이 자리가 왜 생겼을까요
NHN은 2026년 7월 개발 조직 중심이던 AI 서비스를 전 임직원으로 넓혔고, 같은 달 연 에이전틱 데이를 'AI 에이전트 기반의 업무 방식을 기업 문화로 정착시키겠다는' 취지로 기획했다고 밝혔습니다. 이 공고의 LLM서비스개발팀은 사내 각 부서의 업무 효율화를 위한 AI 툴을 만드는 내부 지원 조직이고, 부서별 MCP 대응과 Agent 개발 지원을 함께 맡습니다. 회사 전체가 AI 에이전트로 일하는 방식을 넓히는 동안 그 도구를 만드는 자리입니다. 다른 부서의 요구를 받아 Agent를 만들고 실제로 쓰이게 한 경험이 이 공고의 업무와 가장 가깝습니다.
- NHN, 기술 공유 행사 '에이전틱 데이' 개최…전사 AI 도입 통해 사내 AX 박차 (NHN 보도자료, 2026-07-07)
- NHN LLM 기술 개발 (LLM / Agent) 공고
NHN가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 NHN 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
프롬프트와 체인을 설계하며 LLM 기반 서비스를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
만드는 서비스의 사용자는 외부 고객이 아니라 사내 각 부서 임직원입니다. 팀 소개가 목표로 '현업에서 실제로 쓰이는 AI 툴'을 들었으므로, 만든 기능을 사용자가 계속 썼는지가 이 일의 결과로 남습니다.
Agent Orchestration을 설계하고 자동화 Tool을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 Agent와 도구를 엮어 하나의 업무를 끝내는 구조를 설계하는 일입니다. 단일 챗봇보다 도구 호출과 단계 분기를 다뤄 본 경험이 이 업무에 가깝습니다.
사내 부서의 Agent 개발 요청에 기술 컨설팅과 구성 지원을 하고, 관련 Agent를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발에 앞서 요청한 부서와 요구를 정리하고 구성을 제안하는 일이 들어 있습니다. 팀 소개에 적힌 부서별 MCP 대응도 이 업무와 함께 맡게 됩니다.
RAG 파이프라인을 구축·운영하고 청킹·임베딩, 벡터 DB 색인·검색 품질을 튜닝합니다.
이렇게 볼 수 있어요
구축에서 끝나지 않고 검색 품질 튜닝까지 운영 업무로 적혀 있습니다. 청크 크기나 임베딩 모델을 바꿔 검색 결과가 어떻게 달라졌는지 측정해 본 경험이 이 업무를 설명하는 근거가 됩니다.
모델 학습 및 최적화 관련 업무를 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서비스 개발 공고이지만 모델 학습도 업무 범위에 있습니다. 우대 사항의 도메인 특화 모델 학습(LoRA, Scratch 등 Fine-tuning)과 이어지는 일입니다.
2자격 요건
관련 분야 석사학위 이상을 소지했거나 개발 경력이 2년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학위와 경력 가운데 하나만 갖추면 됩니다. 석사 과정에서 LLM이나 NLP를 연구했다면 실무 경력이 짧아도 이 조건을 채웁니다.
LLM 기술에 관심이 많고 기반 지식을 갖춘 분을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건이 경험이 아니라 관심과 기반 지식으로 적혀 있습니다. 개인 프로젝트나 연구로 LLM을 다뤄 본 기록이 있다면 실무 경력이 짧아도 관심과 지식을 함께 보여 줍니다.
3우대 사항
AI/LLM 및 Agent 기반 서비스를 기획부터 개발, 출시, 운영까지 해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 서비스의 전 과정을 맡아 본 경험을 봅니다. 출시 뒤 운영하며 무엇을 고쳤는지까지 설명할 수 있어야 이 항목에 답이 됩니다.
POC를 넘어 실제 사용자가 있는 서비스를 개발하고 개선한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
시연용 결과물과 사용자가 있는 서비스를 구분하고 있습니다. 사용자 수나 사용 빈도처럼 실제로 쓰였다는 근거를 함께 적어야 그 차이가 드러납니다.
레거시 시스템 연동 Agent를 개발한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
사내 부서의 기존 업무 시스템과 Agent를 연결해 본 경험입니다. 연동한 시스템과 인증·권한 처리를 어떻게 풀었는지가 이 경험의 내용입니다.
도메인 특화 모델 학습 경험(LoRA, Scratch 등 Fine-tuning)을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 모델 학습·최적화와 이어지는 항목입니다. 학습에 쓴 데이터와 기존 모델 대비 개선 수치가 이 경험을 설명하는 핵심입니다.
AI/NLP 학회 논문 발표 경험이나 AI 관련 챌린지 상위권 입상 같은 수상 실적을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건의 석사 경로와 함께 연구 이력을 인정하는 항목입니다. 학회나 대회 이름, 연도, 순위를 구체적으로 적어야 확인이 됩니다.
