이 자리가 왜 생겼을까요
카카오는 반기보고서에서 자체 언어모델 카나나를 카카오톡과 카나나 앱에 적용하고 있다고 밝혔고, 정렬 학습 논문의 ACL 2025 게재와 도구를 쓰는 대화 모델을 DPO로 학습한 SIGdial 2025 논문을 연구 실적으로 올렸습니다. 2026년 1분기 실적 발표에서는 카카오톡을 5,000만 이용자가 쓰는 에이전틱 AI 플랫폼으로 바꾸기 시작하겠다고 했습니다. 이 공고의 학습 환경 개발과 강화 학습은 모델이 도구와 서비스를 다루는 능력을 키우는 일과 이어집니다.
카카오가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Post-training에 쓸 데이터를 수집하고 생성하는 기술을 개발·연구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습 데이터를 만드는 일이 업무 첫 줄입니다. 합성 데이터를 만들고 품질이 낮은 것을 걸러 낸 방법이 있다면 그 방법이 이력서의 중심이 됩니다.
Post-training에 필요한 환경을 개발하고 그 환경에서 강화 학습을 합니다. 공고는 예로 environment scaling을 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델을 학습시키는 쪽뿐 아니라 보상을 주는 환경을 만드는 쪽까지 맡습니다. 보상 함수나 평가 환경을 직접 설계해 봤다면 그것을 어떤 과제에 썼는지까지 적어야 이 업무와 연결됩니다.
학습 파이프라인 고도화(domain-parallel rl)와 학습 효율화(asynchronous rl)를 연구하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
강화 학습을 더 빠르고 크게 돌리는 방법 자체가 연구 대상입니다. 학습 시간이나 GPU 사용량을 줄인 경험은 줄어든 비율이 숫자로 있어야 전달됩니다.
분산 컴퓨팅으로 학습 코드를 구현하고 최적화하며, Multi-node나 여러 device에서 slime, verl 같은 프레임워크로 학습합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고가 프레임워크 이름까지 적었습니다. 써 본 프레임워크가 달라도 여러 노드에서 학습을 돌리며 겪은 문제와 해결 방법을 설명할 수 있으면 됩니다.
2자격 요건
CS/AI/ML 등 관련 전공 석사 이상이거나 그에 준하는 프로젝트 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
석사 학위가 없어도 그에 준하는 프로젝트 경험이 있으면 지원할 수 있습니다. 이 경우 공개된 코드나 논문, 기술 보고서처럼 확인할 수 있는 결과물로 보여 주는 편이 좋습니다.
Torch distributed, deepspeed, ray 등으로 언어 모델을 분산 학습해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 조건은 단일 GPU 학습 경험으로는 채워지지 않습니다. 몇 개의 GPU와 노드로 어떤 크기의 모델을 학습했는지 적어야 확인이 됩니다.
SFT와 RL을 포함한 LLM Post-training 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
SFT만 해 봤다면 조건의 절반입니다. 나머지 절반은 RL을 포함한 학습을 직접 돌려 본 경험이므로 둘을 나눠 적는 편이 정확합니다.
연구·개발에 꾸준한 관심이 있고 새로운 기술과 업무에 도전하는 분이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
태도를 묻는 항목이지만 근거는 결과물로 보여야 합니다. 최근 1년 안에 새로 시도한 학습 기법과 그 결과를 하나 들 수 있으면 됩니다.
연구·개발에 그치지 않고 서비스 시나리오로 연결하는 데 관심이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구팀 공고인데 서비스 연결을 자격 요건으로 요구합니다. 학습한 모델이 실제 제품에서 어떻게 쓰였는지, 혹은 쓰이려면 무엇이 더 필요했는지를 설명할 수 있어야 합니다.
3우대 사항
LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning해 서비스에 기여한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Fine-tuning으로 서비스에 기여한 경험은 자격 요건의 서비스 연결을 실제로 해 본 경우입니다. 서비스 지표가 어떻게 바뀌었는지까지 있으면 가장 강한 근거가 됩니다.
Data/Model/Pipeline/Context/Expert Parallel 같은 Model parallel 연구 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
병렬화 방식을 다섯 가지나 적었습니다. 써 본 방식이 있다면 이름을 나열하기보다 왜 그 방식을 골랐는지를 함께 밝히는 편이 좋습니다.
대규모 GPU/TPU 클러스터에서 초거대 모델 학습을 최적화해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
규모가 기준입니다. 클러스터의 GPU 수와 학습한 모델 크기를 숫자로 밝혀야 이 항목을 판단할 수 있습니다.
강화 학습의 이론과 엔지니어링을 깊이 이해하는 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이론과 구현을 함께 봅니다. 알고리즘을 고른 이유와 구현하며 생긴 불안정성을 어떻게 다뤘는지가 함께 있어야 두 측면이 모두 드러납니다.
Post-training 데이터의 품질 향상과 평가를 연구 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 우대 사항은 업무의 데이터 수집·생성과 짝을 이룹니다. 데이터 품질을 어떤 지표로 쟀고 무엇을 기준으로 걸러 냈는지가 근거입니다.
