[안랩] [신입/경력] 보안 분석 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 1. 모바일 악성코드 분석: 모바일 악성 앱을 역공학으로 분석하고 위협 행위와 공격 기법을 연구합니다. 시스템 이벤트, 파일·프로세스, 네트워크 행위를 통합 분석하는 행위 모델을 연구하고, 단말 전반의 행위 상관관계로 비정상 행위와 위협 시나리오를 정의하며, AI 기반 행위 분석과 모바일 위협 진단 자동화 기술을 연구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  앱 하나를 뜯어보는 데서 끝나지 않고 단말 전체의 행위를 묶어 위협 시나리오를 만드는 연구가 업무의 큰 부분입니다. 개별 샘플 분석 경험에 더해 여러 행위를 묶어 탐지 기준을 세워 본 경험이 이 분야의 업무와 가장 가깝습니다.

• 2. 악성코드 분석가: 악성코드를 분석하고, ASEC블로그와 AhnLab TIP 콘텐츠를 작성하며, 자사 제품군의 진단 시그니처에 반영하고, 보안위협을 모니터링합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 결과가 공개 글과 위협 인텔리전스 콘텐츠, 제품 시그니처 세 곳으로 나갑니다. 안랩 채용 사이트의 분석팀 인터뷰도 분석 결과를 '제품 대응 포인트나 탐지 로직, 보고서 형태로 연결하는 일'을 중요한 역할로 꼽았습니다.

• 3. 모바일 보안 분석 및 연구: 분야 이름 외에 업무 설명은 따로 없고, 추가 자격요건과 우대사항만 적혀 있습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  연차 조건 없이 Python 경험과 모바일 보안에 대한 관심을 자격 요건으로 적었습니다. 구체적인 연구 주제는 면접에서 물어볼 수 있습니다.

2자격 요건

• 공통: 악성코드 분석에 대한 기본 지식과 C, C++, Python 프로그래밍 능력을 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  세 분야 모두에 붙는 조건입니다. 분석 도구만 다룰 줄 아는 것보다 직접 코드를 읽고 쓸 수 있는지를 봅니다.

• 1. 모바일 악성코드: 모바일 환경 보안 분석 또는 악성코드·위협행위 분석 경험, Android 플랫폼 구조와 시스템 동작 원리에 대한 이해가 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Android를 명시했습니다. 앱 권한과 시스템 서비스가 어떻게 동작하는지 설명할 수 있어야 분석 경험이 설득력을 얻습니다.

• 1. 모바일 악성코드: 프로세스·파일·네트워크·권한 같은 앱 동작과 단말 행위를 분석한 경험과 Python 같은 스크립트 언어로 분석하거나 자동화한 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석을 스크립트로 자동화해 본 경험을 요구합니다. 반복 분석을 줄이려고 만든 도구가 있다면 무엇을 자동화했는지 적어 두세요.

• 2. 악성코드 분석가: 기졸업자 또는 2026.08 졸업 예정자여야 하고, 어셈플리 언어를 이해하고 활용할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  졸업 시점 조건이 있는 분야입니다. 2026년 8월보다 늦게 졸업한다면 이 분야에는 지원할 수 없습니다.

• 2. 악성코드 분석가: Windows와 Linux의 구조와 시스템, PE(Portable Executable) 파일 구조에 대한 이해를 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Windows 실행 파일 구조를 따로 적었습니다. PE 헤더와 섹션을 보고 패킹 여부를 판단해 본 경험이 있으면 면접에서 설명할 거리가 됩니다.

• 3. 모바일 보안 연구: Python을 활용한 개발 또는 분석 경험, 모바일 보안 분야에 대한 관심과 관련 기술을 빠르게 습득하고 활용할 수 있는 역량을 갖춘 사람을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  경력보다 관심과 학습 속도를 봅니다. 모바일 보안을 공부하며 만든 분석 도구나 정리한 글이 있으면 근거로 쓸 수 있습니다.

