이 자리가 왜 생겼을까요
카카오뱅크는 반기보고서에서 2026년 1월 셀카인증을 FDS에 도입해, 고객이 촬영한 셀카를 AI가 신분증과 비교해 본인 여부를 확인하게 했다고 밝혔습니다. 같은 보고서는 챗봇 기반의 주택담보대출과 고객센터 대응으로 서비스를 고도화하고 있고 자동상담(챗봇)의 응대 비중이 점차 커지고 있다고 적었습니다. 이 공고의 AI인식기술팀은 OCR과 VLM으로 비정형 문서에서 정보를 추출하고 고객 인증과 고객센터 업무를 자동화하는 서비스를 개발합니다. 신분증이나 금융 서류처럼 정확도가 중요한 문서에서 정보를 추출해 서비스에 적용해 본 경험이 있다면 다룬 문서 종류와 추출 정확도를 숫자로 보여 주면 됩니다.
카카오뱅크가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오뱅크 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
LLM/VLM을 대상으로 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝을 해 정보 추출의 정확도와 품질을 계속 높입니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 업무는 모델을 처음부터 학습하기보다 LLM/VLM을 프롬프트와 파인튜닝으로 정보 추출에 맞게 조정하는 일입니다. 프롬프트나 파인튜닝으로 추출 정확도를 올린 경험이 있다면 바꾸기 전과 뒤의 수치를 함께 보여 줄 수 있습니다.
추출 결과의 정량적·정성적 평가 기준을 마련하고, 모델 성능 검증에 쓸 신뢰도 높은 평가셋을 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
정확도를 어떻게 잴지 정하는 일도 이 팀이 맡습니다. 평가셋을 직접 구성해 봤다면 데이터 규모와 라벨 기준, 정성 평가 방식을 설명할 준비가 필요합니다.
서비스 운영 중 생기는 예외 상황과 실패 케이스(Fail-case)를 분석해 데이터 파이프라인을 보완하고 모델의 인식률을 계속 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
운영 중인 서비스의 실패 사례가 개선의 출발점입니다. 실패 케이스를 모아 원인별로 분류하고 데이터나 파이프라인을 고친 경험을 이 업무에 그대로 가져올 수 있습니다.
OCR과 VLM(Vision-Language Model) 기술로 이미지, PDF 같은 다양한 비정형 문서에서 필요한 정보를 추출하는 시스템을 설계하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 개선과 함께 추출 시스템 자체의 설계도 맡습니다. 문서 이미지 입력부터 추출 결과 저장까지 이어지는 시스템을 만들어 본 경험이 있다면 구성 요소와 처리량을 밝힐 수 있습니다.
2자격 요건
머신러닝 또는 딥러닝 분야 실무 경력이 3년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
머신러닝과 딥러닝이 '또는'으로 이어져 있어 두 분야의 경력이 모두 이 조건에 들어갑니다. 그 기간에 다룬 데이터가 이미지인지 텍스트인지를 함께 보여 주면 업무와의 연결이 분명해집니다.
Python과 PyTorch, TensorFlow 같은 딥러닝 프레임워크로 모델을 개발하고 상용화한 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발에서 그치지 않고 상용화까지 요구합니다. 실제 서비스에 배포한 모델이 있다면 어떤 프레임워크로 만들었고 서비스에서 얼마나 쓰였는지를 함께 밝히는 편이 좋습니다.
정형 또는 비정형 데이터(이미지, 텍스트)의 전처리부터 모델 학습, 평가, 배포까지 End-to-End 파이프라인을 설계해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 단계가 아니라 전 과정을 설계한 경험을 묻습니다. 전처리, 학습, 평가, 배포 가운데 직접 맡은 단계를 나눠 쓰면 설계 범위가 드러납니다.
최신 AI/ML 논문과 기술 트렌드를 분석해 비즈니스 요구사항에 맞는 기술 모델을 제안하고 구현할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
논문을 읽는 데서 그치지 않고 업무 요구에 맞춰 골라 구현하는 능력입니다. 논문 기법을 구현한 경험이라면 어떤 업무 요구에서 출발했는지가 그 경험의 핵심 정보입니다.
3우대 사항
OCR 또는 VLM 기반 정보 추출 기술을 실제 서비스에 적용하고 운영해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 항목은 업무 내용과 가장 가까운 우대 사항입니다. 운영 중인 서비스에 적용한 경험은 서비스 이름과 운영 기간까지 있어야 연구나 실험 경험과 구분됩니다.
컴퓨터 비전(Vision)과 자연어 처리(NLP) 분야의 융합 기술을 깊이 이해하고 프로젝트를 주도해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
VLM처럼 이미지와 텍스트를 함께 다루는 기술입니다. 두 분야를 함께 쓴 프로젝트에서 주도한 범위가 어디까지였는지 자세히 보여 주는 게 좋습니다.
LLM/VLM을 대상으로 한 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝(PEFT, LoRA 등) 최적화 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 프롬프트 엔지니어링·파인튜닝이 우대 사항에도 다시 나옵니다. PEFT나 LoRA를 써 봤다면 어떤 모델에 어떤 기법을 적용해 어느 지표가 나아졌는지 함께 적어 두면 좋습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 20일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 카카오뱅크 판교오피스 (경기도 성남시 분당구 분당내곡로 131)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- OCR
- VLM
- LLM
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- PEFT
- LoRA
전형과 지원
카카오뱅크는 공고마다 영입 프로세스를 따로 적습니다. 과제전형이 있는 공고와 없는 공고, 실무진 면접이 두 번인 공고, 실무진과 경영진 면접 사이에 그룹장 면접이 있는 공고가 섞여 있어서 지원하려는 공고의 프로세스와 서류전형 결과 발표일을 먼저 확인해야 합니다.
