이 자리가 왜 생겼을까요
현대차·기아 AVP본부장 박민우 사장은 2026년 9월 현대차그룹 자율주행 미디어 데이에서 자율주행 경쟁을 두고 '얼마나 많은 데이터를 확보하고, 얼마나 빠르게 학습하며, 그 결과를 실제 제품과 서비스에 반영할 수 있는지가 경쟁력을 결정한다'고 말했습니다. 현대차그룹은 같은 자리에서 데이터 수집·학습·검증·배포가 반복되는 데이터 플라이휠을 자율주행 경쟁력의 기반으로 제시했습니다. 이 공고는 셔클 서비스에서 생기는 이벤트를 데이터로 바꾸고 데이터 사이언티스트가 쓰는 Feature Store와 데이터 제품을 만듭니다. 서비스 데이터를 모델 학습과 의사결정에 곧바로 쓰이는 형태로 만들어 본 경험은 자율주행 개발에서 데이터를 제품에 반영하는 속도를 강조한 그룹의 방향과 엮이는 지원 동기가 됩니다.
현대자동차가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 현대자동차 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
서비스에서 발생하는 여러 이벤트를 데이터로 표현할 때 생기는 문제를 소프트웨어 엔지니어링으로 풀고, 데이터로 사용자를 이해하는 과정의 기술 문제를 해결합니다.
이렇게 볼 수 있어요
셔클 서비스에서 일어나는 일을 어떤 이벤트로 기록할지 정하는 단계부터 맡는 일입니다. 이벤트 스키마를 설계하거나 로그 누락·중복을 바로잡아 본 경험이라면 그 문제를 어떻게 발견했는지부터 적을 수 있습니다.
고가용성과 확장을 고려한 데이터 처리 시스템을 설계하고, 다양한 정형·비정형 데이터를 안정적으로 수집하는 데이터 레이크하우스 아키텍처를 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
'고도화'라는 말대로 이미 있는 레이크하우스의 구조를 키우는 일입니다. 정형 데이터와 함께 로그·위치 같은 비정형 데이터를 한 저장소로 모아 본 경험이라면 수집 방식과 장애 대응 방식을 함께 밝히면 됩니다.
데이터 사이언티스트의 모델 개발 생산성을 높이는 Feature Store를 설계·구축하고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 데이터 제품을 개발하고 계속 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터의 사용자가 사내 데이터 사이언티스트와 의사결정자입니다. 피처를 재사용할 수 있게 관리하거나 지표 대시보드·데이터 API 같은 데이터 제품을 만들어 사용자의 작업 시간을 줄인 경험이 이 업무와 바로 연결됩니다.
실시간·배치 데이터 처리 파이프라인을 개발하고, 정합성 검증과 장애 대응이 쉬운 테스트 가능한 파이프라인 환경을 만들며, 서비스 요구사항에 맞춰 데이터 제공 프로세스를 최적화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
파이프라인을 만드는 데서 끝나지 않고 테스트할 수 있는 구조를 요구합니다. 데이터 품질 테스트를 파이프라인에 붙여 장애를 미리 막은 사례가 있다면 도구 이름과 막아 낸 문제를 함께 적으면 좋습니다.
데이터 표준화 정책을 세우고 데이터 사전, 라이프사이클 관리, 리니지 시스템을 고도화하며, 품질 모니터링 지표를 정해 품질을 계속 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
품질 모니터링 지표를 정하는 일까지 데이터 엔지니어가 맡습니다. 누락률·지연 시간·중복률처럼 품질 지표를 정의하고 알림 기준을 세워 운영해 본 경험은 지표 이름과 기준값을 함께 적으면 됩니다.
2자격 요건
학사 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사의 [SDF] 데이터 아키텍트 공고는 컴퓨터 과학·정보 기술 관련 학사를 필수로 요구했습니다. 이 공고의 필수 학력에는 전공이 없고 컴퓨터 공학은 우대로만 봅니다. 다른 전공이라면 대규모 데이터 시스템을 만들고 운영한 실무 이력으로 지원서를 채우는 쪽이 이 공고와 맞습니다.