Python 개발에 능숙한 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
자격 요건에는 언어가 없고 우대 사항에만 Python이 있습니다. 주로 쓴 언어가 다르다면 Python으로 만든 결과물이 포트폴리오에 따로 있어야 이 우대 사항이 확인됩니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 7월 6일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 판교 삼평동 플레이뮤지엄(Play Museum)
- 경력 조건 : 경력 2년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- LLM
- RAG
- MCP
- LoRA
- Python
전형과 지원
NHN 채용 사이트의 기본 전형은 서류전형, T인터뷰, C인터뷰 순이고 직무에 따라 Pre-Test나 사전 과제, 전화인터뷰가 추가됩니다. 같은 사이트에 올라온 공고라도 법인마다 전형 표기가 달라 지원하는 공고의 합류 여정 항목을 따로 확인해야 합니다.
기본 단계
지원 안내는 전형을 '서류전형 → (Pre-Test) → T인터뷰(Tech) → C인터뷰(Career)'로 적었고, NHN 법인 공고는 그 뒤에 처우협의와 입사를 붙여 적습니다. 합류 여정은 경력 채용 일부 직무가 T인터뷰에서 포트폴리오나 사전과제 PT발표를 한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
사전과제와 라이브코딩, 포트폴리오 제출은 공고마다 붙는 조건이 다릅니다. 공고 아래쪽의 합류 여정 항목에 별표로 달린 주석까지 읽어야 서류 합격 뒤의 일정을 미리 잡을 수 있습니다.
두 인터뷰가 보는 것
T인터뷰는 직무를 잘 아는 스페셜리스트들과 직무 역량과 경험 위주로 약 40분에서 1시간 대화하는 자리이고, C인터뷰는 사업부의 주요 의사결정권자와 인사팀이 일하는 방식, 성향, 가치관을 묻는 자리라고 소개합니다.
이렇게 볼 수 있어요
C인터뷰에는 기술 면접관이 아니라 그 사업부의 의사결정권자가 들어옵니다. 직무 이야기와 별도로 일하는 방식과 지원 동기를 설명할 준비가 필요합니다.
법인마다 다른 표기
분석 시점 NHN Link 공고는 '1차 실무면접'과 '2차 임원면접', NHN ACE 공고는 '1차면접(실무)'와 '2차면접(임원)', NHN COMMERCE 공고는 '1차면접'과 '2차면접'으로 단계를 적었습니다. 세 법인의 공고에는 모두 상시 채용이라 면접이 수시로 진행되고 먼저 지원한 사람에게 기회가 먼저 부여된다는 안내가 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 채용 사이트라도 법인마다 단계 이름이 다릅니다. 먼저 지원한 사람부터 면접이 잡히는 공고라면 지원 시점을 늦출수록 기회가 줄어듭니다.
결과 안내와 재지원
수시채용 서류 결과는 1개월 이내, 면접 결과는 면접일로부터 최대 2주 이내에 안내하고 법인별로 발표 일정이 다를 수 있다고 적었습니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 결과를 받은 시점부터 최소 6개월 뒤를 권장한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
6개월은 금지가 아니라 권장 기간이고, 같은 공고에 대한 안내입니다. 6개월 뒤 다시 지원하려면 1:1 채용문의로 절차를 안내받으라고 적었습니다.
지원서 양식과 중복 지원
지원서는 사진 없는 양식이고 최종 제출 뒤에는 고칠 수 없습니다. 한 공고 안에서는 한 직무에만 지원할 수 있습니다. 인성·적성 검사는 없지만 직무에 따라 서류 합격자에게 직무지식 테스트를 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
제출 뒤 수정이 안 되므로 공고의 자격 요건과 맞춰 보는 검토는 제출 전에 끝내야 합니다. 포트폴리오가 필수인 공고도 있어 첨부 조건을 공고마다 확인해야 합니다.
이 공고만 다른 점
서류 제출 때 포트폴리오가 필수이고, T인터뷰에서 사전과제와 라이브코딩을 진행합니다.
포트폴리오 없이는 서류를 낼 수 없습니다. T인터뷰 전에 과제와 라이브코딩 안내를 따로 받으므로 서류 합격 뒤 일정을 넉넉히 비워 두는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
사내 사용자가 쓴 AI 도구 정리하기
지원서 안내는 해온 업무를 프로젝트 단위로 정리하라고 적었습니다. 만든 AI 툴마다 누가 어떤 업무에 썼는지, 쓰기 전과 후에 무엇이 달라졌는지를 함께 적어 두면 팀이 목표로 하는 '현업에서 실제로 쓰이는 AI 툴'과 연결됩니다.
- 2
RAG 품질을 바꾼 기록 꺼내기
청킹 방식이나 임베딩 모델, 색인 구성을 바꾸며 검색 품질을 비교한 기록이 있다면 지표와 함께 정리합니다. 라이브코딩과 사전과제가 있는 공고라 구현 과정을 직접 설명할 일이 생깁니다.
- 3
포트폴리오에 Agent 구조 담기
서류 제출 때 포트폴리오가 필수입니다. 깃허브나 노션에 Agent 구조도, 사용한 도구, 운영하며 고친 문제를 담아 두면 T인터뷰에서도 그대로 쓸 수 있습니다.