이 자리가 왜 생겼을까요
공고는 업스테이지 Document AI를 OCR과 정보추출 기술을 바탕으로 번거로운 문서 처리를 자동화하는 제품으로 소개하고, 기업 환경에 맞춘 Private LLM 서비스도 제공한다고 적었습니다. 업스테이지는 2026년 10월 Upstage Studio 새 버전을 발표하며 Amwins Group Benefits가 80개가 넘는 carrier 양식의 송장 처리 시간을 최대 2시간에서 5분 이내로 줄였다고 소개했습니다. 이 공고의 담당자는 고객사의 현실 문제를 풀기 위해 Agent와 Document AI 파이프라인을 개발하고 도입된 모델의 유지보수까지 맡습니다. 형식이 제각각인 고객 문서를 처리하는 파이프라인을 만들고 운영해 본 경험에서는 다룬 양식의 수와 함께 처리 시간이 얼마나 줄었는지를 밝히는 편이 좋습니다.
업스테이지가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 업스테이지 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Enterprise B2B 내 AI 개발: Agent 및 LLM 사업에서 Agentic pipeline을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업스테이지가 소개하는 스튜디오는 문서 업무용 AI agent를 만들고 돌리는 제품입니다. 고객사 업무를 여러 단계로 나눠 LLM과 도구를 이어 붙인 파이프라인을 만들어 봤다면 단계를 나눈 기준과 실패를 처리한 방식을 구체적으로 적는 편이 좋습니다.
Enterprise B2B 내 AI 개발: Document AI 사업에서 모델과 Agentic pipeline을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고에 따르면 업스테이지는 OCR과 Key-Value 추출 기술을 갖추고 다양한 문서 레이아웃을 분석하는 Document Parsing 모델을 공개했습니다. 문서 이해 모델을 학습시키거나 그 결과를 후처리해 고객 시스템에 넘겨 본 경험이 있다면 다룬 문서 종류와 넘긴 형식을 함께 적을 수 있습니다.
Enterprise B2B 내 AI 개발: 고객사의 AI 도입을 위한 PoC/BMT를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
고객사가 도입을 정하기 전 단계의 개발입니다. 약속한 기간 안에 고객 데이터로 결과를 내 본 경험이 있다면 기간과 고객이 비교한 지표를 함께 적는 편이 좋습니다.
Enterprise Product 연구/개발: 고객만족을 위한 Agent 및 Document AI 관련 기술을 연구하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개별 고객 프로젝트에서 나온 요구가 제품 기술 연구로 이어지는 업무입니다. 한 고객의 문제를 풀며 만든 기법을 여러 고객에게 쓸 수 있게 일반화해 본 경험이 이 연구 개발에서 하는 일과 같습니다.
Enterprise Product 연구/개발: 고객사에 도입된 모델의 운영 안정성을 확보하기 위해 유지보수, 정기점검, 품질개선을 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발로 끝나지 않고 도입 뒤 운영까지 이 직무가 맡습니다. 배포된 모델의 품질 저하를 모니터링하고 재학습이나 규칙 수정으로 바로잡아 본 경험이 있다면 어떤 신호로 문제를 알아챘는지까지 설명할 수 있습니다.
2자격 요건
AI 문제를 주도적으로 정의하고 체계적으로 분석해 해결하는 문제 해결 역량을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 담당자가 고객사가 대면한 현실 문제를 풀기 위해 개발한다고 적었습니다. 고객의 업무 요청을 입력과 출력, 평가 기준이 있는 과제로 바꿔 정의한 과정을 단계별로 정리해 두면 기술 인터뷰와 롤매칭 인터뷰에서 함께 꺼낼 수 있습니다.
LLM 및 Document AI 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 Agent·LLM 사업과 Document AI 사업 두 갈래로 적혀 있습니다. 한쪽 경험이 더 깊다면 다른 쪽을 어디까지 다뤄 봤는지 나눠 적어 두는 것이 롤매칭 인터뷰에서 맡을 사업을 정하는 데 도움이 됩니다.
중급 이상의 Python 프로그래밍 개발 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
전형에 알고리즘 코딩테스트와 딥러닝 코딩테스트가 따로 있습니다. 공고는 테스트에 쓸 언어를 적지 않았지만, 필수 사항의 torch, transformers 같은 프레임워크가 Python 기반이라 두 테스트를 Python으로 준비해 두면 업무에서 쓸 도구로 연습하게 됩니다.