데이터 엔지니어 경력이 3년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 플랫폼·파이프라인·거버넌스 세 갈래입니다. 백엔드 개발이나 데이터 분석 직무에서 파이프라인을 만들고 운영했다면 그 경력도 함께 적고, 세 갈래 가운데 직접 해 본 일을 자세히 밝히면 맡을 업무와의 연결이 분명해집니다.
대규모 트래픽 처리를 위한 확장 가능한 데이터 아키텍처를 개발·운영해 본 경험이나 그에 준하는 지식이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개는 셔클을 '가장 많은 이용자와 운행 기록을 보유한' 서비스라고 적었습니다. 처리한 이벤트 수나 데이터 양, 지연 시간처럼 규모를 숫자로 밝힐 수 있는 아키텍처 경험이라면 그 숫자를 구조 설명과 함께 적는 것이 좋습니다.
Go, Python, Scala, Kotlin, Java 가운데 하나 이상의 개발 언어를 능숙하게 쓸 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항의 Spark·Flink 같은 프레임워크는 Scala·Java·Python으로 다루는 경우가 많습니다. 주로 쓴 언어로 만든 파이프라인이나 데이터 서비스 코드 하나를 골라 설계를 설명할 수 있으면 언어 역량을 업무 맥락에서 보여 줄 수 있습니다.
3우대 사항
컴퓨터 공학 분야 학사 이상 학위를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
전공이 다르다면 분산 처리나 데이터베이스를 직접 다룬 실무가 컴퓨터 공학 지식을 대신 보여 줍니다.
Spark, BigQuery, Flink 등 빅데이터 프레임워크 사용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Flink는 주로 실시간 스트림 처리에, BigQuery는 쌓인 데이터의 배치 분석에 쓰입니다. 세 도구가 업무의 실시간·배치 파이프라인 양쪽에 걸칩니다. 어떤 처리에 무엇을 썼는지 두 경로로 나눠 설명할 수 있습니다. 두 경로의 집계가 어긋났을 때 정합성을 어떻게 맞췄는지까지 말하면 업무의 정합성 검증 경험까지 한 사례에 담깁니다.
DataHub, Amundsen, Openmetadata 등 데이터 카탈로그와 거버넌스 도구 활용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 데이터 사전·리니지 시스템 고도화와 같은 영역입니다. 도구를 설치한 데서 끝나지 않고 메타데이터를 누가 채우고 관리하게 했는지를 이야기할 수 있으면 거버넌스 업무의 경험이 보입니다.
Iceberg, Hudi, Delta Lake 등 Open Table Format 활용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
레이크하우스 아키텍처 고도화와 이어지는 기술입니다. 기존 데이터 레이크를 Open Table Format으로 옮기거나 테이블 구조를 바꿔 조회 성능을 개선한 경험이 있다면 바뀐 테이블 구조와 조회 시간을 함께 적으면 좋습니다.
Kubernetes 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 운영해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 조직에 클라우드 인프라를 맡는 Infra Engineer 공고가 따로 있는데도 이 우대가 붙었습니다. 데이터 플랫폼이 올라가는 Kubernetes 환경은 데이터 엔지니어가 직접 다룰 가능성이 큽니다. Spark나 Flink 작업을 Kubernetes 위에서 돌리며 자원을 조정해 본 경험이라면 업무의 고가용성·확장 설계와 함께 비용이나 처리 시간이 어떻게 달라졌는지 설명할 수 있습니다.
