이 자리가 왜 생겼을까요
현대오토에버 홈페이지는 SDF를 '제조 공장의 모든 요소를 AI 기반 소프트웨어로 통합·제어하는 차세대 스마트 팩토리 플랫폼'이라고 설명하고, 반기보고서 임원 표에는 SDF센터와 SDx사업부가 따로 있습니다. 2026년 3월 주주총회를 다룬 헤럴드경제 보도에 따르면 회사는 올해 신공장 제조 IT 구축과 함께 OT 및 로보틱스 사업을 강화한다는 방침입니다. 공장 데이터 파이프라인을 다뤄 온 SDF데이터팀이 이번 공고에서는 로봇 제조 공장, 로봇 운영, 로봇 학습 데이터를 맡을 사람을 뽑습니다.
현대오토에버가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 현대오토에버 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
로봇 제조 공장, 로봇 운영, 로봇 학습 등 다양한 데이터의 수집·가공·적재를 위한 데이터 엔지니어링을 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터가 나오는 곳이 공장, 현장에서 일하는 로봇, 로봇 학습 세 곳입니다. 성격이 다른 데이터를 한 체계 안에서 다뤄야 하므로 출처가 다른 데이터를 하나로 묶어 본 경험이 쓰입니다.
로봇, 센서, 설비, 외부 시스템과의 데이터 인터페이스를 정의하고 수집 체계를 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
수집에 앞서 무엇을 어떤 형식으로 주고받을지 정하는 일부터 맡습니다. 팀 소개에도 공장 설비 데이터와 이기종 시스템 간 IoT 수집을 개발한다고 적혀 있습니다.
ROS/ROS2, API, 로그, 메시지 브로커 등 다양한 채널로 로봇 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
ROS/ROS2는 자격 요건이 아니라 업무에 들어 있습니다. 로봇 미들웨어를 다뤄 보지 않았더라도 API나 메시지 브로커로 장비 데이터를 수집해 본 경험으로 이 업무를 설명할 수 있습니다.
로봇 데이터 플랫폼과 아키텍처를 기획하고 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
구현에 앞서 플랫폼 구조를 정하는 일까지 맡습니다. 우대 사항에도 데이터 관련 PM/Tech Lead 경험이 있습니다. 플랫폼 구조를 정해 본 이력은 업무와 우대 사항 양쪽에 쓰입니다.
고객 및 유관 조직과 협업해 데이터 요구사항을 정의하고 기술적·운영적 협의를 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 소개에 따르면 SDF데이터팀은 완성차뿐 아니라 다양한 제조업 고객사에 데이터 파이프라인 구축과 운영 컨설팅을 제공합니다. 데이터 요구사항을 고객과 직접 정리해 본 경험이 이 업무와 이어집니다.
2자격 요건
로봇 또는 스마트팩토리의 데이터 수집 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
둘 중 하나면 됩니다. 로봇을 다뤄 보지 않았어도 공장 설비나 센서 데이터를 수집해 본 경험으로 이 요건을 채울 수 있습니다.
데이터 플랫폼 구축 또는 데이터 엔지니어링 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
플랫폼을 처음부터 만든 경험과 파이프라인을 개발한 경험 가운데 하나를 요구합니다.
Python 또는 Java 기반 실시간/배치 데이터 처리 경력 5년 이상, 또는 이에 준하는 전문성이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고의 경력사항은 9년 이상이고, 언어 기반 데이터 처리 경력은 5년 이상으로 따로 정했습니다. '또는 이에 준하는 전문성'을 덧붙였으므로 기간이 모자라면 다룬 데이터 규모나 시스템으로 전문성을 보여 줄 수 있습니다.
Kafka, Airflow, Spark 등 데이터 파이프라인 관련 기술 활용 경험이 필요합니다. 공고 해시태그는 로봇, 데이터파이프라인, OLAP, OLTP, TimeSeries입니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 리더는 팀이 IoT, ETL, Hadoop, Spark 등을 활용해 이기종 시스템의 데이터를 빅데이터 플랫폼에 수집한다고 소개했습니다. Kafka, Airflow, Spark 가운데 써 본 도구가 있다면 어떤 데이터를 처리했는지가 경력의 범위를 보여 줍니다.