• 해외여행에 결격 사유가 없어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  세 분야 모두에 붙는 기타 사항의 조건입니다.

3우대 사항

• 공통: 악성코드 분석 경험과 IDA 같은 분석도구 사용 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  기본 지식은 자격 요건이고 실제 분석 경험은 우대 사항입니다. 신입이라면 공개 샘플을 분석한 기록이나 대회 풀이가 이 경험을 대신할 수 있습니다.

• 1. 모바일 악성코드: AI/ML 또는 LLM 기반 행위 분석·이상 탐지 프로젝트 경험, ARM 기반 네이티브 바이너리(SO.ELF) 분석 경험, 동적 분석과 행위 로그 해석, 시나리오 기반 진단 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 기반 분석이 업무와 우대 사항 양쪽에 들어 있습니다. 행위 로그로 이상 탐지 모델을 만들어 본 경험이 있다면 이 분야에서 가장 직접적인 근거입니다.

• 1. 모바일 악성코드: JEB·Ghidra 같은 분석 도구 사용 경험, 모바일 보안 솔루션이나 단말 보안 제품의 개발·연계 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석가 경험만이 아니라 제품을 만들어 본 경험도 우대합니다. 분석 결과를 제품 탐지로 연결해 본 경험도 이 우대 사항에 들어갑니다.

• 2. 악성코드 분석가: OllyDBG·WinDBG 같은 리버싱 및 분석 툴 사용 능력, 보안 동아리 활동과 해킹대회 참여 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  졸업 예정자도 지원하는 분야이고, 동아리와 대회 경험이 우대 사항에 들어 있습니다. 대회에서 푼 문제 가운데 리버싱 문제를 골라 풀이 과정을 설명할 수 있게 준비해 두세요.

• 2. 악성코드 분석가: Windows·Linux 악성코드 분석 경험과 AI를 활용한 분석 및 위협 인텔리전스 자동화 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  안랩은 AI 활용만으로 하루 평균 13만 건 이상의 신규 악성코드를 탐지한다고 밝혔습니다. 분석에 AI를 써서 처리량을 늘려 본 경험은 회사가 이미 쓰고 있는 방식과 이어집니다.

• 3. 모바일 보안 연구: Android APK 동적 분석 경험과 Android 또는 iOS 시스템에 대한 이해를 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  동적 분석을 따로 적었습니다. 에뮬레이터나 실기기에서 앱을 실행하며 행위를 기록해 본 경험을 말합니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 4월 20일
• 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
• 근무지 : 경기도 성남시 분당구 판교역로 220 (추정)
• 경력 조건 : 신입/경력(분야별 상이)
• 학력 조건 : 악성코드 분석가 분야: 기졸업자 또는 2026.08 졸업 예정자

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• C
• C++
• Python
• IDA
• Android
• iOS
• JEB
• Ghidra
• OllyDBG
• WinDBG

전형과 지원

안랩 공고는 전형 단계가 같고 공고마다 접수 마감일이 정해져 있습니다. 여러 분야를 한 공고로 묶은 경우가 많아 지원서에서 관심 분야를 고르는 단계가 따로 있습니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   졸업 시점과 분야 확인하기

   악성코드 분석가 분야는 기졸업자나 2026년 8월 졸업 예정자만 지원할 수 있습니다. 졸업 시점이 맞지 않으면 모바일 두 분야 가운데 하나를 고르면 됩니다.

2. 2

   분석 보고서 한 편 준비하기

   악성코드 분석가 분야는 ASEC 블로그와 AhnLab TIP 콘텐츠를 씁니다. 직접 분석한 샘플 하나를 골라 동작 방식과 탐지 방법을 정리한 글이 있으면 서류와 면접에서 함께 쓸 수 있습니다.

3. 3

   Android 분석 환경 경험 정리하기

   모바일 분야를 고른다면 정적 분석과 동적 분석에 어떤 도구를 썼는지, 실기기와 에뮬레이터 중 어디에서 분석했는지 정리해 두면 면접 질문에 답하기 쉽습니다.