[LG에너지솔루션] AI기술개발 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 원가 절감, 이익 극대화, 공급망 최적화를 위한 시계열 예측과 최적화 기술을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 분야의 업무는 공급망 같은 사업 문제부터 배터리 물리 모델까지 넓게 걸쳐 있고, 조직 소개는 문제마다 맞는 알고리즘을 연구해 적용까지 한다고 적었습니다. 시계열 예측이나 최적화 경험이라면 모델 성능보다 그 결과로 원가나 재고 같은 사업 숫자가 어떻게 바뀌었는지를 설명할 때 이 업무의 목적과 맞습니다.

• 구조해석, 열유동해석 등 Multi-Physics 시뮬레이션 데이터로 AI Simulation(Surrogate) 모델을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  구조·열유동 해석 결과를 학습 데이터로 쓰는 업무라 우대 사항의 Multiphysics 해석 이해와 함께 묶여 있습니다. 해석을 직접 돌려 데이터를 만든 쪽이었는지 받은 데이터로 모델만 만든 쪽이었는지를 구분해 적으면 이 두 항목 가운데 어디까지 해 봤는지가 나옵니다.

• Tabular와 Signal 도메인에서 최신 AI 기법으로 Prediction/Estimation 모형을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무 목록의 설계 변수·공정 변수는 Tabular 데이터, Sensor Signal은 Signal 데이터이고 두 도메인 모두 배터리 설계와 제조에서 나옵니다. 제조나 설비 데이터로 예측 모형을 만들어 봤다면 어느 쪽 데이터였는지를 밝히는 것만으로 두 업무와의 연결이 드러납니다.

• 설계 변수, 공정 변수, Sensor Signal로 AI Solution을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  근무지에 파크원·서초R&D캠퍼스와 함께 오창에너지플랜트가 적혀 있어, 공정 변수와 센서 신호를 다루는 이 업무를 생산 현장 가까이에서 맡을 수도 있습니다. 공장 데이터로 만든 모델을 현장에 적용해 본 경험이 있다면 적용한 공정과 바뀐 지표를 함께 꺼낼 만합니다.

• 여러 배터리 모델에서 모두 동작하는 Foundation model과 Domain Adaptation 기술을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  여러 배터리 모델에서 모두 동작해야 한다는 조건이 붙어 있어, 한 제품에서 잘 맞는 모델보다 제품이 바뀌어도 성능이 유지되는 모델이 목표입니다. 학습한 조건과 다른 제품·설비 데이터에 모델을 옮겨 본 경험이라면 옮기기 전후 성능 차이와 그 차이를 줄인 방법이 이 업무에 내놓을 내용입니다.

• 배터리 물리화학방정식을 활용한 Physics Informed AI 모델을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Physics Informed AI는 물리 방정식을 모델 학습에 반영하는 방식입니다. 배터리 물리화학방정식을 모델에 넣어 본 연구 경험이 있다면 우대 사항의 Physics-informed AI 경험으로도 적을 수 있습니다.

2자격 요건

• AI 관련 연구로 석·박사 학위를 받았어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무가 시계열 예측부터 Surrogate 모델, Physics Informed AI까지 연구 성격이 강한 주제로 채워져 있고 조직 소개도 알고리즘 연구를 앞에 둡니다. 그래서 AI 관련 학위 조건은 이 업무들을 새로 설계하는 일과 연결해 볼 수 있습니다. 학위 논문 제목에 AI가 드러나지 않는다면 연구에서 쓴 AI 기법과 그것이 업무 항목 가운데 어디에 가까운지를 덧붙여 적어야 합니다.

• Deep Learning 모형에 대한 이해, Python 프로그래밍과 AI Toolkit 사용 경험, Pytorch·Tensorflow 등 딥러닝 프레임워크 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무면접에 코딩테스트가 있어 Python과 프레임워크 경험은 서류만이 아니라 면접에서 직접 확인됩니다. 업무의 Surrogate 모델이나 Physics Informed AI처럼 손실함수나 구조를 직접 고쳐 본 구현 경험이 있다면 프레임워크 이름과 함께 그 구현을 자세히 적는 쪽이 업무와 가깝습니다.

• 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 문제에 맞는 알고리즘을 연구해 구현하고 실제 데이터에 적용·검증하는 조직 소개의 흐름을 학교 밖에서 한 번 겪어 본 기간을 염두에 둔 조건입니다. 박사는 '27년 2월 졸업 예정이어도 경력 제한이 없어, 학위 연구가 그 흐름의 어느 단계까지 갔는지를 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

• Top-tier AI conference 논문 제출을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  조직 소개가 ML 알고리즘 연구를 업무의 출발점으로 적어, Top-tier 학회 논문은 업무 항목과 같은 주제를 연구 수준으로 다뤄 봤다는 표시에 가깝습니다. 공고는 게재가 아니라 제출이라고 적었으므로 심사 중인 투고도 학회명과 연도, 그리고 업무 항목 가운데 어느 주제인지를 함께 적어 볼 수 있습니다.

• Multimodal 데이터를 활용한 DL/ML 모형 개발을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에 적힌 설계 변수·공정 변수(표 데이터)와 Sensor Signal(신호 데이터)을 한 모델에 함께 넣는 일을 염두에 둔 우대로 보입니다. 표 데이터와 신호처럼 형식이 다른 데이터를 한 모델에서 다뤄 봤다면 두 데이터를 어떻게 합쳤는지를 적을 때 이 우대 사항이 구체적으로 드러납니다.

• Multiphysics 해석 기법을 이해하고 이를 AI 모형 개발에 접목한(Physics-informed AI) 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에도 Surrogate 모델과 Physics Informed AI 개발이 있습니다. Multiphysics 해석을 AI 모형에 접목해 본 경험이 있다면 해석 분야와 AI 기법을 어떻게 결합했는지 한 사례로 적을 수 있습니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 7일
• 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
• 근무지 : 파크원, 서초R&D캠퍼스, 오창에너지플랜트
• 경력 조건 : 석사 경력 만 12개월 이상 · 박사 경력기간 제한 없음
• 학력 조건 : AI 관련 연구로 석/박사 학위

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

   대표 모델 정리

   개발한 모델 하나를 골라 문제, 데이터, 모델 구조, 성능, 적용 결과 순서로 정리하세요.

2. 2

   코딩테스트·PT 준비

   직무면접이 PT 면접과 코딩테스트입니다. 대표 연구를 발표 자료로 만들고 Python 코딩 문제도 미리 풀어 보세요.

3. 3

   상시 공고 일정

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