깁니다. 정확도 손해가 허용되는 범위라면 모델을 단순화하거나 이미지 해상도를 낮추기도 합니다. 프로덕션에서는 I/O, 직렬화, 메모리 풋프린트도 신경 씁니다. 종종 그쪽이 진짜 병목이 되기 때문입니다.
11. 어려운 비전/이미징 문제를 디버깅했던 경험을 말해 주세요
끈기와 문제 해결 스타일을 봅니다. 좋은 답변은 불확실성 속에서도 구조적으로 접근하는 모습을 보여줍니다.
예시 답변: 프로덕션에서 정확도가 떨어져 모델 드리프트처럼 보였던 이슈를 진단한 적이 있는데, 실제 원인은 입력 획득(acquisition) 문제였습니다. 주간 검증 체크 기준으로 재현율이 14포인트 떨어졌던 성능을 베이스라인 대비 2포인트 이내로 복구했습니다. 원인을 카메라 설정 변경으로 추적했고, 입력 검증 로직을 재구축했으며, 이미지 밝기와 해상도 모니터링을 추가했습니다. 이 경험을 통해 많은 “모델” 문제가 사실은 업스트림에서 시작한다는 걸 다시 확인했습니다.
12. 소프트웨어, 하드웨어, 제품 등 크로스펑셔널 팀과는 어떻게 협업하나요
이미지 처리 업무는 혼자서 끝나기 어렵습니다. 여러 분야와 협업하며 트레이드오프를 명확히 전달할 수 있는지 봅니다.
예시 답변: 초기에 트레이드오프를 명확히 합니다. 정확도 목표, 지연 시간 제한, 디바이스 제약, 데이터 요구사항 같은 것들입니다. 소프트웨어 팀과는 인터페이스, 배포, 모니터링에 집중합니다. 하드웨어 팀과는 센서 특성, 광학, 프레임레이트, 획득 일관성에 대해 맞춥니다. 제품 팀과는 모델 지표를 사용자 임팩트로 번역해 모두가 같은 문제를 풀도록 정렬합니다.
13. 모델/알고리즘이 프로덕션에서 일반화될 것을 어떻게 검증하나요
벤치마크 성능과 현실 신뢰성 사이의 간극을 이해하는지 봅니다.
예시 답변: 한 개의 깨끗한 데이터셋에서 랜덤 스플릿만으로 검증하지 않고, 프로덕션의 다양성을 반영한 데이터로 검증합니다. 즉 환경, 디바이스, 조명 조건, 엣지 케이스, 실패 모드 전반에서 테스트합니다. 또한 에러 슬라이스를 리뷰하고, 배포 후 드리프트를 모니터링하며, 런칭 전에 롤백 또는 재학습 기준을 정합니다. 일반화는 ‘기대’하는 것이 아니라 ‘설계’하는 것입니다.
14. 정확도를 더 원하지만 데이터나 하드웨어가 제한적일 때는 어떻게 하나요
우선순위 설정과 이해관계자 관리 능력을 평가합니다. 마법 같은 해법이 아니라 현실적인 접근을 원합니다.
예시 답변: 제약 조건을 명확히 프레이밍하고, 각 옵션의 기대 효과를 보여줍니다. 하드웨어가 고정이라면 전처리 개선, 모델 압축, 임계값 튜닝, 실패 케이스에 대한 더 똑똑한 평가로 개선 여지를 찾습니다. 데이터가 한계라면, 아키텍처 실험을 더 하는 것보다 타깃 데이터 수집이나 재라벨링이 더 큰 성능 향상을 줄 수 있다는 점을 설득합니다. 핵심은 비용, 일정, 기대 임팩트를 함께 붙여 이해관계자에게 ‘정보 기반 선택지’를 주는 것입니다.
15. 비기술 대상에게 기술적인 이미징 개념을 설명해야 했던 경험을 말해 주세요
커뮤니케이션을 봅니다. 팀은 왜곡 없이 쉽게 설명할 수 있는 엔지니어를 신뢰합니다.
예시 답변: 불균형한 결함 검출 문제에서 전체 정확도(accuracy)가 잘못된 대표 지표라는 점을 제품 팀에 설명한 적이 있습니다. 몇 가지 구체적인 실패 사례를 보여주고, false positive/false negative를 운영 비용으로 번역해 릴리스 승인 기준에 맞춘 정밀도/재현율 목표로 팀을 정렬했습니다. 비즈니스 관점의 트레이드오프를 이해하고 나니 의사결정이 훨씬 빨라졌습니다.
