이 자리가 왜 생겼을까요
안랩은 보안 데이터로 만든 AI 모델을 사업의 중심에 두겠다고 밝혔습니다. 2026년 9월 기자간담회에서 안랩은 2.5페타바이트 이상의 보안 데이터와 13개의 보안 특화 AI 모델을 갖추고 있다고 설명했고, 범용 LLM을 자사 보안 데이터로 파인튜닝한 '안랩 LLM'을 소개했습니다. 사업보고서는 보안 정보를 데이터레이크로 모으고 데이터 가공과 모델 학습을 거쳐 보안 특화 LLM을 구축했다고 적었습니다. 이 공고의 업무는 모델을 만드는 데서 끝나지 않고 개발과 운영 프로세스 구축까지 포함하며, 우대 사항에도 MLOps 경험과 보안 지식이 들어 있습니다. Spark로 대규모 데이터를 처리한 경험과 학습한 모델을 배포까지 가져가 본 경험을 함께 보여 주면 데이터레이크에서 보안 특화 LLM까지 이어지는 안랩의 구조 안에서 맡을 일이 분명해집니다.
안랩이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 안랩 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
AI 모델을 만들고, 모델의 개발과 운영 프로세스를 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델을 만드는 일과 그 모델을 학습시키고 배포하는 체계를 만드는 일이 한 줄에 함께 들어 있습니다. 안랩 채용 사이트의 인공지능팀 인터뷰도 팀 업무를 AI/ML 모델을 연구개발하는 직무와 그 모델을 제품과 서비스에 제공하는 기술을 개발하는 직무로 나눠 설명합니다.
2자격 요건
개발언어로 Python, Scala를 다룰 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Scala는 Spark와 함께 대규모 데이터 처리에 쓰이는 언어입니다. Python만 써 왔다면 Scala 경험이 따로 필요합니다.
Pytorch 같은 AI/ML 라이브러리와 프레임워크를 다뤄 본 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
프레임워크로 모델을 직접 학습시켜 본 경험을 봅니다. 데이터 준비부터 평가까지 직접 해 본 프로젝트라면 수업 과제여도 됩니다.
Spark 같은 대규모 데이터 처리 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
보안 데이터는 양이 많습니다. 처리한 데이터의 규모와 걸린 시간을 숫자로 적으면 '대규모'를 보여 주기 쉽습니다.
git, svn 같은 형상관리도구를 써 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
협업 저장소에서 작업한 기록이 있으면 링크로 보여 줄 수 있습니다.
AI/ML 모델을 설계하고 개발해 본 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
신입 공고인데도 모델 설계까지 자격 요건에 들어 있습니다. 연구실 과제나 공모전에서 모델 구조를 직접 정하고 성능을 개선해 본 사례면 이 요건을 채웁니다.
해외여행에 결격 사유가 없어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
직무 요건이 아니라 공고 기타 사항에 들어 있는 공통 조건입니다.
3우대 사항
MLOps 관련 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 모델 운영 프로세스 구축이 있으므로 모델을 배포하고 성능을 추적해 본 경험이 바로 쓰입니다. 실험 관리나 모델 서빙 도구를 써 본 경험이 있으면 적어 두세요.
석사 학위 또는 관련 연구 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학위는 자격 요건이 아니라 우대 사항입니다. 학사라도 논문이나 연구 프로젝트에 참여한 경험이 있으면 관련 연구 경험으로 적을 수 있고, 석·박사라면 공고 기타 사항대로 학위 논문을 이력서에 첨부합니다.
보안 관련 지식과 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
보안 관련 지식을 우대하므로 악성코드 분류나 이상 탐지 같은 보안 주제를 다뤄 본 경험이 있으면 가장 직접적인 근거가 됩니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 2월 13일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 경기도 성남시 분당구 판교역로 220 (추정)
- 경력 조건 : 신입
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- Scala
- Pytorch
- Spark
- git
- svn
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.