LLM 프롬프트 분석 및 엔지니어링 역량을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
프롬프트 수정만으로 고객 문서의 추출 정확도나 응답 품질이 달라진 사례가 이 요건에 가장 가깝습니다.
torch, langchain, langgraph, vllm, transformers 등 AI 프레임워크를 이해하고 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
torch·transformers는 모델 학습, langchain·langgraph는 Agentic pipeline 구성, vllm은 서빙에 쓰는 도구입니다. 이 목록은 업무의 개발부터 운영까지를 고루 다룹니다. 같은 회사 AI Engineer - Agents 공고가 Rust·Golang·Python 같은 언어의 깊이를 요구한 것과 달리 이 공고는 도구 이름을 들었습니다. 고객 프로젝트에 실제로 올려 본 도구가 이 요건의 사례입니다. 특히 폐쇄망 고객 서버에서 vllm으로 모델을 띄워 본 경험은 우대 사항의 On-premise 개발까지 함께 보여 줍니다.
3우대 사항
AI 관련 석사 학위 또는 동등한 실무 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
석사 과정에서 문서 이해나 LLM을 다뤘다면 연구 주제가 업무의 고객사 과제와 바로 연결됩니다. 학위가 없다면 모델을 직접 설계하고 실험한 실무 경험을 자세히 적는 게 좋습니다.
Claude Code, Codex 등 최신 AI 도구를 활용한 개발 역량을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
PoC/BMT처럼 기한이 짧은 개발이 업무에 있습니다. AI 코딩 도구로 개발 기간을 줄여 본 경험은 이런 짧은 개발에 그대로 쓰입니다.
업스테이지 제품(Studio, DP, Solar 등)에 대한 깊은 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
고객사에 들어가는 것이 이 제품들입니다. 지원 전에 Studio, DP, Solar를 직접 써 보고 어떤 고객 문제에 어떤 제품을 조합할지 정리해 두면 롤매칭 인터뷰에서 꺼낼 수 있습니다.
Docker, Podman 등 container, 리눅스 및 폐쇄망(On-premise) 기반 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Enterprise AI 사업개발 공고는 대부분의 프로젝트가 외부 인터넷이 차단된 온프레미스 환경에서 진행된다고 소개합니다. 인터넷 없이 패키지와 모델을 반입해 고객 서버에서 돌려 본 경험이 있다면 그 절차를 구체적으로 설명할 수 있습니다.
Enterprise B2B 내 LLM 및 Document AI 기반 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업스테이지는 Solar Pro 4 보도자료에서 금융, 보험, 제조, 공급망처럼 규제가 많고 복잡한 산업의 고객을 소개했습니다. 기업 고객에게 LLM이나 문서 AI를 납품한 경험이 있다면 고객 산업과 맡은 범위를 함께 밝혀 둘 만합니다.
커뮤니케이션 역량과 지라, 노션, 슬랙 등 업무 도구를 활용해 커뮤니케이션을 효율화하는 문서화 역량, PM·사업개발팀·제품/Tech 팀 등 내부 유관 부서와의 협업을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고에 따르면 이 담당자는 내부 Product 팀과 고객사 사이에서 여러 팀과 긴밀하게 협력합니다. 고객 요청을 문서로 정리해 사업개발과 제품 팀에 넘기고 일정을 맞춘 경험이 있다면 남긴 문서의 형식까지 예로 들 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 6월 16일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 한국과학기술회관 2관 (추정)
- 경력 조건 : 경력 무관
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- torch
- langchain
- langgraph
- vllm
- transformers
- Claude Code
- Codex
- Docker
- Podman
- 리눅스
- 지라
- 노션
- 슬랙
전형과 지원
업스테이지의 기본 영입 절차는 다섯 단계이고, 채용 FAQ는 서류 전형부터 최종 합격까지 약 4~5주가 걸린다고 안내합니다. 공고마다 과제와 인터뷰 구성이 달라서 지원할 공고의 모집 절차를 따로 확인해야 합니다.
