[LG에너지솔루션] AI Agent 개발 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• LLM 기반 AI Agent 아키텍처를 설계하고 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무면접이 PT 면접과 코딩테스트라 설계한 구조는 말과 코드 양쪽으로 확인받습니다. 만든 Agent가 어떤 도구를 언제 부르는지 그린 구조도 한 장은 서류와 면접 모두에 쓰입니다.

• 지식 검색과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 설계하고 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  향후 비전이 Battery 도메인과 LLM 전문지식을 함께 든 만큼, 특정 산업이나 기술 문서처럼 전문 용어가 많은 문서로 RAG를 만들어 본 경험은 도메인 문서를 다뤄 본 사례로 내세울 만합니다.

• 모델 프롬프트 엔지니어링과 성능 최적화를 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  조직 소개가 목표로 든 것이 AX를 통한 사용자 경험 최적화라, 프롬프트를 바꿔 본 경험이라면 정확도와 함께 사용자가 기다린 시간이나 답변 만족도가 어떻게 달라졌는지를 말해야 이 목표와 이어집니다.

• LLM 기반 AI 서비스를 개발하고 배포합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  배포를 받치는 백엔드로 필수 사항에 FastAPI가 적혀 있고, NLP 서비스 개발 경험도 필수입니다. LLM 서비스를 FastAPI로 내보낸 경험이 있다면 필수 사항 두 개와 이 업무가 한 프로젝트 안에 함께 들어 있는 셈입니다.

2자격 요건

• LangChain 기반 오케스트레이터 개발 역량을 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  오케스트레이터는 업무에 적힌 Agent 설계, RAG, 프롬프트 최적화를 하나의 흐름으로 묶는 부분입니다. LangChain으로 검색과 도구 호출을 엮어 실제 서비스에 붙여 본 프로젝트라면 이 필수 사항과 업무의 Agent 설계·RAG를 한 번에 보여 주는 사례입니다.

• 지식 검색과 RAG를 설계·개발해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무와 필수 사항에 같은 항목이 있어, 입사 뒤 배워 가며 맡기보다 이미 해 본 경험이 요구되는 항목입니다. RAG를 직접 설계해 본 프로젝트라면 검색 단계에서 무엇을 바꿔 답변 품질을 올렸는지가 경험의 깊이를 보여 줍니다.

• FastAPI 기반 백엔드를 구축해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 조건은 모델 연구 경력과 별개로 백엔드를 직접 구축해 본 경험을 요구하며, 업무의 LLM 서비스 배포를 맡는 바탕이 됩니다. FastAPI로 LLM 응답을 내보내는 API를 만들어 본 일이 있다면 동시 요청처럼 서비스 운영에서 부딪힌 문제를 함께 설명하기 좋습니다.

• NLP 관련 AI 서비스 개발 경험을 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  NLP 관련 AI 서비스를 개발해 본 경험을 요구합니다. 연구 모델에 그치지 않고 사용자가 쓴 서비스였는지가 이 요건에서 중요합니다.

• 지원서 작성 시점에 석사는 경력 만 12개월 이상이어야 하고, 박사는 경력 기간 제한이 없습니다('27년 2월 졸업예정자도 지원할 수 있습니다). 학위 과정(재학) 중의 경력은 기간에 넣지 않고, 분야별 필수 요건이 있으면 그쪽이 우선입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  석사 12개월은 업무에 적힌 Agent 설계부터 RAG, 배포까지를 실제 서비스에서 한 번 이상 끝까지 해 볼 만한 기간으로 볼 수 있습니다. 박사는 '27년 2월 졸업 예정이어도 경력 제한이 없어, 학위 과정의 연구를 이 분야 업무 항목에 맞춰 설명하게 됩니다.

• 해외여행에 결격 사유가 없어야 하고, 남성은 병역을 마쳤거나 면제여야 합니다(전문연구요원 전직 불가).

  이렇게 볼 수 있어요

  원문의 '전문연구요원 전직 불가'는 남은 복무를 이 회사로 옮겨 이어 갈 수 없다는 뜻이어서, 전문연구요원으로 복무 중이라면 복무를 마친 뒤가 지원 시점입니다. 해외여행 결격 사유 조항은 해외 출장에 대비하는 뜻도 있지만, 형사재판을 받고 있거나 출국금지·여권 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르려는 목적이 더 큽니다.

3우대 사항

• LangGraph 기반 AI Agent 개발과 서비스 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  필수 사항의 LangChain에 더해 LangGraph로 Agent를 만들어 서비스로 운영했다면 업무의 Agent 아키텍처 설계를 상태와 분기까지 다뤄 본 셈입니다. LangGraph로 만든 Agent는 그래프 구성과 실제 운영에서 고친 부분까지 적을 때 필수 사항의 LangChain 경험과 구분됩니다.

• LLM 파인튜닝(SFT, DPO) 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에는 프롬프트 엔지니어링과 성능 최적화가 있고, 향후 비전은 Battery 도메인 지식을 함께 쓰는 Agent 전문가입니다. 파인튜닝 우대는 프롬프트만으로는 오르지 않는 도메인 성능을 모델 쪽에서 끌어올리는 일로 볼 수 있습니다. 특정 분야 데이터로 SFT나 DPO를 해 봤다면 어떤 분야 데이터였는지와 프롬프트만 쓸 때보다 무엇이 나아졌는지를 함께 적을 때 이 비전과 연결됩니다.

• MCP 관련 어플리케이션 개발 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  MCP 경험은 업무의 Agent 아키텍처 설계 가운데 Agent가 부를 도구를 붙이는 부분에 해당합니다. MCP 서버로 사내 시스템이나 데이터베이스를 Agent에 연결해 본 일이 있다면 연결한 대상과 그것으로 Agent가 새로 하게 된 일이 이 우대 사항에서 보여 줄 부분입니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 7일
• 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
• 근무지 : 파크원
• 경력 조건 : 석사 경력 만 12개월 이상 · 박사 경력기간 제한 없음
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

전형과 지원

분석한 LG에너지솔루션 공고는 모두 서류전형, LG Way Fit Test 및 영어 Oral Test, 1차 면접(직무면접 포함), 2차 면접(채용 검진 및 평판조회 포함), 최종전형 순입니다. 직무면접 방식은 분야마다 따로 적혀 있습니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   Agent 서비스 정리

   만든 Agent나 RAG 서비스 하나를 골라 구조, 사용자, 품질 지표, 운영 결과를 정리하세요.

2. 2

   코딩테스트 준비

   직무면접이 PT 면접과 코딩테스트입니다. Python 코딩 문제를 풀어 보고 대표 서비스를 발표 자료로 만들어 둡니다.

3. 3

   상시 공고 활용

   약 2~3주 주기로 검토하고 '27년 3월까지 운영합니다. 등록한 뒤에도 다른 LG에너지솔루션 공고에 지원할 수 있습니다.