이 자리가 왜 생겼을까요
업스테이지 Enterprise AI 사업개발 공고는 Enterprise Business 부문이 고객사의 내부 환경에 AI를 직접 구축해서 판매하고, 대부분의 프로젝트가 외부 인터넷이 차단된 온프레미스 환경에서 진행된다고 소개합니다. 같은 공고는 고객이 은행·보험사·증권사를 중심으로 제조, 건설, 방산까지 확장되고 있다고 적었습니다. 이 공고의 AI Solution Architect & Engineer는 금융·공공 등 엔터프라이즈 고객의 On-premise, Private Cloud, 폐쇄망 환경에서 Kubernetes·Container 기반 배포와 GPU 인프라 구성, 고객 시스템 연동, 운영 자동화를 맡습니다. 인터넷이 막힌 고객 환경에 제품을 설치하고 운영까지 맡아 본 경험이 있다면 사전 점검부터 반입, 구축, 정기점검까지 거친 절차를 순서대로 설명할 준비가 필요합니다.
업스테이지가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 업스테이지 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
[구축] 고객사 인프라를 분석하고 업스테이지 AI 제품의 On-premise·Private Cloud·폐쇄망 배포 아키텍처를 설계하고 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
설계와 구축을 같은 엔지니어가 맡습니다. 공고도 설계 문서로 끝나는 아키텍트가 아니라고 적었으므로, 직접 설계하고 설치까지 마친 프로젝트를 고객 환경 유형과 함께 정리하면 이 업무와 바로 맞습니다.
[구축] 고객 요구사항과 기존 시스템을 기술적으로 파악해 AI 제품(REST API, OpenAI 호환 API 등)과 고객 시스템 간 연동 방안을 설계하고 문제를 해결합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연동 대상 API 형식이 이름으로 나옵니다. 고객 시스템과 API를 붙이며 인증이나 타임아웃 문제를 해결해 본 사례는 필수 사항의 REST API 연동·디버깅 경험과도 이어집니다.
[구축] 반복 가능한 구축을 위한 배포 자동화, CI/CD, 사전 환경 점검, 성능·부하 검증 등 표준 배포 체계와 도구를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 번의 설치가 아니라 다음 고객에게도 쓰는 체계를 만드는 업무입니다. 고객마다 달랐던 설치 절차를 하나의 도구로 묶어 걸린 시간을 줄인 경험이라면 줄어든 시간을 숫자로 밝힐 수 있습니다.
[구축] 설치 스크립트 수준을 넘어 배포 자동화 도구, 점검·모니터링 도구, 운영 대시보드 등 내부 도구를 직접 설계하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 사항도 일회성 스크립트를 넘어 유지보수되는 코드를 작성한 경험을 요구합니다. 동료가 함께 쓰고 고쳐 온 운영 도구가 있다면 저장소 규모나 사용 기간이 그 경험을 알려 줍니다.
[운영] 운영 중인 AI 서비스의 장애에 대응하고 원인을 분석(RCA)해 재발 방지 조치를 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항에도 RCA와 재발 방지 체계 수립·운영이 있습니다. 장애를 탐지부터 재발 방지까지 직접 맡아 본 사례가 이 업무와 우대 사항을 함께 설명합니다.
[운영] 제품·모델 버전 업그레이드, 보안 패치, 데이터 마이그레이션 등 운영 중 변경 작업을 계획·수행하고 롤백 체계를 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
변경 작업과 롤백이 한 항목에 있습니다. 서비스를 멈추지 않고 버전을 올려 본 경험이라면 점검 시간과 롤백 기준을 함께 쓰면 변경 관리 경험의 범위가 전해집니다.
[운영] 모니터링·알림·로그·백업/복구·정기점검 등 운영 체계를 설계·개선하고, GPU 사용률·응답 지연 등 운영 지표를 기반으로 성능을 튜닝하고 증설을 산정합니다.
이렇게 볼 수 있어요
운영 지표로 GPU 사용률과 응답 지연이 나옵니다. LLM이나 OCR 서빙의 지표를 보고 자원을 늘리거나 설정을 바꾼 경험이 있다면 판단에 쓴 지표와 결과를 함께 적을 수 있습니다.
[운영] 고객 기술지원 요청에 대응하고 제품·모델 개발 조직과 협업해 제품을 개선하며, 점검 보고서·운영 가이드 등 기술 문서를 작성합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 현장에서 해결한 문제를 자동화, 표준화, 제품 개선으로 이어 가는 것을 가장 중요하게 생각한다고 적었습니다. 고객 이슈를 제품 개선 요청으로 넘겨 실제로 반영된 사례가 이 업무에 맞는 이야깃거리입니다.