다섯 단계
서류 전형, 업무역량 인터뷰, 컬처 인터뷰, 최종 인터뷰, 최종 합격 순입니다. 직무에 따라 업무역량 인터뷰 전에 코딩테스트나 과제테스트, 체크업 세션이 있을 수 있고, 최종 인터뷰 뒤에는 필요하면 레퍼런스 체크를 합니다. 단계별 결과는 가급적 1주일 이내에 알려 준다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고별 모집 절차에는 업무역량 인터뷰 자리에 기술 인터뷰, 롤매칭 인터뷰, 협업 인터뷰 같은 이름이 적혀 있고 붙는 테스트도 다릅니다. 다른 회사와 일정을 맞춰야 한다면 지원할 공고의 절차를 기준으로 계산하는 편이 정확합니다.
컬처 인터뷰
협업 문화와 일하는 방식에 관한 지원자의 경험과 생각을 이야기하는 단계라고 안내하며, 업스테이지 웨이를 반드시 확인하라고 적었습니다. 인턴은 컬처 인터뷰까지 진행한 뒤 최종 결과를 발표합니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사는 Upstage Way 다섯 항목을 이 단계의 기준으로 안내합니다. 항목마다 그에 맞는 경험을 하나씩 정리해 두면 이 인터뷰를 미리 준비할 수 있습니다.
재지원과 중복 지원
같은 직무에 다시 지원하려면 불합격 뒤 6개월을 기다려야 하고, 다른 직무라면 바로 지원할 수 있습니다. 여러 직무에 함께 지원할 수 있고 결과는 직무마다 따로 안내합니다.
진행 방식과 제출 서류
채용 FAQ는 모든 인터뷰를 구글밋 화상 미팅으로 진행하고 복장 규정은 없다고 적었습니다. 다만 사업개발·파트너 관리와 IR 공고 일부는 인터뷰 한 차례를 오프라인으로 진행할 수 있다고 적었습니다. 지원서는 지원한 직무의 현업 담당자가 직접 검토합니다. 학업과 업무를 함께 하는 것은 허용하지 않으며, 졸업 예정자에게는 입사 희망 시점 2개월 전에 지원하라고 권합니다. 공고 하단에는 CV를 포함한 모든 제출 자료를 PDF로 올리고 연봉 정보나 주민번호 같은 민감 정보는 이력서에 적지 말라는 안내가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
현업 담당자가 서류를 읽으므로 직무 용어와 구체적인 결과를 그대로 써도 전달됩니다. 졸업 전이라면 학기가 끝나는 시점과 입사 가능일을 지원서에 함께 밝혀 두면 일정 확인이 쉬워집니다.
이 공고만 다른 점
전형 전체가 온라인으로 진행되고, 서류 전형 뒤에 알고리즘 코딩테스트와 딥러닝 코딩테스트, 기술 인터뷰, 롤매칭 인터뷰, 협업 인터뷰(Optional)가 차례로 있습니다.
전형은 서류 전형, 알고리즘 코딩테스트, 딥러닝 코딩테스트, 기술 인터뷰, 롤매칭 인터뷰, 협업 인터뷰(Optional), 컬처 인터뷰, 최종 인터뷰, 최종 결과 발표 순서입니다. 회사 공통 절차보다 테스트 두 번과 인터뷰가 한두 차례 더 있어, 다른 회사와 일정을 맞춘다면 기간을 넉넉히 잡는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
코딩테스트 두 종류 대비하기
알고리즘 코딩테스트와 딥러닝 코딩테스트를 차례로 봅니다. 딥러닝 쪽 내용은 공고에 없으므로 torch로 모델 학습과 추론 코드를 직접 짜 보며 손을 풀어 둡니다.
- 2
고객 프로젝트 하나를 PoC부터 운영까지 정리하기
업무가 PoC/BMT 개발에서 도입 뒤 유지보수와 정기점검까지 이어집니다. 한 고객 프로젝트를 골라 문제 정의, 사용한 모델과 파이프라인, 도입 뒤 품질을 관리한 방식을 순서대로 적어 둡니다.
- 3
파견과 출장 범위 확인하기
근무 형태에 필요시 국내외 고객사 파견과 출장이 적혀 있고, 근무환경 안내는 고객사가 주로 서울 종로와 강남에 있다고 밝혔습니다. 고객사 상주가 가능한 기간과 해외 출장 가능 여부를 롤매칭 인터뷰 전에 정리해 둡니다.