이 자리가 왜 생겼을까요
EY한영이 2026년 6월 8일 출범을 발표한 EY AI 센터는 '로봇, 센싱, 컴퓨팅 인프라와 AI가 결합된 피지컬 AI(Physical AI)'를 선행 연구 영역으로 밝혔습니다. 2026년 9월 30일 실적 보도자료는 EY컨설팅이 'SAP 기반의 AI 플랫폼 전문회사인 코너스톤인텔리전스㈜를 인수해 사업 확대를 가속화하고 있다'고 적었습니다. 이 공고는 컨설팅부문 Supply Chain 컨설턴트를 계획, 제조/품질, 구매 세 분야로 뽑고 업무에 AI SCM, AI Factory, AI Sourcing & Procurement를 적었으며 제조/품질 분야에는 Robotics & Physical AI도 있습니다. SAP나 APS 같은 계획 시스템 경력이 중심인 지원자라면 그 시스템에 AI나 자동화를 적용한 경험을, 제조 현장 경력이 중심이라면 설비와 품질 데이터를 시스템과 연결한 경험을 적을 수 있습니다.
EY한영이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 EY한영 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Supply Chain Planning(DP/MP/FP): Demand Planning, Master Planning, Factory Planning을 맡습니다.
이렇게 볼 수 있어요
Demand Planning은 수요 예측과 판매 계획, Master Planning은 공급과 생산 능력을 맞추는 중장기 계획, Factory Planning은 공장 단위의 생산 일정 계획입니다. Operation Transformation 공고가 이 영역을 SAP 모듈 PP(생산) 하나로 적은 것과 달리 이 분야는 계획 층 이름으로 나눴습니다.
세 분야 공통: 각 분야(Planning, 제조/품질, 구매)의 혁신과제를 정의하고 업무 프로세스를 상세 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
세 분야 모두 '혁신과제 정의 및 업무 프로세스 상세 설계' 뒤에 AI 설계 줄과 시스템 줄이 차례로 이어집니다. 계획은 'AI SCP(APS) 시스템 설계 수행 및 데이터 이행', 제조/품질은 'EAM/MES/QMS/SHE 설계/구축', 구매는 '솔루션 기반 구매 시스템 설계 수행 및 구축 이행'이라, 현황을 진단해 과제를 정하고 프로세스를 설계하는 일이 시스템 작업의 앞 단계입니다. 구축 경험이 중심인 지원자는 그 앞 단계에서 맡은 역할(현업 인터뷰, 과제 우선순위 선정)을, 전략 컨설팅 경력이라면 설계 이후 구축까지 이어진 범위를 적을 수 있습니다.
Supply Chain Planning(DP/MP/FP): AI SCM을 설계하고 적용하며 Agent를 상세화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI SCM의 Agent 상세화는 수요 예측이나 공급 조정 같은 계획 업무를 AI Agent가 어디까지 수행하고 사람이 어느 지점에서 승인하는지 정하는 작업입니다. 같은 분야 목록에 'AI SCM Agent 설계 및 Engineering'과 'AI SCM Ready Data'가 적혀 있어, 설계 문서 작성과 Agent가 쓸 데이터 정비를 함께 맡습니다.
Supply Chain Planning(DP/MP/FP): AI SCP(APS) 시스템을 설계하고 데이터를 이행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
APS는 제약 조건을 반영해 생산과 공급 계획을 계산하는 Advanced Planning & Scheduling 시스템이고 AI SCP는 여기에 AI를 붙인 시스템입니다. 데이터 이행이 설계와 같은 업무에 있어 기존 계획 시스템의 품목, BOM, 리드타임 같은 마스터 데이터를 새 시스템으로 옮기는 일까지 맡습니다. Operation Transformation 공고가 시스템 테스트와 데이터 이행을 업무로 적은 단계와 같습니다.
제조/품질 전문 컨설턴트: AI Factory, Digital Twin, Robotics & Physical AI를 다룹니다.
이렇게 볼 수 있어요
Digital Twin과 Physical AI는 같은 회사 컨설팅부문 제조영역 공고가 'AI Defined Factory'와 함께 적은 기술 이름과 같고, 이 분야의 AI Factory는 그 공고의 AI Defined Factory와 이름이 비슷합니다. 그 공고가 제조사의 AI/Smart Factory 전략과 Master Plan을 맡는 것과 달리 이 분야의 업무에는 EAM, MES, QMS, SHE 시스템 설계와 구축이 있어 전략보다 구현 쪽입니다.
