이 자리가 왜 생겼을까요
비즈테크아이는 회사 사이트에서 DX/AX를 사업 영역의 하나로 소개하며 'LG 계열사, 관계사 및 Open 고객들을 대상으로' DX 사업을 수행한다고 적었습니다. 이 공고의 조직 소개는 소속 조직이 LG 계열사와 공공·금융 분야를 대상으로 생성형 AI, Vision AI 등 AI 서비스 구축을 수행한다고 밝혔습니다. 업무는 서비스를 만드는 데서 끝나지 않고 응답 품질 평가, 장애 분석, 비용 최적화까지 이어집니다. 고객사 업무에 LLM 서비스를 붙여 실제 사용자가 쓰는 상태로 운영해 본 경험이 있다면 그 운영 경험을 중심으로 지원 동기를 설명할 수 있습니다.
비즈테크아이가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 비즈테크아이 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
LLM, RAG, Prompt/Context Engineering 기반으로 생성형 AI 서비스를 설계·개발하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직이 LG 계열사와 공공·금융 고객의 과제를 수행하므로, 사내 데이터를 검색해 답하는 RAG 서비스가 대표적인 산출물일 수 있습니다. 문서 분할, 임베딩, 검색 방식 가운데 무엇을 바꿔 정확도를 올렸는지 설명할 수 있으면 좋습니다.
Agent Workflow와 Tool Calling 기반으로 AI Agent를 개발하고 기존 시스템과 연동합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항의 MCP와 LangGraph/ADK가 같은 업무를 가리킵니다. 에이전트가 호출한 도구가 실제 업무 시스템이었다면 연동한 시스템과 권한 처리를 어떻게 했는지 함께 적는 것이 좋습니다.
업무 요구사항을 분석해 데이터·검색 구조를 설계하고 Backend API를 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델만 다루는 자리가 아니라 요구사항 분석부터 API 구현까지 이어지는 자리입니다. 현업 요청을 기능 명세로 바꿔 본 경험이 있다면 업무의 이 줄과 직접 이어집니다.
응답 품질, 할루시네이션, 검색 정확도를 평가하고 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 서비스의 품질을 숫자로 관리하는 일입니다. 평가 데이터셋을 만들거나 자동 평가를 붙여 개선 전후를 비교한 경험이 있다면 지표 이름과 결과를 함께 적습니다.
로그·메트릭으로 장애를 분석하고 성능·비용을 최적화하며 재발을 막습니다.
이렇게 볼 수 있어요
LLM 호출 비용과 응답 지연을 함께 다루는 일입니다. 캐싱이나 모델 선택으로 비용을 줄여 본 경험은 이 업무에 바로 쓰입니다.
Python/FastAPI로 서비스를 개발하고 Docker/Kubernetes 환경에서 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 자격은 Git·Linux·Docker까지이고 Kubernetes는 업무에만 나옵니다. AI 엔지니어(PM/PL) 공고도 Kubernetes를 CI/CD 파이프라인 우대 사항으로만 듭니다. 컨테이너로 배포한 AI 서비스의 구성은 설명할 수 있어야 합니다. Kubernetes 위에서 운영해 본 경험이 있다면 필수 자격보다 한 걸음 더 나간 사례로 꺼낼 수 있습니다.
고객·현업과 소통하며 요구사항을 구체화하고 결과물을 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 일은 '서비스 배포·고도화' 업무에 속해 오픈 뒤 고객 요청을 받아 결과물을 고치는 일까지 이 자리가 맡습니다. 이 업무는 우대 사항의 PM/PL·고객·현업 커뮤니케이션 경험과 같은 방향입니다. 고객 피드백으로 프롬프트나 검색 구조를 바꾼 사례가 이 업무를 보여 줍니다.
2자격 요건
4년제 정규대학 학사학위 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
소속 조직은 생성형 AI부터 Vision AI까지 고객사 과제를 수행하므로, 전공보다 어떤 AI 서비스를 만들어 운영했는지가 이 공고의 업무와 직접 이어집니다. 컴퓨터공학이나 AI 관련 전공이라면 그 공부가 실제 서비스 개발로 이어진 사례를 함께 적으면 좋습니다.