16. 이미지 처리/컴퓨터 비전의 새로운 연구와 도구를 어떻게 따라가나요
호기심과 판단력을 함께 봅니다. 논문 목록이 아니라, 업무에 도움이 되는 방식으로 학습한다는 증거를 원합니다.
예시 답변: 저희는 소수의 강한 소스를 꾸준히 팔로우합니다. 주요 컨퍼런스 논문, 신뢰할 만한 엔지니어링 블로그, 오픈소스 레포, 그리고 벤치마크뿐 아니라 배포 관점 커뮤니티 논의 등을 봅니다. 또한 새로운 아이디어는 바로 프로덕션에 넣기보다, 작은 범위의 문제에서 먼저 테스트한 뒤 적용합니다. 그러면 모든 신기능을 쫓아다니지 않으면서도 최신을 유지할 수 있습니다. 면접 준비로는, 선택한 기술을 말로 설명하는 압박 테스트에 도움이 돼서 Image Processing Engineer 직무용 무료 ChatGPT 음성 모의면접으로 연습하는 것도 좋아합니다.
17. Image Processing Engineer로서 업무에서 AI 도구를 어떻게 사용하나요
이제 기술 직무에서 현실적인 질문이 되었습니다. 면접관은 과장이 아니라 실용적인 사용을 원합니다. 품질을 유지하면서 더 빠르고 더 잘 일하는 데 도움이 되는지를 봅니다.
예시 답변: AI 도구는 엔지니어링 판단을 대체하는 게 아니라 가속기로 사용합니다. ChatGPT와 Claude는 실험 계획 초안 작성, 구현 옵션 비교, 논문 요약, 유틸 코드나 테스트 케이스의 1차 생성에 도움이 됩니다. GitHub Copilot은 반복적인 파이프라인 코드, 리팩터링, 문서화에 유용합니다. 다만 이미징 워크플로에서는 생성된 제안이든 코드든, 데이터셋/지표/프로덕션 제약으로 반드시 검증한 뒤에만 신뢰합니다.
18. 비전 워크플로에서 AI가 생성한 결과를 신뢰하기 전에 어떻게 검증하나요
규율을 확인합니다. 환각(hallucination), 미묘한 버그, 잘못된 가정을 이해하고 있는지 보고 싶어합니다.
예시 답변: AI 출력도 다른 기술 주장과 동일하게 검증합니다. 원문 문서, 유닛 테스트, 벤치마크 결과, 도메인 제약으로 확인합니다. AI 도구가 OpenCV 코드, 로스 함수, 증강 로직을 제안하면, 알려진 케이스에 테스트하고 실패 모드를 점검한 뒤 채택합니다. 그럴듯하게 들린다는 이유만으로는 절대 신뢰하지 않습니다. 컴퓨터 비전에서는 작은 실수가 겉으로는 멀쩡해 보여도 시스템을 깨뜨릴 수 있습니다.
19. Image Processing Engineer로서 본인의 가장 큰 강점은 무엇인가요
본인의 가치를 정의할 기회입니다. 직무에 중요한 강점 하나를 선택하고, 근거로 뒷받침하세요.
예시 답변: 제 가장 큰 강점은 모호한 이미징 문제를 구조화된 엔지니어링 작업으로 바꾸는 능력입니다. 문제를 데이터 품질, 전처리, 모델 선택, 평가, 배포 단계로 나눠 팀이 빠르게 진척을 낼 수 있게 합니다. 덕분에 ‘잘못된 문제에 대한 우아한 해법’에 시간을 낭비하는 것을 줄일 수 있습니다.
20. 저희에게 질문이 있나요
미래의 팀원처럼 생각하는지 보기 위해 묻습니다. 좋은 질문은 진지함, 판단력, 진짜 관심을 보여줍니다.
예시 답변: 네. 이 역할에서 처음 6~12개월 동안 성공을 어떻게 정의하는지, 현재 이미징 파이프라인의 가장 큰 병목이 무엇인지, 연구와 프로덕션 엔지니어링이 이 조직에서 어떻게 맞물리는지, 그리고 지금 의사결정을 좌우하는 데이터/배포 제약이 무엇인지 알고 싶습니다.
Image Processing Engineer 면접을 따내는 건 얼마나 어렵나요?
어렵습니다. 그리고 병목은 보통 면접 이전에 발생합니다.