제조/품질 전문 컨설턴트: AI Factory를 설계합니다(공정, 품질, 설비 및 material mgmt. 등).
이렇게 볼 수 있어요
설계 대상은 공정, 품질, 설비, material mgmt.(자재 관리) 등입니다. 같은 분야 업무에는 EAM(설비 자산 관리), MES(제조 실행), QMS(품질 관리), SHE(안전·보건·환경) 설계/구축 항목이 따로 있어, AI Factory 설계는 영역별 시스템 설계를 한 구조로 묶는 작업으로 보입니다. 영역 하나만 해 봤다면 그 영역에서 AI나 데이터를 적용한 사례가, 여러 영역을 해 봤다면 영역 사이의 데이터 연결(공정 데이터와 품질 데이터)이 이 업무와 이어지는 경험입니다.
제조/품질 전문 컨설턴트: EAM/MES/QMS/SHE를 설계하고 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
EAM은 설비 자산 관리, MES는 제조 실행, QMS는 품질 관리, SHE는 안전·보건·환경 시스템입니다. 네 시스템 가운데 일부만 구축했다면 어느 시스템을 어떤 산업의 공장에 구축했는지를 밝히고, 지원자격의 산업 예시(반도체, 배터리, 석유/화학)에 든 산업이면 그 이름을 그대로 씁니다.
Sourcing & Procurement 전문 컨설턴트: 개발구매, 전략구매, 협력사 관리와 Autonomous Procurement를 다룹니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발구매는 신제품 개발 단계에서 부품과 협력사를 정하는 구매이고 전략구매는 품목별 장기 조달 전략입니다. Operation Transformation 공고가 구매를 SAP 모듈 MM으로 적은 것과 달리 이 분야는 구매 전략과 협력사 관리, Autonomous Procurement까지 넓혀 적었습니다.
Sourcing & Procurement 전문 컨설턴트: AI Sourcing & Procurement를 설계하고 Agent를 상세화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 업무에서는 견적 요청, 협력사 비교, 발주 같은 구매 절차를 AI Agent가 처리하도록 단계를 나눠 정의합니다. 지원자격에도 'AI Procurement Agent 설계 및 Engineering'이 있어, 계획 분야의 AI SCM Agent와 같은 구조가 구매 쪽에도 있습니다.
Sourcing & Procurement 전문 컨설턴트: 솔루션 기반 구매 시스템을 설계하고 구축을 이행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
솔루션 기반은 SRM 같은 구매 패키지를 고객사 프로세스에 맞춰 설정하고 구축하는 방식입니다. 지원자격에 PLM(PDM/PMS)/SRM/APS 연계 구조 이해도가 있어, 구매 시스템을 설계할 때 설계(PLM)와 계획(APS) 시스템과 주고받는 데이터 구조까지 함께 다룰 가능성이 큽니다.
2자격 요건
Supply Chain Planning: 2~15년의 유관 경력이 필요하고, 글로벌 컨설팅사 경력과 글로벌 SCM 전문 Solution 경력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 SAP 컨설턴트 공고는 2년 이상으로 상한이 없고 Operation Transformation 공고는 연차 조건이 없는데, 이 공고는 2~15년으로 폭을 적었습니다. 세 분야 모두 지원자격과 우대사항이 한 목록으로 묶여 있어 어느 줄이 필수인지는 원문이 나누지 않았습니다. 'Solution 경력'은 컨설팅사 경력과 별도 항목이라 SCM 솔루션 업체나 솔루션 기반 프로젝트에서 일한 기간은 컨설팅사 경력과 나눠 적어야 두 항목을 각각 채운 것이 분명해집니다.
Supply Chain Planning: AI SCM Architecture와 AI SCM Ready Data 경험, AI SCM Agent 설계 및 Engineering 경험이 있고 Language(English)가 우수해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Architecture, Ready Data, Agent 설계가 따로 적혀 있어 AI SCM 구축이 구조 설계와 데이터 준비와 Agent 구현의 세 층으로 나뉘어 있습니다. Ready Data는 수요 이력과 재고, 리드타임 같은 데이터를 AI가 쓸 수 있게 정제하는 단계입니다. 영어는 해외 법인의 계획 담당자와 요구사항을 맞춘 경험으로 적을 수 있습니다.