2자격 요건
Linux·Container·Kubernetes 기반 인프라 운영, DevOps 또는 API·시스템 연동 분야 실무 경력 3~10년이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
세 분야는 이 공고 업무의 갈래와 하나씩 맞물립니다. 인프라 운영은 장애 대응·정기점검에, DevOps는 배포 자동화·CI/CD 표준화에, API·시스템 연동은 고객 시스템과의 연동 설계에 쓰입니다. 한 분야에서 쌓은 경력이라면 나머지 두 갈래의 일을 고객 현장에서 어디까지 맡아 봤는지가 함께 보이면 좋습니다.
Linux 서버 환경에서의 시스템 운영 실무 경험과 Docker 등 Container 기술의 실무 활용 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Linux와 Container가 각각 따로 적혀 있습니다. 우대 사항에 RHEL 계열 OS와 containerd, Podman이 있으므로 써 본 배포판과 런타임 이름을 함께 밝혀 두면 비교가 쉽습니다.
Kubernetes 기반 서비스의 배포·운영 및 Troubleshooting 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 자리의 Kubernetes는 고객사 On-premise·폐쇄망 안에서 돕니다. 그래서 외부 이미지 저장소에 접근하지 못해 생기는 pull 실패나 고객 방화벽·프록시에 막힌 통신 같은 문제가 흔합니다. 우대 사항은 클러스터와 Container Runtime(containerd, Podman)을 직접 구성한 경험을 꼽았습니다. 노드·런타임 층까지 들여다본 장애 사례는 관리형 클러스터에서 배포만 해 본 경험과 구별됩니다. 그런 사례라면 원인과 조치를 그 층과 함께 설명할 수 있습니다.
REST API 구조(요청/응답, 인증, 에러 처리, 타임아웃 등)에 대한 이해와 API 연동·디버깅 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
API 구조의 세부 항목이 괄호 안에 나옵니다. 고객 시스템과 연동하며 인증이나 타임아웃 문제를 디버깅한 경험은 이 요건과 업무의 연동 항목에 함께 쓸 수 있습니다.
HTTP, DNS, TLS, TCP/IP, Proxy, Load Balancer, Firewall 등 서비스 운영에 필요한 네트워크 지식이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 고객의 인프라, 네트워크, 보안 정책을 직접 분석하고 연동해야 한다고 적었습니다. 고객사 방화벽이나 프록시 정책 때문에 생긴 연결 문제를 해결해 본 경험을 예로 들 수 있습니다.
Python, Bash 등을 활용해 운영 도구·자동화 소프트웨어를 직접 개발한 경험(일회성 스크립트를 넘어 유지보수되는 코드를 작성한 경험)이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
괄호 안에 유지보수되는 코드라는 단서가 붙어 있습니다. 버전 관리와 리뷰를 거치며 오래 고쳐 온 도구가 있다면 사용 기간과 기능 변화를 함께 정리할 만합니다.
운영 중인 서비스에서 Application부터 Infrastructure까지 여러 계층을 종합적으로 분석해 장애 원인을 찾고 해결한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 소개도 Application, API, AI Serving, Container, Kubernetes, GPU, OS, Network, Storage를 넘나들며 문제를 분석한다고 적었습니다. 원인이 처음 의심한 계층과 다른 곳에 있었던 장애 사례가 이 요건에 맞는 이야기입니다.
고객·파트너·내부 조직과 기술적으로 원활하게 소통하고 협업하는 능력(비개발 직군에게 기술 내용을 쉽게 설명하는 능력 포함)이 필요하고, 고객사 출장이 잦은 업무 환경에서 근무할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
직무 소개도 서울 지역 고객사 비중이 높고 구축·점검·장애 대응을 위한 출장이 자주 있다고 적었습니다. 고객 담당자에게 장애 원인과 조치를 설명해 본 경험이 있다면 보고서나 설명 자료로 보여 줄 수 있습니다.
3우대 사항
On-premise 또는 폐쇄망 환경에서 엔터프라이즈 소프트웨어를 구축·운영한 경험(RHEL 계열 OS, 오프라인 패키지·이미지 반입 등)과 Kubernetes Cluster 및 Container Runtime(containerd, Podman 등)을 직접 구성·운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
폐쇄망 구축과 클러스터 직접 구성이 우대 사항 앞쪽에 있습니다. 인터넷이 막힌 환경에 이미지와 패키지를 반입해 클러스터를 세운 경험이 있다면 절차를 단계별로 정리해 두는 것이 좋습니다.
NVIDIA GPU, CUDA, NVIDIA Container Toolkit·GPU Operator 등 GPU 인프라 실무 경험과 vLLM 등 AI Serving Framework 활용 경험, LLM·VLM·OCR 서빙 특성에 대한 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 GPU 사용률·응답 지연 지표와 이어지는 항목입니다. 모델 서빙을 직접 운영했다면 쓴 프레임워크와 GPU 구성, 처리량을 함께 밝히면 서빙 경험의 범위가 전해집니다.