공고마다 다른 단계
기본 흐름은 서류전형, 실무진 면접전형, 경영진 면접전형, 연봉 및 처우 협의, 최종합격이고, 공고에 따라 그 사이에 그룹장 면접이 들어갑니다. 공고에 따라 서류 뒤에 과제전형이나 코딩테스트전형이 붙고, IR 담당자 공고처럼 1차 실무진 면접 대상자에게 사전과제가 나오기도 합니다. 1차 실무진 면접 대상자는 면접 전에 컬처핏 프로파일 검사를 받습니다. 경영진 면접 뒤에는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
컬처핏 프로파일은 서베이 형태이고 결과로 합격 여부를 정하지 않는다고 적었습니다. 대신 면접에서 컬처핏 질문을 하는 데 쓰이므로, 일하는 방식 일곱 가지에 맞춘 사례를 1차 면접 전에 정리해 두는 편이 좋습니다.
중복 지원과 공동체 지원
채용 FAQ는 중복 지원이 어렵다고 밝히고, 먼저 지원한 직무에서 불합격 안내를 받으면 다른 직무로 다시 지원할 수 있다고 적었습니다. 카카오 공동체 회사 사이의 중복 지원은 가능합니다.
이렇게 볼 수 있어요
카카오뱅크 안에서는 공고 하나를 골라 지원해야 합니다. 같은 분류에 비슷한 공고가 여럿이면 업무 목록과 필수 경험에 적힌 일을 내가 가장 많이 해 본 공고를 고르면 됩니다.
재지원은 언제든 가능합니다
재지원은 언제든 가능하지만 같은 직무라면 이전 전형의 아쉬운 점을 보완할 수 있도록 최소 6개월 정도 간격을 두기를 권장한다고 적었습니다. 전형에 대한 개별 피드백은 기본적으로 제공하지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
6개월은 기간 제한이 아니라 권장 사항입니다. 피드백을 받을 수 없으므로 같은 직무에 다시 지원한다면 그사이 새로 쌓은 경험이 분명히 보이도록 이력서를 고쳐야 합니다.
결과 안내 기간과 연봉 결정
과제 결과는 제출일로부터 2주 이내, 실무진 면접 결과는 2주 이내, 경영진 면접 결과는 1주 이내에 안내한다고 적었습니다. 공고에 연봉이 없으면 마지막 면접 합격 뒤 소득 자료를 받아 보상 담당자가 연봉을 제안하고, 협의를 거쳐 최종 합격이 정해집니다.
이렇게 볼 수 있어요
단계별 대기 기간이 공개되어 있어 다른 회사 일정과 맞춰 볼 수 있습니다. 소득 자료를 내야 하므로 원천징수영수증 같은 서류를 미리 확인해 두면 마지막 단계가 늦어지지 않습니다.
경력직 기준과 신용정보 조회
정규직, 계약직, 파견직 근무 기간이 만 1년 이상이면 경력직으로 영입하고, 1년 미만이면 정규직 전환형 인턴 전형 참여 의사를 확인한 뒤 진행한다고 적었습니다. 마지막 면접 뒤에는 카카오뱅크 대출 상품을 이용할 수 있는 신용 점수를 기준으로 신용정보 조회를 한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
경력 1년 미만이라면 경력직 공고에 지원해도 인턴 전형으로 바뀔 수 있습니다. 신용정보 조회는 은행이라 생기는 절차이므로 최종 단계 전에 내 신용 상태를 한 번 확인해 두는 편이 안전합니다.
공고마다 접수 마감일이 있습니다
공고에는 모집기간을 영입 완료 시 마감이라고 적으면서도 접수 마감일과 서류전형 결과 발표일을 함께 표시합니다. 분석 시점에 진행 중이던 공고도 모두 접수 마감일이 따로 잡혀 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
접수 마감일이 지나면 공고가 목록에서 빠지고 이 페이지에도 마감으로 표시됩니다. 같은 직무가 새 공고로 다시 올라오는 경우도 있으므로 마감된 공고라면 채용 사이트에서 같은 이름의 공고를 다시 찾아보면 됩니다.
이 공고만 다른 점
서류 뒤에 과제전형이 있고, 1차 실무진 면접과 2차 경영진 면접이 이어집니다.
접수 마감은 2026년 11월 10일이고 서류전형 결과는 11월 17일 이내에 발표합니다. 지원 가이드는 과제 결과를 제출일로부터 2주 이내에 안내한다고 밝혔습니다. 1차 실무진 면접 전에는 컬처핏 프로파일 검사가 있고, 경영진 면접 뒤에는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
추출 정확도를 올린 사례
프롬프트 엔지니어링이나 파인튜닝으로 정보 추출 정확도를 높인 사례 하나를 골라 문서 종류, 평가 방식, 바꾸기 전과 뒤의 수치를 정리합니다.
- 2
평가셋 설계 방식 설명
업무에 평가 기준 마련과 평가셋 설계가 있습니다. 직접 만든 평가셋의 구성 원칙과 라벨 기준을 짧게 설명할 수 있게 준비해 두면 과제전형과 면접에서 함께 쓸 수 있습니다.
- 3
과제전형 대비
과제 내용은 공고에 적혀 있지 않습니다. Python과 PyTorch로 문서 이미지에서 정보를 추출하고 결과를 평가하는 흐름을 한 번 직접 짜 보면 과제에 대비할 수 있습니다.