이 자리가 왜 생겼을까요
자율주행개발팀은 공고에서 방대한 이동 데이터를 가치 있는 지능으로 전환하는 데이터 파이프라인 구축에 전념하고 있다고 소개했습니다. 아주경제 보도에 따르면 카카오모빌리티는 2026년 3월 차량 2대로 시작한 강남 심야 자율주행 서비스를 차량 6대, 누적 운행 완료 2,000건 이상으로 늘렸고, 이렇게 모은 데이터로 연내 E2E 모델 도입을 추진합니다. 이 공고의 업무에는 데이터 수집·전처리·관리 파이프라인과 Corner-case mining, auto-labeling, active learning이 함께 적혀 있습니다. 실제 도로에서 모은 주행 로그를 골라 라벨을 붙이고 다시 학습시켜 본 경험이 있다면 몇 번을 반복해 성능이 어떻게 달라졌는지가 지원서의 중심이 됩니다.
카카오모빌리티가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오모빌리티 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Perception AI 개발: Camera 기반 2D·3D Detection과 segmentation을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
카메라 영상만으로 물체를 찾고 영역을 나누는 모델입니다. 다뤄 본 과제가 2D인지 3D인지 나눠 적고 평가 지표와 수치를 함께 밝혀 두면 비교가 쉽습니다.
Perception AI 개발: LiDAR 기반 3D detection과 occupancy를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
점군 데이터를 다루는 모델입니다. 카메라 모델만 해 봤다면 LiDAR 데이터를 다뤄 본 범위를 따로 적어야 합니다.
Perception AI 개발: Sensor fusion과 BEV representation을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 센서의 정보를 위에서 내려다본 한 공간에 모으는 방식입니다. 어떤 센서를 어느 단계에서 합쳤는지가 융합 구조를 이해하고 있다는 근거입니다.
Perception AI 개발: ONNX/TensorRT 기반으로 모델을 배포합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습한 모델을 차량에서 돌리는 단계까지 맡습니다. 변환하며 줄인 추론 시간이나 정확도 손실을 숫자로 적을 수 있습니다.
Perception AI 개발: In-House와 On-Road Multi Sensor Calibration 기능을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
실내 설비와 실제 도로 두 환경의 캘리브레이션을 함께 적었습니다. 센서 위치가 틀어졌을 때 어떻게 찾아내고 보정했는지를 실내와 도로로 나눠 적으면 됩니다.
데이터 주도 자율주행 Perception 개발: 데이터 파이프라인(수집·전처리·관리) 구조를 설계하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델만이 아니라 모델에 들어갈 데이터의 흐름까지 맡습니다. 주행 로그가 학습 데이터가 되기까지의 단계를 직접 만든 경험이 있다면 처리한 데이터 양까지 적어 둘 만합니다.
데이터 주도 자율주행 Perception 개발: 모델 학습과 평가, 개선 등 모델 성능을 높이기 위한 연구를 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
R&D 공고라 연구 과정도 업무입니다. 실험을 어떻게 설계했고 무엇을 바꿔 성능이 얼마나 올랐는지 한 사례로 정리할 수 있습니다.
데이터 주도 자율주행 Perception 개발: Corner-case mining, auto-labeling, active learning을 맡습니다.
이렇게 볼 수 있어요
Corner-case mining은 팀 소개가 말한 현실의 엣지 케이스를 데이터에서 찾아내는 일입니다. 자주 나오지 않는 상황을 골라내 라벨을 붙이고 다시 학습시켜 개선해 봤다면 골라낸 상황의 종류와 개선 폭이 이 업무를 해 본 근거입니다.
2자격 요건
유관 업무 경험이 5년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 '유관 업무'라고만 적었습니다. 컴퓨터 비전, 자율주행, 로보틱스 가운데 어느 분야에서 몇 년을 일했는지 나눠 적는 게 좋습니다.
Geometry, Projection, Calibration, Reconstruction 등 Computer Vision을 기본적으로 이해해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
딥러닝 모델 이전의 기하 지식을 요구합니다. 카메라 좌표 변환이나 3D 복원을 직접 구현해 본 경험이 있다면 그 이해를 보여 줄 수 있습니다.
C++, CUDA, Python, ROS, PyTorch 등 프로그래밍 역량을 갖춰야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구 코드와 차량 탑재 코드를 함께 다루는 조합입니다. 언어와 도구마다 무엇을 만들었는지 한 줄씩 적으면 역량의 범위가 분명해집니다.
자율주행이나 로보틱스 관련 개발 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
로봇 분야에서 일해 왔다면 그 가운데 센서와 인지 모델을 다룬 경험이 자율주행 인지 업무와 바로 이어집니다.
Camera, LiDAR, Radar 등 Sensor Fusion과 Calibration 관련 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 Sensor fusion과 Calibration 개발이 자격 요건에도 그대로 있습니다. 다뤄 본 센서 조합과 캘리브레이션 방식을 구체적으로 적어야 합니다.
주행 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고 배포해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공개 데이터셋이 아니라 주행 데이터라고 적었습니다. 직접 수집한 주행 데이터로 학습한 모델을 실제 차량에 올려 본 경험이 이 조건과 가장 가깝습니다.
3우대 사항
박사 학위가 있거나 박사 과정 졸업 예정인 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
졸업 예정자도 적혀 있습니다. 학위 논문의 주제가 인지나 센서 융합과 얼마나 가까운지 한 줄로 밝히는 편이 좋습니다.