관련 업무 경력이 2년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 엔지니어(PM/PL) 공고는 'AI 관련 업무' 3년을 적었고 이 공고는 '관련 업무' 2년입니다. 업무 목록에는 데이터·검색 구조 설계와 Backend API 구현이 있습니다. LLM 서비스 개발뿐 아니라 검색 시스템이나 백엔드 API를 개발해 온 경력도 함께 적을 수 있습니다. 그 경력에서 AI 서비스에 다시 쓰인 부분을 자세히 보이면 업무와의 연결이 분명해집니다.
GenAI/LLM, AI Agent, Vision AI 가운데 하나 이상을 개발·운영해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
셋 가운데 하나만 있어도 되지만 '개발·운영'이라고 적었습니다. 데모나 PoC에서 끝난 경험보다 실제 사용자에게 서비스한 경험이 업무의 품질 개선·장애 분석 항목과 이어집니다.
Python/FastAPI 기반 API와 REST/JSON 개발 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 엔지니어(PM/PL) 공고도 FastAPI·JSON·REST I/F를 필수로 요구합니다. 이 조직의 AI 서비스는 REST API로 고객사 시스템에 붙는 형태로 보입니다. 이 기술은 업무의 Backend API 구현과 서비스 개발에 쓰입니다. FastAPI로 만든 서비스라면 연동한 시스템과 규모, LLM 응답 스트리밍이나 비동기 처리를 어떻게 했는지 함께 보이면 구현 수준이 드러납니다.
Git, Linux, Docker를 활용할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에는 Docker/Kubernetes 환경 운영과 로그·메트릭 기반 장애 분석이 함께 있습니다. 세 도구는 운영 쪽에서도 매일 다루게 됩니다. AI 엔지니어(PM/PL) 공고는 같은 도구를 'Git 버전 관리에 능숙'·'Linux 실무 경험'으로 요구합니다. 컨테이너 이미지를 직접 만들고 Linux 서버에서 로그를 보며 배포 문제를 풀어 본 경험이 이 요건을 구체적으로 보여 줍니다.
AI 서비스 개발과 운영에 대한 기본 이해가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 절반이 품질 평가, 장애 분석, 비용 최적화 같은 운영 일입니다. 서비스를 낸 뒤 무엇을 지표로 보고 어떻게 고쳤는지를 설명할 수 있으면 이 이해를 보여 줄 수 있습니다.
해외여행에 결격 사유가 없어야 하고, 남성은 병역을 마쳤거나 면제여야 합니다(병역특례 신규편입과 전직은 지원할 수 없습니다).
이렇게 볼 수 있어요
해외여행 결격 조항은 출국 자체보다 형사재판 중이거나 출국금지·여권 발급 제한을 받는 지원자를 간접적으로 거르는 데 목적이 더 큽니다. 병역특례로 새로 편입하거나 전직하는 방식은 받지 않으므로, 전문연구요원이나 산업기능요원으로 복무 중이라면 이 공고로 옮겨 복무를 이어 갈 수 없습니다.
3우대 사항
PM/PL 경험과 고객·현업 커뮤니케이션 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사의 AI 엔지니어(PM/PL) 공고가 따로 있어, 이 공고는 개발 중심이면서 리딩 경험을 더 보는 자리로 보입니다. 작은 범위라도 과제를 이끈 경험이 있다면 맡은 인원과 기간을 적습니다.
MCP, Tool Calling, LangGraph/ADK 기반 Agent를 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 엔지니어(PM/PL) 공고는 MCP와 Langraph를 필수 사항으로 적었고 이 공고는 우대로 묻습니다. ADK는 Google의 Agent Development Kit입니다. MCP는 에이전트가 외부 도구와 시스템을 부르는 표준 규약입니다. 둘 다 업무의 Tool Calling 기반 기존 시스템 연동을 받치는 기술입니다. 여러 단계를 거쳐 작업을 끝낸 에이전트가 있다면 어떤 도구를 어떤 순서로 불렀는지를 흐름도 한 장으로 설명할 수 있습니다.
Vision AI, 멀티모달, 이미지·영상 처리 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개가 생성형 AI와 함께 Vision AI를 적었습니다. LG 계열사와 공공·금융을 대상으로 하는 조직이라 이미지 검사나 문서 인식 같은 과제를 해 본 경험은 쓰임새가 넓습니다.
React 또는 Java/Spring 기반 시스템과 연계 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 서비스가 고객사 기존 시스템에 붙는 구조라 Java/Spring 백엔드나 React 화면과의 연동이 생길 수 있습니다. 연동한 시스템과 방식(API·이벤트)을 함께 적습니다.
