이 자리가 왜 생겼을까요
카카오는 2025년 12월 보도자료에서 텍스트와 음성, 이미지를 동시에 이해하고 실시간으로 답변하는 통합 멀티모달 언어모델 Kanana-o의 성능을 공개했습니다. 같은 보도자료에 따르면 Kanana-v-embedding은 카카오 내부에서 광고 소재의 유사도를 분석·심사하는 시스템에 적용되어 있고, 회사는 비디오와 음성으로 범위를 넓혀 더 많은 서비스에 적용할 계획이라고 밝혔습니다. 이 공고는 Multimodal LLM 기반 서비스 특화 모델을 개발하고 실사용 시나리오로 성능을 검증하는 일을 맡깁니다. 팀 소개가 연구부터 프로덕트 적용까지 함께 고민할 사람을 기다린다고 적은 만큼, 모델을 서비스 하나에 맞춰 튜닝하고 실제 사용 지표로 검증해 본 경험을 중심에 두고 경력을 소개할 수 있습니다.
카카오가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
이미지·오디오·텍스트 등 다양한 모달리티를 다루는 Multimodal LLM 기반 서비스 특화 모델을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사가 밝힌 예로 Kanana-v-embedding은 카카오 내부의 광고 소재 유사도 분석·심사 시스템에 쓰입니다. 회사는 비디오·음성으로 적용 범위를 넓힐 계획입니다. 멀티모달 모델을 특정 서비스의 요구에 맞춰 튜닝해 봤다면 그 서비스 지표가 튜닝 전후로 어떻게 바뀌었는지가 이 업무를 해 본 증거가 됩니다.
SFT(Supervised Fine-tuning)와 Off-policy/On-policy RL로 서비스 성능을 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
off-policy는 DPO처럼 미리 모은 선호 데이터로, on-policy는 PPO·GRPO처럼 지금 모델이 생성한 응답에 보상을 주며 학습하는 방식입니다. LLM Research Engineer (Post-training) 공고는 SFT·RL 경험을 자격 요건으로 요구하지만 이 공고에서는 업무에만 나옵니다. 멀티모달 과제에 쓴 알고리즘과 보상 설계를 방식별로 나눠 밝히면 RL 쪽 깊이가 따로 보입니다.
대규모 분산 학습 환경에서 학습 코드를 개발하고 성능을 최적화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
멀티모달 학습은 이미지·오디오 인코더가 붙고 샘플마다 토큰 길이가 크게 다릅니다. 그래서 데이터 로딩과 배치 불균형이 처리량을 깎는 일이 많습니다. 분산 학습 경험이 자격 요건인 Pre-training·Post-training 공고와 달리 이 공고는 그것을 업무로 적었습니다. 여러 노드에서 처리량을 높이거나 메모리 문제를 푼 경험은 GPU 수·개선 폭과 함께 따로 밝힐 만합니다.
멀티모달 학습을 위한 고품질 데이터를 수집·전처리하고 정합성을 확보하며 데이터 구축 파이프라인을 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이미지와 음성처럼 형식이 다른 데이터를 텍스트와 맞추는 일이 포함됩니다. 데이터 품질 문제를 찾아 걸러 낸 기준을 만들어 봤다면 그 기준과 효과를 사례로 들 수 있습니다.
멀티모달 모델 평가 지표를 설계하고 벤치마킹하며 실사용 시나리오 기반으로 성능을 검증합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 평가 지표 설계와 실사용 시나리오 검증은 Post-training 공고의 업무에는 없고 이 공고에만 나옵니다. Kanana-o처럼 음성으로 실시간 답하는 모델은 벤치마크 정답률만으로 실제 쓰임을 다 보여 주지 못합니다. 서비스 장면에 맞춰 직접 만든 평가셋과 지표는 공개 벤치마크 점수와 따로 소개하는 편이 낫습니다.
2자격 요건
딥러닝 이론과 모델 개발에 대한 깊은 이해와 실무 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Kanana-v·Kanana-a처럼 시각·청각 정보를 언어모델에 붙이는 모델은 인코더와 연결 층의 구조를 정하는 일이 성능을 좌우합니다. 인코더나 연결 층 구조를 바꾼 이유를 이론으로 설명하고 그 결과를 실험으로 확인한 사례로 이론과 실무를 함께 보여 주는 게 좋습니다.