CVPR, ICCV, ECCV, CoRL 등 관련 탑티어 학회에 논문을 게재해 본 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학회 이름이 공고에 적혀 있습니다. 논문에서 내가 맡은 부분과 그 결과가 업무의 어느 항목에 해당하는지 한 줄씩 덧붙이면 됩니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 7월 1일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 판교 오피스 (경기도 성남시 분당구 판교역로 152, 알파돔타워)
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- C++
- CUDA
- Python
- ROS
- PyTorch
- ONNX
- TensorRT
전형과 지원
카카오모빌리티 전형은 서류, 1차 역량 인터뷰, 2차 조직문화 인터뷰, 처우 협의 순이고 기술직군은 인터뷰 전에 코딩 테스트나 사전과제가 붙을 수 있습니다. 2차 인터뷰가 두 라운드로 나뉘고 단계마다 재지원 제한이 달라 미리 알아 둘 부분이 많습니다.
2차 인터뷰는 두 라운드입니다
1차 인터뷰는 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 함께 일할 동료들이 참석하고, 기술직군은 라이브 코딩이나 사전과제 리뷰가 더해질 수 있습니다. 2차 인터뷰의 1라운드는 HR 담당자가 참석하는 핵심가치 기반 인터뷰이고, 2라운드는 조직장이 참석하는 조직문화 인터뷰입니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰는 두 라운드 모두 직무보다 가치와 문화를 다룹니다. 일하는 방식 다섯 가지마다 사례를 하나씩 준비해 두고, 자율주행 공고라면 Physical AI 부문의 핵심 가치도 함께 살펴보면 됩니다.
코딩 테스트는 Codility로 봅니다
코딩 테스트는 Codility에서 진행합니다. Task 수행 정도에 따라 먼저 점수로 평가하고 이후 코드 퀄리티로 합격 여부를 정하며, 결과는 제출 후 7일 이내에 안내한다고 적었습니다. 일부 포지션은 서류 검토 없이 바로 코딩 테스트를 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
점수만이 아니라 코드 퀄리티도 합격 여부에 들어갑니다. 문제를 푸는 데서 그치지 않고 읽기 쉬운 코드로 정리하는 데까지 시간을 남겨 두는 편이 안전합니다.
단계마다 다른 재지원 제한
FAQ에는 서류에서 탈락하면 재지원 제한이 없고 코딩 테스트는 6개월, 인터뷰 전형은 1년이 지나야 다시 지원할 수 있다고 적혀 있습니다. 지원안내 페이지는 그 범위를 인터뷰는 동일 직군, 코딩 테스트는 동일 포지션으로 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인터뷰 단계에서 떨어지면 같은 직군의 다른 공고에도 1년 동안 지원할 수 없습니다. 같은 직군에 공고가 여럿이라면 가장 잘 맞는 공고 하나를 먼저 고르는 편이 좋습니다.
이력서 형식과 중복 지원
이력서는 자유 양식이고 PDF로 내야 하며, 이력서에 연봉 정보가 적혀 있으면 서류가 검토되지 않을 수 있다고 적었습니다. 중복 지원은 시스템상 가능하지만 전형은 하나의 포지션으로만 진행됩니다.
이렇게 볼 수 있어요
연봉 정보를 지우는 것을 잊기 쉽습니다. 다른 회사에 냈던 이력서를 그대로 쓴다면 연봉이 적힌 부분이 남아 있지 않은지 확인하고 PDF로 바꿔 내야 합니다.
직원알기제도
자금세탁방지 규정에 따라 신규 임직원은 직원알기제도(KYE)에 따라 신원 사항을 확인받고 자금세탁방지제도 준수 서약서를 작성해 내야 한다고 적었습니다. 산업기능요원과 전문연구요원 채용은 현재 진행하지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
결제 서비스를 운영하는 회사라 생기는 절차입니다. 최종 합격 뒤 서류 절차가 하나 더 있다는 점을 입사일을 정할 때 함께 고려하면 됩니다.
이 공고만 다른 점
서류 뒤에 Coding Test가 있고 안내를 받은 뒤 7일 안에 마쳐야 합니다. 1차 인터뷰 전에 사전과제가 진행됩니다.
이 공고는 1차 인터뷰 전 사전과제를 전형 안내에 적었습니다. Coding Test에서 떨어지면 같은 포지션의 Coding Test를 6개월 동안 다시 볼 수 없으므로 지원 전에 문제 풀이를 미리 연습해 두는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
센서와 과제별 경험 표
Camera, LiDAR, Radar 가운데 다뤄 본 센서와 Detection, segmentation, occupancy 같은 과제를 표로 정리하고 칸마다 평가 수치를 적어 두세요.
- 2
데이터 파이프라인 사례
주행 로그가 학습 데이터가 되기까지 만든 단계와 auto-labeling이나 active learning으로 줄인 라벨링 작업량을 정리해 두면 사전과제와 인터뷰에서 함께 쓸 수 있습니다.
- 3
Physical AI 부문 핵심 가치
2차 인터뷰 1라운드는 핵심가치 기반 HR 인터뷰입니다. 자율주행을 맡는 Physical AI 부문이 내건 가치에 맞는 경험을 하나씩 골라 두면 됩니다.