제조/품질: 2~15년의 유관 경력이 필요하고, 글로벌 컨설팅사 경력과 국내 대기업 제조 혁신 및 대기업 SI사 경력이 필요하며, 글로벌 또는 국내 솔루션 기반 설계와 구축 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
경력 출처로 글로벌 컨설팅사, 국내 대기업의 제조 혁신, 대기업 SI사 세 곳을 적었습니다. 제조영역 공고가 '컨설팅펌/일반기업'에서의 제조 유관 근무를 우대한 것과 같은 방향이고, 이 분야는 대기업 SI사를 따로 적어 시스템 구축 경력의 폭이 더 넓습니다. 솔루션 기반 설계 경험은 SAP 같은 글로벌 패키지인지 국내 솔루션인지 구분해 밝힙니다.
제조/품질: AI Factory 설계 및 Engineering 경험과 EAM/MES/QMS/SHE 구축 경험이 필요하고, 반도체, 배터리, 석유/화학 등 산업별 전문성이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
산업 예시가 반도체, 배터리, 석유/화학으로 적혀 있습니다. 산업별 전문성 요건은 세 분야 가운데 제조/품질에만 있어, 같은 MES 구축 경험이라도 어느 산업에서 쌓았는지가 구분됩니다. 'AI Factory 설계 및 Engineering'은 업무의 AI Factory 설계에 구현까지 붙인 표현이며, Planning의 'AI SCM Agent 설계 및 Engineering'과 구매의 'AI Procurement Agent 설계 및 Engineering'도 같은 어순입니다. 설계 문서만 쓴 경험과 구현에 참여한 범위를 나눠 적을 수 있습니다.
Sourcing & Procurement: 2~15년의 유관 경력이 필요하고, 글로벌 컨설팅사 경력과 글로벌 또는 국내 솔루션 기반 설계와 구축 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 분야 경력 항목에는 글로벌 컨설팅사 경력만 적혀 있습니다. 제조/품질 분야가 '국내 대기업 제조 혁신 및 대기업 SI사 경력'을, Planning 분야가 '글로벌 SCM 전문 Solution 경력'을 함께 적은 것과 다릅니다. 업무가 개발구매, 전략구매, 협력사 관리여서 사업 회사의 구매 부서에서 맡은 일은 업무 목록과 직접 이어지는 경험으로 적을 수 있습니다.
Sourcing & Procurement: AI Procurement Agent 설계 및 Engineering 경험이 필요하고, PLM(PDM/PMS)/SRM/APS 연계 구조 이해도와 Language(English)가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
PLM은 제품 개발·설계 데이터, SRM은 협력사 관리, APS는 생산 계획 시스템이라 세 시스템이 구매와 만나는 지점(설계 변경이 발주에 미치는 영향, 협력사 납기가 계획에 미치는 영향)을 사례로 설명하면 이 이해도가 드러납니다. 영어는 계획 분야와 구매 분야에 적혀 있고 제조/품질 분야에는 없어, 해외 협력사와 영어로 소통한 경험은 이 분야에서 적을 수 있습니다.
해외여행의 결격사유가 없어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
EY한영 공고에 공통으로 붙는 해외여행 결격 사유 조항은 해외 출장에 대비하는 뜻도 있지만, 형사재판을 받고 있거나 출국금지·여권 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르려는 목적이 더 큽니다. 세 분야 모두 근무지가 서울 여의도 법인 또는 프로젝트 수행사로 적혀 있어 해외 일정은 업무 설명에 나오지 않습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 11월 4일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울 여의도 법인 또는 프로젝트 수행사
- 경력 조건 : 경력 2~15년
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- APS
- EAM
- MES
- QMS
- SHE
- PLM
- PDM
- PMS
- SRM
전형과 지원
EY한영 공고는 대부분 서류 심사, 온라인 인성검사, 실무/임원 면접 순서를 적었습니다. 세무부문 풀스택 개발자 공고는 인성검사 뒤에 코딩테스트, 기술면접, 인성면접을 둡니다. Gen AI 서비스 및 애플리케이션 개발 컨설턴트 공고에는 포트폴리오 제출과 Case 발표가 따로 붙습니다. EY Parthenon VCS 팀 컨설턴트 공고는 서류 심사 및 인성 검사 뒤에 실무/임원, 파트너, 본부장, HR 면접을 차례로 두고 본부장 면접만 대면으로 적었습니다.
