이 자리가 왜 생겼을까요
매드업 반기보고서는 LEVER Xpert가 국내 주요 매체와 직접 연동해 광고비 기준 약 95%의 데이터를 수집·분석한다고 적었고, 2026년 3월에는 KAIST 공동연구 논문이 ICLR 워크샵에 채택됐다고 연혁에 남겼습니다. 이 공고의 제품 본부는 LEVER Xpert를 데이터 처리, 소재 생성, 매체 관리까지 마케터의 실무를 직접 수행하는 AI 에이전트로 만들고 있다고 소개합니다. 상용 LLM으로 실제 기능을 출시해 본 경험이 있다면 1차 인터뷰 PT에서 모델 선택부터 운영까지의 과정을 설명할 수 있습니다.
매드업이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 매드업 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
LLM과 Multi-modal model 기반 생성형·추천 AI 서비스를 개발하고, 최신 연구 성과와 상용 foundation model을 실제 서비스 기능으로 바꿔 제품화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
최신 연구와 상용 foundation model을 실제 서비스 기능으로 바꾸는 제품화가 중심입니다. 상용 모델 API로 기능을 만들어 출시해 봤다면 기능과 사용 지표를 함께 적을 수 있습니다.
모델 선택과 튜닝부터 서빙·운영, 성능 모니터링까지 E2E 제품 개발 사이클을 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 선택부터 서빙·운영과 성능 모니터링까지 E2E 사이클을 맡습니다. 배포 뒤 성능을 어떤 지표로 지켜봤는지 설명할 수 있게 준비해 두면 좋습니다.
Microservice 기반 서비스 아키텍처와 파이프라인을 설계하고 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 AI 모델을 Microservice 아키텍처로 서빙한다고 적었습니다. 서비스를 나눠 설계해 본 경험이 이 업무에 바로 쓰입니다.
데이터 레이블 관리와 모델 평가 시스템을 만듭니다.
이렇게 볼 수 있어요
평가 체계까지 엔지니어가 만듭니다. 평가 데이터셋이나 지표를 직접 설계해 본 경험이 있다면 무엇을 기준으로 평가했는지까지 설명할 수 있어야 합니다.
2자격 요건
Python 기반 Backend Engineer로 3년 이상의 실무 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
자격 요건은 AI 엔지니어 직함이 아니라 Python 백엔드 경험을 기준으로 적었습니다. 백엔드에서 AI 기능을 붙인 경험이 있다면 그 기간도 함께 드러나게 쓰면 됩니다.
PyTorch, TensorFlow 등 ML Framework로 공개된 모델을 활용해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공개된 모델을 ML Framework로 가져와 써 본 경험을 묻습니다. 쓴 모델 이름과 용도가 함께 있으면 어떤 경험인지 바로 알 수 있습니다.
OpenAI, Anthropic, Gemini 등 LLM 서비스와 다른 pre-trained model을 이용한 프로젝트 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
OpenAI, Anthropic, Gemini 같은 상용 LLM을 쓴 프로젝트 경험이 필수 요건입니다. 프로젝트마다 쓴 모델과 그 모델로 해결한 문제를 나란히 적으면 어떤 문제에 어떤 모델을 골랐는지가 보입니다.
다양한 모델과 프레임워크 선정부터 시작해 End-to-End AI 서비스 개발을 주도적으로 경험해 보고 싶은 분이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
경험만이 아니라 의지도 요건으로 적었습니다. 모델을 고른 이유를 설명한 경험이 있다면 면접 PT에서 쓸 수 있습니다.
3우대 사항
PyTorch와 TensorFlow 등 ML Framework 실무 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건의 '활용'보다 깊은 실무 경험을 우대합니다. 공개 모델을 가져다 쓴 데서 나아가 직접 학습이나 튜닝을 해 본 경험이 여기에 맞습니다.
ML을 활용한 서비스를 운영하고 배포해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델을 만든 데서 끝나지 않고 배포해 운영해 본 경험을 봅니다. 운영한 서비스의 규모나 사용량이 숫자로 있으면 경험의 크기가 드러납니다.
디지털마케팅과 온라인 광고 도메인 지식을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
LEVER Xpert가 광고 데이터를 다루는 제품이라 디지털마케팅 도메인 지식을 우대합니다. 광고 데이터를 다뤄 본 경험이 있다면 그 경험을 도메인 지식의 근거로 들 수 있습니다.
프롬프트 최적화, RAG, LangChain, Chain-of-Thought 사용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
생성형 AI 기능 개발에 쓰는 기법이 이름으로 적혀 있습니다. 써 본 기법은 이름만 적기보다 적용 전후에 무엇이 나아졌는지와 함께 적는 편이 좋습니다.
Docker, Kubernetes 등의 환경에 익숙하면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고에 서비스가 ECS·EKS에서 돈다고 적혀 있습니다. Docker나 Kubernetes로 서비스를 배포해 본 경험이 있다면 같은 환경을 다뤄 본 셈입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 6월 13일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 서울특별시 강남구 강남대로94길 10 케이스퀘어강남 9층 (강남역 11번 출구 100m 이내)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- FastAPI
- Django
- AWS
- Lambda
- Beanstalk
- ECS
- EKS
- MemoryDB
- RDS
- Redshift
- Athena
- Apache Airflow
- GitHub
- GitHub Actions
- AWS CodePipeline
- Cursor
- Slack
- 컨플루언스
- Jira
전형과 지원
매드업 공고의 기본 전형은 서류 전형, 리크루터 콜, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의 및 채용 확정 순입니다. 1차는 실무진이 역량을, 2차는 공고에 따라 본부 리더나 임원진이 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다. 원데이 인터뷰나 과제, 테스트가 붙는 공고도 있습니다.