경로 탐색, 위치 데이터 분석 등 모빌리티 분야의 지식과 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 조직의 Frontend Engineer 공고는 실시간 수요와 차량 위치를 시각화하는 관제 시스템을 업무로 적었습니다. 위치 데이터를 다뤄 봤다면 GPS 좌표 정제나 경로 데이터 집계처럼 공간 데이터를 처리한 방식이 셔클 데이터와 가까운 경험입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 3월 20일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 서울
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 학사 이상
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Go
- Python
- Scala
- Kotlin
- Java
- Spark
- BigQuery
- Flink
- DataHub
- Amundsen
- Openmetadata
- Iceberg
- Hudi
- Delta Lake
- Kubernetes
전형과 지원
현대자동차 경력 채용은 매월 진행되고 서류 전형, 면접 전형과 인성 검사, 채용 검진 및 입사 순입니다. 분석한 경력 공고는 모두 지원서 접수, 서류전형, 면접전형(인성검사), 채용검진, 최종합격을 적었고 '필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다.'라고 덧붙였습니다.
서류전형에서 Pre-Interview, 면접에서 과제가 있을 수 있습니다
채용 프로세스 페이지는 '일반/연구직의 경우 필요시 서류전형에서 Pre-Interview, 면접전형에서 과제가 진행될 수 있습니다.'라고 적었습니다. FAQ는 지원서를 채용담당자와 지원 직무의 현업 담당자가 함께 확인한다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류 단계부터 현업 담당자가 지원서를 보므로, 지원서에 쓴 프로젝트가 면접과 과제의 출발점이 되는 경우가 많습니다. 지원서에 적은 사례마다 내가 직접 한 부분을 구체적으로 설명할 수 있도록 준비하세요.
상시 공고는 같은 공고에 180일 뒤 다시 지원할 수 있습니다
FAQ는 채용 종료 일정이 없는 상시 공고에 대해 '동일 공고 재 지원의 경우, 180일 이후 지원 가능합니다.'와 '타 공고 지원 희망 시, 즉시 지원 가능하신 점 참고 바랍니다.'라고 답합니다. 과거 탈락 이력에 따른 불이익은 없다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 대부분이 마감일 2026년 12월 31일의 상시 공고입니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 반년을 기다려야 하므로, 처음 지원할 때 경력을 충분히 정리해 내는 편이 낫습니다.
경력 공고끼리는 중복 지원할 수 있습니다
FAQ는 '경력-경력' 간 중복 지원이 가능하다고 답하고, 현대자동차그룹 채용은 계열사별로 이뤄져 다른 그룹사에 지원했어도 현대차 채용에 지원할 수 있다고 답합니다. 그룹사 재직 중에도 지원할 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 조직의 비슷한 공고(로보틱스랩의 관절로봇 공고들처럼)에 함께 지원할 수 있습니다. 다만 공고마다 업무가 다르므로 지원서도 공고별로 맞춰 쓰는 것이 좋습니다.
면접에서 영어 질문이 나올 수 있습니다
FAQ는 영어 면접이 진행될 경우 사전에 공지하고, 일반 면접에서도 지원 직무에 따라 '외국어 역량 파악을 위한 영어 질문이 있을 수 있다'고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 상당수가 필수 자격에 '비즈니스 영어 커뮤니케이션'을 적었습니다. 그런 공고라면 최근 프로젝트 하나를 영어로 2~3분 안에 설명하는 연습을 하는 것이 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
파이프라인 사례 하나 깊게 정리하기
실시간이나 배치 파이프라인 하나를 골라 데이터 규모, 처리 구조, 정합성 검증 방식, 장애 대응을 순서대로 정리합니다.
- 2
거버넌스 경험 구분하기
데이터 표준화, 리니지, 품질 모니터링 가운데 직접 만든 것과 운영만 한 것을 나눠 적어 보세요.
- 3
셔클 이벤트 상상해 보기
셔클 사용자 앱으로 호출과 탑승 과정을 써 보며 어떤 이벤트가 생길지 생각해 보면, 면접에서 이벤트 설계를 이야기할 때 이 서비스의 말로 설명할 수 있습니다.