OpenAI 호환 API, gRPC, WebSocket·SSE(스트리밍) 등 다양한 API·통신 방식에 대한 이해, Helm Chart·Kubernetes Manifest 기반 배포 패키징 경험, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 등 Observability Stack 구성·운영 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
OpenAI 호환 API의 스트리밍 응답은 SSE로 오가는 경우가 많습니다. 이때 고객사 Proxy·Load Balancer의 버퍼링이나 타임아웃 설정 때문에 응답이 끊기는 문제가 생길 수 있습니다. Helm Chart는 고객마다 반복하는 표준 배포 체계에 쓰입니다. Observability Stack은 업무에 적힌 GPU 사용률·응답 지연 지표를 모으는 도구입니다. 써 본 것과 직접 구성한 것을 나눠 보이면 경험의 깊이가 구분됩니다.
운영 중인 서비스의 무중단 업그레이드·롤백, 백업·복구 등 변경 관리 경험, 장애 원인 분석(RCA) 및 재발 방지 체계를 수립·운영한 경험, 금융·공공 고객의 보안 요구사항(망분리, 보안성 검토, SBOM, 취약점 조치 등) 대응 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업스테이지 보험 청구 자동화 페이지에는 국내 보험 청구 처리의 60% 이상을 맡고 있다는 문장이 있고, 같은 회사 Enterprise AI 사업개발 공고는 고객이 은행·보험사·증권사를 중심으로 넓어지고 있다고 적었습니다. 보안성 검토나 취약점 조치에 인프라 담당으로 참여했다면 고객 유형과 맡은 조치를 구체적으로 쓰는 편이 이 공고의 금융·공공 고객과 맞습니다.
PostgreSQL 등 RDBMS 운영 또는 데이터 마이그레이션 경험, FastAPI 등을 활용한 백엔드 API 서버 개발 경험, Git 기반 협업 경험(코드 리뷰, 테스트 작성, 브랜치 전략), 운영 도구·대시보드를 만들 수 있는 수준의 프론트엔드 역량을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
내부 도구를 직접 만드는 업무와 이어지는 개발 역량입니다. 운영 대시보드를 백엔드부터 화면까지 만들어 본 경험이 있다면 쓴 기술과 사용자를 함께 소개하면 됩니다.
Claude Code, Cursor 등 AI 도구를 활용해 구축·운영 업무의 생산성을 높인 경험과 LLM·RAG 기반 기능을 직접 구현해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 도구 활용과 LLM 기능 구현이 함께 있습니다. 설치 스크립트나 점검 도구를 AI 도구로 만들며 줄인 시간이 있다면 결과를 어떻게 검증했는지까지 덧붙일 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 12월 16일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 한국과학기술회관 2관 (추정)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Linux
- Docker
- Kubernetes
- REST API
- OpenAI 호환 API
- Python
- Bash
- RHEL
- containerd
- Podman
- NVIDIA GPU
- CUDA
- NVIDIA Container Toolkit
- GPU Operator
- vLLM
- gRPC
- WebSocket
- SSE
- Helm Chart
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- PostgreSQL
- FastAPI
- Git
- Claude Code
- Cursor
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 업무 지식 이론 테스트를 포함한 온라인코딩테스트와 기술 인터뷰(1차/2차), 롤매칭 인터뷰가 차례로 있습니다. 최종 인터뷰 뒤에는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
전형은 서류 전형, 온라인코딩테스트, 기술 인터뷰 1차·2차, 롤매칭 인터뷰, 컬처 인터뷰, 최종 인터뷰, 최종 결과 발표 순서입니다. 회사 공통 절차보다 코딩테스트 한 단계와 인터뷰 두 차례가 더 있어 일정을 길게 잡는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
폐쇄망 구축 사례 단계별로 정리하기
업무와 우대 사항에 On-premise·폐쇄망 구축이 거듭 나옵니다. 직접 맡은 구축 하나를 골라 사전 점검, 이미지·패키지 반입, 설치, 연동, 인수 점검 순서로 정리해 두세요.
- 2
온라인코딩테스트 대비하기
서류 전형 다음이 업무 지식 이론 테스트를 포함한 온라인코딩테스트입니다. Python이나 Bash로 운영 문제를 푸는 연습과 함께 Linux, 네트워크, Kubernetes 기본 개념을 다시 훑어 두면 이론 문항에도 대비할 수 있습니다.
- 3
출장 가능 범위 확인하기
원격 근무 기반이지만 구축·점검·장애 대응을 위한 고객사 출장이 자주 있고 서울 지역 고객사 비중이 높다고 적혀 있습니다. 출장 빈도와 거리에 대한 본인의 조건을 정리해 롤매칭 인터뷰에서 확인합니다.