Ashby의 더 넓은 채용 시장 데이터(2021~2024년 93,000개 채용 공고에 대한 3,800만 건 지원 기반)에 따르면, 인바운드 지원자의 오퍼 비율이 기간 말에는 1,000명 중 7명에서 1,000명 중 2명으로 떨어졌습니다. 즉, 콜드 지원 기준으로 지원→오퍼 전환율 약 0.2% 수준입니다 [1]. LinkedIn의 2026년 연구도 미국에서 채용 공고 1건당 지원자 수가 2022년 봄 이후 두 배가 되었다고 말합니다 [2]. Image Processing Engineer 지원자에게 이는 “진짜 싸움”이 대개 ‘일단 보이는 것’에서 시작된다는 뜻입니다.
이미 면접이 잡혔다면, 그 기회를 낭비하지 마세요. 큰 필터 하나를 통과한 겁니다. 아직 지원 중이라면, 첫 번째 필터인 이력서에 집중하세요. LinkedIn의 더 넓은 인력 데이터에 따르면 미국 채용은 2025년 2월 전년 대비 3.4% 감소했고, 느린 채용 시장에서는 포지션당 경쟁이 더 치열해집니다 [3]. 또한 세계경제포럼(WEF)의 2025년 글로벌 고용주 설문에서 **41%**는 AI가 자동화할 수 있는 업무가 있는 경우 인력을 줄일 계획이라고 답했는데, 이는 인원 확장이 쉬운 시장이라기보다 신중한 채용 환경을 시사합니다 [4]. 출처 데이터에는 2025–2026년 Image Processing Engineer 직무에 한정된 AI 영향 통계가 신뢰할 만하게 존재하지 않으므로, 없는 수치를 있는 것처럼 말하면 안 됩니다. 다만 전체 시장이 더 어려워진 건 분명합니다.
핵심은 단순합니다. 가장 큰 병목은 ‘눈에 띄는 것’입니다. 이력서가 5–8초 안에 “이 역할과의 매칭”을 명확히 보여주지 못하면, 사실상 보이지 않는 것과 같습니다. 목표는 지원은 줄이고, 면접은 늘리는 것. 그리고 이는 지원하는 공고마다 이력서를 맞춤화하면 가능합니다.
지원하는 공고마다 이력서를 맞춤화해야 하는 이유
리크루터의 5–8초 스캔에서 매칭을 즉시 보여주는 이력서는, 매번 범용 CV를 이깁니다. 이건 모두가 이미 알고 있습니다.
문제는 노력입니다. 지원할 때마다 이력서를 다시 쓰는 건 느리고, 반복적이고, 미루기 쉽습니다. 그래서 대부분의 사람은 실제로 끝까지 하지 않습니다. 하지만 AI가 공고별 맞춤화를 실용적으로 만들면서 상황이 바뀌었습니다.
이제 Specific Resume로 지원서마다 맞춤형 이력서를 쉽게 만들 수 있습니다. 1페이지에 자격요건을 전면 배치하고, 더 명확한 시각적 계층, 공고와 일치하는 언어, 성과 중심 불릿, ATS 친화적 구조로 정리해 주기 때문에 지원자에게도 유리하고 리크루터 입장에서도 읽기 쉽습니다. 지원 패키지 전체를 더 탄탄히 하고 싶다면, 해당 이력서에 타깃팅된 Image Processing Engineer 커버레터를 함께 준비하고, 사례는 Image Processing Engineer 면접용 STAR 기법으로 구조화하는 것도 도움이 됩니다.
합격 확률을 높이고 싶다면, 다음에 지원할 포지션을 위해 생성해서 공고 맞춤 이력서를 만들어 보세요.
다음 지원을 위해 더 좋은 Image Processing Engineer 이력서 만들기
퍼널은 가혹합니다. 지원은 소수의 면접으로 이어지고, 면접은 그보다 더 적은 오퍼로 이어집니다. 그래서 이력서를 ‘첫 번째 기술 스크리닝’처럼 다루세요. 실제로도 그렇습니다.
면접 행운을 빕니다. 그리고 다음 지원 전에는, 적합도를 빠르게 명확히 보여주는 이력서를 작성하세요. 또한 리크루터가 Image Processing Engineer 면접에서 실제로 무슨 생각을 하는지를 이해하면 답변을 더 날카롭게 다듬을 수 있습니다.
출처
- Ashby. Talent Trends Report: 2021–2024년 플랫폼 데이터를 활용한 추천(referrals) 및 인바운드 지원자 결과
- LinkedIn. LinkedIn Research Talent 2026
- LinkedIn Economic Graph. LinkedIn Workforce Report, 2025년 3월
- World Economic Forum. Future of Jobs Report 2025