서류 심사, 온라인 인성검사, 실무/임원 면접
컨설팅부문 공고, 감사부문 공인회계사 공고, 산업연구원 공고, 전략·재무자문부문 Deal2 공고는 [전형절차]에 '1차 서류 심사', 온라인 인성검사, '2차 실무/임원 면접'을 적었습니다. 감사부문 공고, 산업연구원 공고, Deal2 공고는 인성검사를 'Aptitude Test (온라인 인성검사)'로 적었고, 감사부문 공고와 Deal2 공고는 서류전형 합격자에게만 면접 일정을 개별로 안내한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류를 통과하면 면접 전에 온라인 인성검사를 한 번 거칩니다. 실무 면접과 임원 면접은 한 단계로 묶여 있지만 같은 날 치르는지는 공고에 나오지 않으므로 안내를 받을 때 일정을 함께 물어 두는 게 좋습니다.
메일 수신 여부는 지원자가 확인합니다
감사부문 ESG분야 경영 컨설턴트 공고와 세무부문 풀스택 개발자 공고는 '보안상의 이유로 지원자의 메일 수신여부 확인이 어려울 수 있는 점 참조바랍니다'라는 안내를 붙였습니다.
이렇게 볼 수 있어요
전형 결과를 받는 메일이 제대로 들어오는지 회사가 확인해 주기 어렵다는 안내입니다. 지원서에 적은 메일 주소와 스팸 메일함을 지원자가 직접 확인해 두는 편이 안전합니다.
AI 프로젝트 Case 발표와 포트폴리오
Gen AI 서비스 및 애플리케이션 개발 컨설턴트 공고는 실무 면접에서 직접 수행하거나 관여한 분석/AI 프로젝트의 'Case 발표 및 질의응답'을 진행한다고 적었습니다. 발표에서는 문제 정의, 접근 방법, 기술적 구현, 성과 및 개선 관점을 논리적으로 설명하는 역량을 평가합니다. 같은 공고의 지원자격에는 'AI 프로젝트/Case 포트폴리오 첨부 필수'가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 공고는 서류에 낸 포트폴리오가 면접 발표로 이어집니다. 포트폴리오에 넣을 프로젝트는 발표에서 문제 정의부터 개선까지 설명할 수 있는 것으로 골라야 서류와 면접 준비가 하나로 이어집니다.
다른 포지션과 중복 지원 불가
공고마다 기타사항에 '다른 포지션과 중복지원 불가합니다.'가 들어 있습니다. 불합격 뒤 다시 지원할 수 있는 시기와 입사 뒤 수습 기간은 공고와 채용 사이트 FAQ에 적혀 있지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 번에 한 포지션에만 지원할 수 있으므로 컨설팅부문처럼 비슷한 공고가 여러 건이면 업무와 자격 요건을 비교한 뒤 하나를 고르는 게 좋습니다. 재지원이나 수습 조건이 궁금하다면 공고에 적힌 문의처(Recruiting@kr.ey.com)로 확인할 수 있습니다.
해외여행 결격사유와 그 밖의 안내
공고마다 '해외여행의 결격사유가 없어야 합니다.'와 '입사지원서 내용이 사실과 다를 경우 입사가 취소될 수 있습니다.'가 들어 있고, 여러 공고는 적합한 인력을 채용하면 조기 마감될 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
출국에 제한이 있는 사정이 있다면 지원 전에 문의처로 확인하는 편이 안전합니다. 마감일이 없는 공고도 조기 마감될 수 있으므로 지원을 정했다면 최종제출까지 미루지 않아야 합니다.
중간 저장은 지원 완료가 아닙니다
채용 사이트 FAQ는 중간 저장한 지원서는 지원 완료가 아니며 접수기간 안에 '최종제출'을 눌러야 제출된다고 안내합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
세 분야 중 하나를 정하고 이름 그대로 적기
공고에 분야가 셋이고 다른 포지션과 중복지원이 불가합니다. Supply Chain Planning(DP/MP/FP), 제조/품질 전문 컨설턴트, Sourcing & Procurement 전문 컨설턴트 가운데 하나를 정해 지원서에 공고 표기 그대로 적습니다.
- 2
다룬 시스템 이름을 프로젝트별로 정리하기
APS, MES, EAM, QMS, SRM, PLM 가운데 다룬 시스템을 프로젝트별로 정리하고 설계, 구축, 이행 중 맡은 단계를 함께 적습니다. 공고가 시스템 이름을 영어 약어로 적어 지원서에서도 같은 약어를 쓰면 대조가 쉽습니다.
- 3
AI 적용 사례 하나 준비하기
세 분야 모두 업무에 AI 설계가 있어 지원 분야에서 AI나 자동화를 적용한 사례 하나를 목적, 쓴 데이터, 결과 순으로 준비합니다. 마감은 2026년 11월 18일 0시(채용 사이트 목록 기준)입니다.