LLM Post-training 관련 논문을 출판한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀이 공고에 최근 논문 세 편을 소개했습니다. 내 논문의 주제가 그것과 가깝다면 CV에 어떤 점이 같은지 한 줄로 밝혀 두면 좋습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 30일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 판교
- 경력 조건 : 신입/경력
- 학력 조건 : 관련 전공 석사 이상 혹은 이에 준하는 관련 프로젝트 경험
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Torch distributed
- deepspeed
- ray
- slime
- verl
전형과 지원
카카오 기본 전형은 서류, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 입사 확정 순이고 직군에 따라 코딩테스트나 과제 전형이 앞에 붙습니다. 공고마다 사전 인터뷰나 현장 과제가 더해지므로 지원하려는 공고의 전형 안내를 함께 봐야 합니다.
기본 단계와 직군별 추가
1차 인터뷰는 실무진과 직무별 전문 인터뷰어가 직무 역량을, 2차 인터뷰는 리더와 인사부서가 조직 적합도와 잠재력을 검증한다고 적었습니다. 테크 직군은 서류 합격 뒤 코딩테스트를, 디자인 직군은 과제 전형을 거치고 레퍼런스 체크가 더해질 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰에는 리더와 인사부서가 함께 들어오므로 직무 이야기만으로는 준비가 부족합니다. 일하는 법 네 가지와 「카카오가 일하는 법」 문장에 맞춘 사례를 2차 전까지 따로 정리해 두는 편이 좋습니다.
1인 1지망
카카오는 1인 1지망이 원칙이라 여러 공고에 동시에 지원할 수 없습니다. 다른 공고로 옮기려면 지원을 취소한 뒤 다시 지원해야 합니다. 카카오와 공동체 회사는 전형이 따로 진행되어 둘 사이에는 중복 지원이 가능합니다.
이렇게 볼 수 있어요
카카오 안에서는 공고 하나를 골라야 합니다. 비슷한 공고가 여럿이라면 업무 목록을 보고 내가 해 본 일이 가장 많은 쪽을 고르면 됩니다. 카카오뱅크나 카카오페이 같은 공동체 회사 공고에는 따로 지원할 수 있다는 점도 함께 계산해 두세요.
재지원과 수습
1·2차 인터뷰에서 불합격하면 서류 제출 시점부터 1년 뒤에 재지원할 수 있고, 그 전 단계에서 불합격했거나 포지션과 직원 유형이 다르면 기간 제한이 없습니다. 정규직은 입사 후 3개월의 수습 기간이 있고 그동안 보상과 복지는 같다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인터뷰 단계까지 간 뒤의 결과가 1년을 좌우합니다. 1인 1지망 원칙과 함께 보면 어느 공고에 지원할지 고르는 순간이 이 회사 지원에서 가장 큰 결정입니다.
서류와 코딩테스트
서류 전형은 최대 15일 정도 걸리고 합격 여부와 관계없이 메일로 결과를 안내합니다. 코딩테스트는 HackerRank에서 알고리즘 역량을 보는 온라인 테스트입니다. 공고의 경력 기간은 권장 사항이라 그 연차의 경험과 역량이 있으면 지원할 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
연차가 조금 모자라도 지원은 할 수 있습니다. 대신 모자란 연차는 업무 내용으로 채워야 합니다. 맡았던 일의 범위와 규모가 구체적으로 드러나도록 이력서를 작성하는 게 좋습니다.
목록에서 잠시 사라지는 공고
지원서가 충분히 들어온 공고는 검토를 위해 진행 중 공고 목록에서 일시적으로 블라인드 처리될 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
목록에서 보이지 않는다고 영입이 끝난 것은 아닙니다. 이 페이지의 마감 표시도 카카오 공고 목록을 기준으로 하므로, 마감으로 표시된 공고가 며칠 뒤 다시 진행 중으로 돌아올 수 있습니다.
이 공고만 다른 점
서류 전형에 CV 첨부가 필수이고, 코딩테스트와 사전인터뷰 뒤 1차 인터뷰에 사전과제가 있습니다.
CV는 지원서의 '포트폴리오' 란에 첨부하라고 적었습니다. 영입 진행 상황에 따라 레퍼런스 체크 같은 절차가 더해질 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
CV 따로 준비
지원서와 별도로 CV를 '포트폴리오' 란에 올려야 합니다. 학습한 모델 규모와 사용한 분산 학습 도구를 CV에 함께 적어 두세요.
- 2
Post-training 실험 하나
SFT부터 RL까지 직접 돌린 실험 하나를 골라 데이터, 보상 설계, 학습 규모, 결과 순서로 정리해 두면 사전과제와 인터뷰를 함께 준비할 수 있습니다.
- 3
Kanana 개발기 읽기
공고가 링크한 Kanana-2 개발기 두 편과 Kanana SLM 개발 글을 읽어 두면 팀이 어떤 결정을 해 왔는지 알고 인터뷰에 들어갈 수 있습니다.