리크루터 콜과 두 번의 인터뷰
공고는 리크루터 콜을 '인터뷰 전 리크루터와 포지션 기본 사항을 확인하고, 궁금한 점을 편하게 이야기 나누는 단계'라고 소개합니다. 1차 인터뷰에는 실무진이 참여해 이력서와 포트폴리오로 역량을 확인하고, 2차 인터뷰에서는 실장급 이상 리더나 임원진이 사업부의 비전을 공유하고 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰는 회사 전체가 아니라 '사업부' 컬쳐 Fit이라고 적혀 있어 지원하는 본부의 소개를 미리 읽어 두는 편이 좋습니다. 리크루터 콜은 포지션 기본 사항을 확인하고 궁금한 점을 묻는 단계이고, 인터뷰 방식은 안내 메일로 따로 알려 줍니다.
원데이 인터뷰와 과제
일부 공고는 '후보자분들의 부담을 최소화하고자 모든 인터뷰를 하루에 진행'하는 원데이 인터뷰를 적었습니다. 시니어 카피라이터 공고에는 온라인 카피테스트가, AI Engineer 공고에는 온라인 실무 역량 과제 테스트와 1차 인터뷰 PT 발표가 있습니다. 채용 FAQ는 필기고사는 없고 실기 테스트나 과제는 포지션에 따라 있을 수 있다고 답했습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사라도 공고마다 단계가 다르므로 지원 전에 공고 하단의 채용 절차를 따로 확인해야 합니다. 원데이 인터뷰라면 하루에 여러 면접관을 연달아 만나므로 같은 사례를 반복하지 않도록 여러 개 준비해 두는 편이 좋습니다.
이력서 형식과 포트폴리오
채용 FAQ는 이력서 양식이 따로 없으니 이력서, 포트폴리오, Notion 등 자유로운 방법으로 지원하되 문서 호환 문제로 가능한 PDF로 내 달라고 답했습니다. 디자인·모션·카피·영상 공고는 포트폴리오를 필수로 받고, BX 디자이너 공고는 AI를 활용해 만든 결과물을 포트폴리오에 반드시 넣어 달라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
크리에이티브 직군은 포트폴리오가 서류의 중심입니다. 공고마다 요구가 다르므로(퍼포먼스 디자이너는 담당 범위를 밝힌 영상 작업물 1건 이상) 포트폴리오 구성을 지원 공고의 요구에 맞춰야 합니다.
결과 안내와 재지원
채용 FAQ는 서류와 인터뷰 결과가 나오기까지 절차별로 영업일 기준 3~5일이 걸리고, 합격 여부와 관계없이 메일로 안내한다고 답했습니다. 중복 지원은 가능하며 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 진행될 수 있고, 같은 포지션에 불합격 이력이 있으면 6개월 뒤 지원을 권장합니다.
이렇게 볼 수 있어요
단계마다 영업일 3~5일이 걸린다고 밝혀 두어 서류부터 처우 협의까지의 일정을 미리 잡아 볼 수 있습니다. 중복 지원을 할 수 있고, 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 지원한 공고보다 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 안내될 수 있습니다.
지원 자격과 병역특례
채용 FAQ는 휴학생은 지원이 어렵고(재학 중인 학교에 취업계 등 지속 근무가 가능한 제도가 있으면 지원 가능) 졸업예정자는 지원할 수 있다고 답했습니다. 전문연구요원은 현역과 보충역 모두 신규 편입과 전직이 가능하다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI Engineer처럼 제목에 '전문연구요원 가능'을 붙인 공고가 있습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서나 지원서에 미리 밝혀 두는 편이 좋습니다.
이 공고만 다른 점
채용 절차는 서류 전형, 리크루터 콜, 온라인 실무 역량 과제 테스트, 1차 인터뷰(PT 발표 포함), 2차 인터뷰(대면 컬쳐 Fit), 처우 협의 및 채용 확정 순입니다.
회사 공통 절차와 달리 온라인 과제 테스트가 있고 1차 인터뷰에서 PT 발표를 합니다. 1차에는 프로덕트 오너와 개발자가 참여합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
과제 테스트 대비
이 공고에는 리크루터 콜 다음에 온라인 실무 역량 과제 테스트가 있습니다. LLM API로 작은 기능을 만들어 평가까지 해 보는 연습을 해 두면 도움이 됩니다.
- 2
1차 인터뷰 PT 준비
1차 인터뷰에서 PT 발표를 한다고 적혀 있고 프로덕트 오너와 개발자가 참여합니다. 대표 프로젝트 하나를 문제, 모델 선택, 구현, 운영 결과 순서로 발표할 수 있게 준비해 두세요.
- 3
전문연구요원 여부 밝히기
제목에 전문연구요원 가능이 붙어 있습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서에 밝혀 두세요.