다섯 단계
이번에 분석한 공고는 모두 '서류접수 ▶ 1차면접 ▶ 2차면접 ▶ 처우협의 ▶ 최종입사'로 적었습니다. 채용 FAQ는 처우 협의 단계에 채용검진을 함께 적고, 일부 개발 직무는 서류 합격 후 코딩테스트가 진행될 수 있으며 대상자에게 개별 안내한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
이번에 분석한 공고 중에는 코딩테스트를 적은 공고가 없습니다. 다만 FAQ에 코딩테스트가 진행될 수 있다고 적혀 있으므로 개발 직무라면 서류 합격 직후 테스트 안내가 올 수 있다고 보고 일정을 잡는 편이 안전합니다.
관심 분야를 골라서 냅니다
분석한 공고의 절반 이상이 한 공고 안에 여러 분야를 나열하고 '지원서에 관심 있는 분야를 선택하여 제출해주세요'라고 안내합니다. 선택한 분야는 전형 중 적합한 포지션을 제안하는 참고 자료로 쓰이고, 실제 배치는 선택과 다를 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
분야를 하나 고르더라도 회사는 다른 분야를 제안할 수 있습니다. 지원서는 고른 분야에 맞춘 경험을 중심으로 쓰되 같은 공고 안의 다른 분야에도 해당하는 경험은 지우지 말고 남겨 두는 편이 낫습니다.
마감일과 추가 서류
공고마다 접수 마감일이 23시 59분으로 적혀 있고, 일부 공고는 상시 채용으로 진행해 채용 시 마감될 수 있다고 덧붙였습니다. FAQ는 지원 기간 안에는 추가 서류를 PDF로 보낼 수 있지만, 마감 뒤에는 제출과 수정이 어렵고 마감 직전 주말에 들어온 문의는 반영하기 어렵다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
마감일 직전 주말에 서류를 보완하려 하면 반영되지 않을 수 있습니다. 포트폴리오나 논문처럼 따로 붙일 자료가 있다면 지원서를 낼 때 함께 내는 것이 안전합니다.
경력 인정과 석·박사 서류
FAQ는 경력 인정을 선발 직무와의 관련성을 기준으로 산정하며, 관련이 적은 경력은 인정되지 않는다고 밝혔습니다. 분석한 공고는 모두 석·박사의 경우 이력서에 학위 논문이나 기타 저술을 첨부해 달라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
총 경력 연수보다 지원 직무와 관련된 기간이 얼마인지가 경력 인정의 기준이 됩니다. 경력 항목마다 지원 직무와 관련된 업무가 무엇이었는지 적어 두어야 어느 기간이 인정되는지 설명하기 쉽습니다.
재지원과 중복 지원
같은 선발 직무에서 최근 6개월 안에 불합격한 경우 가급적 6개월 이후에 재지원할 것을 권장합니다. 여러 포지션에 중복 지원할 수 있지만 포지션별로 서류 검토와 면접이 따로 진행됩니다.
이렇게 볼 수 있어요
다른 직무에는 바로 지원할 수 있으므로, 관심 분야가 둘이면 각 공고에 맞춰 서류를 따로 다듬어 내면 됩니다. 같은 직무에 다시 지원할 계획이라면 6개월 동안 무엇을 보완했는지 보여 줄 근거를 마련해 두는 게 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
모델을 직접 설계한 프로젝트 하나 고르기
신입 공고이지만 AI/ML 모델 설계·개발 경험이 자격 요건입니다. 데이터 준비, 모델 구조 선택, 평가와 개선까지 직접 한 프로젝트 하나를 골라 단계별로 설명할 수 있게 정리하세요.
- 2
Scala와 Spark 경험 확인하기
Python과 함께 Scala, Spark 같은 대규모 데이터 처리가 자격 요건에 있습니다. 써 본 적이 없다면 지원 전에 작은 데이터 처리 작업이라도 직접 해 보는 게 좋습니다.
- 3
보안 주제와 연결하기
보안 관련 지식이 우대 사항입니다. 공개된 악성코드 데이터셋이나 네트워크 로그로 분류·탐지 모델을 만들어 본 경험이 있다면 그 프로젝트를 대표 사례로 고르면 됩니다.