PyTorch, TensorFlow, JAX 등 주요 딥러닝 프레임워크 중 하나 이상의 활용 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
LLM Research Engineer (Post-training) 공고는 Torch distributed·deepspeed·slime·verl처럼 PyTorch 위의 도구를 적었습니다. 이 공고는 TensorFlow와 JAX도 함께 들었습니다. 주로 JAX나 TensorFlow로 일해 왔다면 그 프레임워크로 돌린 학습 규모를 적어 주세요. 같은 회사 언어모델 팀의 도구가 PyTorch 계열인 만큼 PyTorch를 함께 써 본 경험이 있으면 같이 밝힐 수 있습니다.
Python 기반 코드 개발과 실험 구현에 능숙해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
전형에 코딩테스트와 사전과제가 있어 코드 실력은 서류 뒤에도 따로 확인합니다. 직접 구현한 실험 코드 저장소가 있다면 CV에 링크를 붙일 수 있습니다.
딥러닝 관련 분야 석사 또는 박사 학위, 또는 이에 준하는 관련 경력 2년 이상이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학위와 경력 가운데 하나를 갖추라는 조건입니다. 카카오 채용 FAQ는 공고의 경력 기간이 권장 사항이라고 안내하므로, 학위가 없다면 딥러닝 모델을 개발한 실무 내용을 자세히 드러내는 게 좋습니다.
3우대 사항
Multimodal LLM 기술과 관련 서비스를 개발한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 개발과 서비스 개발이 한 항목에 묶여 있습니다. 멀티모달 모델을 실제 서비스에 적용해 본 경험이 있다면 어떤 기능에 썼는지 밝히면 됩니다.
CVPR, NeurIPS, ICLR, ICCV, ICML 등 AI 분야 '최상위 학회' 논문 발표 또는 공동 연구 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
LLM Research Engineer (Post-training) 공고는 'LLM Post-training 관련 논문'처럼 주제로 논문을 우대합니다. 이 공고는 학회를 이름으로 들고 공동 연구 경험까지 우대합니다. 이 전형은 CV 첨부가 필수입니다. 공동 저자 논문은 본인이 맡은 실험이나 구현을 CV에 구분해 밝히면 기여가 분명해집니다.
ACM ICPC 등 주요 프로그래밍 대회 수상 경력 또는 이에 준하는 알고리즘 역량을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구 공고이지만 알고리즘 역량을 우대하고 전형에도 코딩테스트가 있습니다. 대회 수상 경력이 있다면 대회 이름과 성적을 함께 적을 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 3월 16일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 판교
- 경력 조건 : 딥러닝 관련 분야 석사 또는 박사 학위, 또는 이에 준하는 관련 경력 2년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- Python
전형과 지원
카카오 기본 전형은 서류, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 입사 확정 순이고 직군에 따라 코딩테스트나 과제 전형이 앞에 붙습니다. 공고마다 사전 인터뷰나 현장 과제, 인성검사가 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
서류전형에 CV 첨부가 필수이고, 코딩테스트와 사전인터뷰를 거쳐 1차 인터뷰에서 사전과제를 다룬 뒤 2차 인터뷰와 처우 협의로 이어집니다.
CV는 지원서의 '포트폴리오' 란에 첨부하라고 적었습니다. 회사 기본 전형에 없는 사전인터뷰와 사전과제가 있고, 영입 진행 상황에 따라 전형이 추가되거나 바뀔 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
CV를 포트폴리오 란에 올리기
지원서와 별도로 CV 첨부가 필수이고 '포트폴리오' 란에 올려야 합니다. 다룬 모달리티와 학습 규모, 논문과 공개 코드를 CV 한 장에서 함께 볼 수 있게 묶어 두세요.
- 2
멀티모달 실험 하나를 처음부터 끝까지 정리하기
데이터 구축부터 SFT 또는 RL, 평가 설계, 실사용 검증까지 한 흐름으로 진행한 실험 하나를 골라 두면 사전과제와 1차 인터뷰를 함께 준비할 수 있습니다.
- 3
Kanana-o 공개 자료 읽기
카카오가 공개한 Kanana-o 성능 자료와 기술 블로그 글을 읽고 내 연구와 비슷한 부분을 메모해 두면 인터뷰에서 팀의 방향과 내 경험을 함께 이야기할 수 있습니다.