해외여행에 결격 사유가 없어야 하고, 남성은 회사가 지정한 입사일까지 병역을 마쳤거나 면제받아야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고 끝 '참고해 주세요'에 합격 취소 사유로 적힌 조건입니다.
3우대 사항
데이터 모델링 경험(정규화/비정규화, 시계열 데이터 구조 설계 등)을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
해시태그에 OLAP, OLTP, TimeSeries가 있고, 팀 리더도 스마트팩토리 데이터모델링을 적용한 DW 구축을 팀의 일로 소개했습니다. 시계열 데이터를 분석용 구조로 바꿔 본 경험을 사례로 들 수 있습니다.
데이터 관련 PM/Tech Lead/서비스 기획 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 플랫폼 기획과 고객 요구사항 정의가 있어, 기술 리드나 기획을 맡아 본 경험을 우대합니다.
LiDAR, IMU, 카메라, 주행 로그, 맵 데이터 등 로봇 센서 및 주행 데이터 처리 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
LiDAR, IMU, 주행 로그 같은 데이터는 자격 요건에는 없는 로봇 고유의 데이터입니다. 자율주행이나 모빌리티 분야에서 이런 데이터를 다뤘다면 그 경험으로 우대 사항을 채울 수 있습니다.
실시간/대용량 데이터 처리 환경(Spark, Kafka 등) 구축 및 운영 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항은 자격 요건의 기술 활용에서 한 걸음 나아가 Spark, Kafka 환경을 직접 구축하고 운영해 본 경험을 봅니다.
클라우드 환경(AWS, GCP 등) 기반 데이터 플랫폼 설계 및 운영 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 소개는 이 팀의 기술을 글로벌 제조 공장에 전개하고 운영하는 것을 주요 임무로 적었습니다. 여러 지역에 같은 플랫폼을 배포해 본 경험이 있다면 함께 적는 게 좋습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 6일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울 강남
- 경력 조건 : 경력 9년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- ROS
- ROS2
- Python
- Java
- Kafka
- Airflow
- Spark
- Hadoop
- ETL
- OLAP
- OLTP
- AWS
- GCP
전형과 지원
현대오토에버 경력 공고는 직무역량테스트의 종류만 공고마다 다르고 나머지 단계는 같습니다. 이번에 분석한 공고는 직무에 따라 이 테스트를 코딩이나 과제로 적었고, 법무 공고는 '코딩 또는 과제테스트'로 적었습니다.
공고에 적힌 단계
분석한 공고는 모두 '서류 접수 → 서류 검토 → 직무역량테스트 및 인성검사 → 1차면접 → 2차면접 → 처우협의 및 채용검진 → 최종 합격' 순서로 적었습니다. 경력 전형 페이지는 테스트 단계를 'ACT, 온라인 역량테스트'로 부르고, 역량테스트는 포지션에 따라 코딩테스트 또는 과제테스트가 마련되어 있다고 설명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류 검토를 통과하면 온라인 테스트가 바로 이어집니다. 코딩 포지션이라면 지원과 동시에 테스트 준비를 시작해야 일정이 빠듯하지 않습니다.
ACT는 인재 가치에 맞춘 인성검사
FAQ는 ACT(Autoever Culture-fit Test)를 '현대오토에버 인재 가치에 부합하는 최적의 인재를 선발하기 위해 기존 인성검사를 컬처핏 관점으로 고도화한 온라인 기반의 인성검사'라고 설명합니다. 선택형으로 답하고 정답이 정해진 시험이 아니며, 경력 지원자는 최근 6개월 안에 이 회사 인성검사를 본 이력이 있으면 결과가 반영돼 재응시가 면제될 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인재 가치에 맞춘 검사라고 밝혔으므로 Talent Value 여섯 가지를 먼저 읽어 두면 회사가 어떤 성향을 찾는지 미리 알 수 있습니다. 여러 공고에 차례로 지원한다면 6개월 안에는 다시 보지 않아도 될 수 있습니다.