검색·RAG를 구축해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에는 RAG 기반 서비스 구축, 데이터·검색 구조 설계, 검색 정확도 평가가 따로 있습니다. 우대 문구가 '검색·RAG'이므로 LLM 이전의 검색 시스템(키워드 검색·랭킹)을 구축한 경험도 이 우대에 해당할 수 있습니다. 검색 정확도를 Recall@k 같은 지표로 재고 올려 본 방법이 업무의 평가 항목과 가장 가깝습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 10일
- 고용형태 : 정규직 또는 기간제(면접 결과 및 처우 협의 경과에 따라 제안)
- 근무지 : 서울
- 경력 조건 : 경력 2년 이상
- 학력 조건 : 4년제 정규대학 학사학위 이상
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- LLM
- RAG
- Python
- FastAPI
- Docker
- Kubernetes
- Git
- Linux
- MCP
- LangGraph
- ADK
- React
- Java
- Spring
전형과 지원
비즈테크아이 공고는 LG그룹 채용 사이트 LG Careers에서만 온라인으로 접수합니다. 분석 시점의 경력 공고는 서류 단계, LG Way Fit Test, 면접 전형, 처우 제안, 채용 검진 순으로 단계를 적었고, 지원서를 순차적으로 검토해 결과를 안내한다고 밝혔습니다.
같은 기간에는 비즈테크아이 공고 한 곳에만 지원합니다
분석 시점 경력 공고에는 모두 '동일 기간 동안 비즈테크아이 채용 공고에 중복 지원은 불가합니다.'와 '당사의 채용 전형이 진행 중인 지원자의 경우, 기존 채용 전형이 종료된 이후 다른 공고에 지원이 가능합니다.'가 적혀 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
SAP 모듈 공고나 QMS 공고처럼 비슷한 공고가 함께 올라와 있어도 동시에 지원할 수 없습니다. 내 경력이 가장 많이 쓰이는 공고 하나를 먼저 고르는 것이 지원 준비의 첫 단계입니다.
경력 입사자는 정규직 또는 기간제로 제안을 받을 수 있습니다
공고 공통 칸은 '경력 : 면접 결과 및 처우 협의 경과에 따라 '정규직' 또는 '기간제'로 제안 드릴 수 있습니다.'라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
고용형태가 면접 뒤 처우 협의에서 정해집니다. 정규직을 원한다면 처우 협의 단계에서 고용형태를 분명히 확인하는 것이 좋습니다.
어느 단계에서든 평판조회가 있을 수 있습니다
공고 공통 칸은 '각 단계별 합격자를 대상으로 평판조회를 진행할 수 있습니다.'라고 적었습니다. 회사 사이트의 경력 채용 프로세스 그림은 서류전형, LG Way Fit Test, 면접전형, 평판조회, 채용검진 & 처우협의, 최종입사 순입니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고의 단계 목록에는 평판조회가 따로 없지만 공통 칸과 회사 사이트에는 있습니다. 함께 일했던 상사나 동료 가운데 연락할 수 있는 사람을 미리 정하는 편이 안전합니다.
직무와 관련된 경력만 경력으로 인정합니다
회사 사이트 FAQ는 '경력 인정은 직무와의 관련성을 기준으로 산정하게 됩니다. 따라서, 직무 수행과 관련이 적은 경력은 인정되지 않습니다.'라고 답하고, 전형 결과는 통상 1주일 내외로 유선이나 메일로 안내한다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
경력 인정 범위가 처우에 바로 영향을 줍니다. 이력서에 지원 직무와 이어지는 경력이 무엇인지 프로젝트 단위로 분명히 적으면 처우 협의 때 근거가 됩니다.
지원 전 준비할 것
- 1
운영까지 해 본 AI 서비스 하나 정리하기
설계, 개발, 배포, 품질 평가, 장애 대응까지 맡은 AI 서비스 하나를 골라 단계마다 한 일과 지표를 적습니다.
- 2
AI 엔지니어(PM/PL) 공고와 이 공고 중 고르기
같은 조직의 AI 엔지니어(PM/PL) 공고는 AI 관련 업무 3년 이상과 프로젝트 PL 역할을 요구합니다. 같은 기간에 한 공고에만 지원할 수 있으니 내 경력이 개발과 리딩 가운데 어디에 가까운지 먼저 정하세요.
- 3
평가 지표 준비하기
응답 품질·검색 정확도를 어떻게 측정했는지 설명할 수 있도록 쓴 지표와 평가 방법을 정리합니다.