1차는 함께 일할 동료, 2차는 리더
경력 전형 페이지에 따르면 1차 면접의 인터뷰어는 '앞으로 지원자님과 가장 많이 소통하며 가깝게 일하게 될 동료들'이고, 코딩테스트 리뷰 또는 과제테스트 발표를 포함해 기술 역량을 봅니다. 2차 면접은 리더와 채용담당자가 참여해 성장가능성과 컬처핏을 보고, 필요하면 레퍼런스 체크를 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
1차에서는 내가 낸 테스트 결과를 다시 설명하게 되므로 제출한 풀이나 과제를 다시 볼 수 있게 남겨 두는 게 좋습니다. 2차 면접에서는 성장 가능성과 컬처핏을 보므로 인재상 여섯 가지에 맞춘 사례를 미리 준비해 두는 게 좋습니다.
추가 평가와 지원 분야 변경
분석한 공고는 모두 '모집 분야 및 담당 업무에 따라 영어 구술평가, 레퍼런스 체크, 또는 기타 전형이 실시될 수 있어요'라고 적었고, 경험과 역량에 따라 다른 포지션이 더 적합하면 지원 분야가 변경될 수 있다고 안내합니다. 절반이 넘는 공고에는 직무역량테스트 외에 추가 역량평가가 진행될 수 있다는 문구도 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고에 적힌 단계 밖의 평가가 더해질 수 있고, 결과에 따라 다른 공고로 옮겨 진행될 수도 있습니다. 지원서에는 지원 공고와 맞는 경험을 중심으로 쓰되 가까운 다른 직무에도 쓰일 경험은 지우지 않는 편이 낫습니다.
자율양식 이력서와 상시 채용 안내
분석한 공고는 모두 머리에 '1분 컷 지원'과 '이력서 자율양식'을 적었고, 끝에는 '채용 시 마감되는 상시 채용 공고로 운영'된다고 안내합니다. 분석 시점 채용 사이트에서 분석한 공고의 접수 마감일은 HR 공고를 빼면 모두 10월 29일이었습니다. FAQ는 공고 마감 기한 전까지 지원서를 수정할 수 있고 마감 뒤에는 어떤 사유로도 수정할 수 없다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
마감일이 적혀 있어도 채용이 되면 그 전에 마감될 수 있으므로 준비가 끝나면 일찍 내는 편이 안전합니다. 자율양식이라 가지고 있는 이력서를 그대로 낼 수 있지만, 공고의 자격 요건에 맞는 경험이 잘 보이도록 고쳐서 내는 게 좋습니다.
중복 지원은 순서대로 진행됩니다
FAQ에 따르면 경력 공고에 중복 지원하면 '먼저 지원하신 공고의 전형 결과가 확정된 후' 다음 공고의 서류 검토와 전형이 시작됩니다. 과거에 불합격했어도 재지원에 영향이나 불이익은 없고, 현대자동차그룹의 다른 회사에 지원했어도 현대오토에버에 지원할 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 공고에 함께 내면 뒤에 낸 공고는 앞 공고의 결과가 나올 때까지 검토가 시작되지 않습니다. 가장 원하는 공고를 먼저 내야 그 공고의 전형이 먼저 진행됩니다.
지원 전 준비할 것
- 1
다룬 데이터의 출처와 규모 적기
업무가 공장, 로봇 운영, 로봇 학습의 데이터를 함께 다룹니다. 경력 항목마다 어떤 장비나 시스템에서 데이터를 받았고 하루에 얼마나 처리했는지 적어 두면 9년 경력의 범위가 드러납니다.
- 2
설계를 맡은 경험 정리하기
플랫폼과 아키텍처 기획이 업무에 있고 PM/Tech Lead 경험이 우대 사항입니다. 파이프라인 구조를 처음 정했던 프로젝트가 있다면 어떤 선택지 중에 무엇을 골랐는지 설명할 수 있게 준비하세요.
- 3
팀 콘텐츠 먼저 읽기
공고는 '스마트팩토리 직무의 모든 것' 콘텐츠의 SDF데이터팀 편을 함께 걸어 두었습니다. 팀이 실제로 다루는 데이터와 도구를 미리 확인하고 그중 내가 써 본 것을 찾아 두는 게 좋습니다.