[업스테이지] Solar Product Manager 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• Solar LLM 및 VLM 제품의 장·단기 기술 로드맵을 정의하고 실행합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  제품 기능 로드맵보다 모델의 기술 로드맵이 앞에 있습니다. 모델 버전마다 어떤 능력을 더할지 정해 본 경험이 있다면 그 결정 과정을 대표 사례로 쓸 수 있습니다.

• 모델 연구팀 및 엔지니어링 팀과 협업해 모델 개발 방향성과 제품 전략을 수립합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  연구 일정과 제품 일정을 조율하는 일이 포함되므로 두 일정이 어긋났을 때 무엇을 조정했는지를 이 업무의 사례로 들 수 있습니다.

• 모델 개발 및 제품화 과정에서 생기는 기술적 블로커와 이슈를 식별하고 해결합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  PM이 기술 문제를 직접 찾아 푸는 데까지 관여합니다. 학습 데이터나 서빙 문제처럼 기술 쪽 장애물을 발견해 해결 경로를 만든 사례가 있으면 구체적으로 적을 만합니다.

• 모델 성능, 사용자 요구사항, 시장 변화 등을 제품과 기술 로드맵에 반영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  벤치마크 수치와 고객 요구, 경쟁 상황을 함께 보고 우선순위를 정합니다. 세 가지가 서로 다른 방향을 가리켰을 때 무엇을 기준으로 정했는지가 인터뷰 질문으로 이어지기 쉽습니다.

• 연구·엔지니어링·마케팅·비즈니스 조직 간 협업과 커뮤니케이션을 리딩합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  네 조직의 이름이 업무와 필수 사항에 반복해 나옵니다. 출시 하나를 위해 여러 조직의 일정을 맞춘 경험을 조직별 역할과 함께 정리해 두면 설명하기 쉽습니다.

• 모델 성능 및 제품 운영 데이터를 기반으로 개선과 전략 수립을 이어 갑니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  출시 뒤에도 운영 데이터를 보고 다음 결정을 내립니다. 출시 뒤 지표를 보고 기능이나 로드맵을 바꾼 경험이 있다면 대표 사례가 됩니다.

2자격 요건

• 관련 경력 5년 이상으로 IT 제품 기획, 제품 관리 또는 개발 조직에서 제품/프로젝트를 리드한 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  기획, 제품 관리, 개발 조직 가운데 어디서 쌓은 경력이어도 됩니다. 개발자로 일하며 프로젝트를 리드한 경력도 인정되므로 리드한 기간을 따로 표시해 두세요.

• AI/ML 기술과 AI 제품 개발 프로세스를 이해하고 이를 바탕으로 제품 전략과 로드맵을 수립·실행할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  모델 학습과 평가, 배포로 이어지는 개발 흐름을 아는지를 봅니다. AI 제품을 직접 맡지 않았더라도 AI 기능을 기획해 본 경험이 있다면 그 과정을 단계별로 설명할 수 있습니다.

• 연구·엔지니어링·비즈니스 등 다양한 조직과 협업하며 이해관계자를 조율한 경험을 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  연구 조직이 협업 대상에 처음으로 적혀 있습니다. 연구자와 일정을 협의해 본 경험이 있다면 자세히 적는 게 좋습니다.

• 복잡한 기술 및 운영 이슈를 해결하는 문제 해결 능력과 강한 오너십이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무의 기술적 블로커 해결이 자격으로 다시 나옵니다. 책임 범위가 정해지지 않은 문제를 맡아 끝낸 사례가 있다면 오너십의 근거로 쓸 수 있습니다.

• 여러 팀, 다양한 이해관계자와의 협업과 조율에 능숙해야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  협업이 필수 사항에 두 번 적혀 있습니다. 의견이 부딪힌 상황에서 어떤 근거로 합의를 만들었는지가 컬처 인터뷰와 기술/협업 인터뷰에서 함께 다뤄질 수 있습니다.

3우대 사항

• LLM, VLM 등 AI 모델을 학습해 봤거나 모델 구조와 구현체를 이해하고 있는 사람을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  PM이 모델 구조를 직접 이해하면 연구팀과의 대화가 짧아집니다. 필수 사항은 AI 개발 프로세스 이해까지이고 직접 학습해 본 경험은 우대 쪽에 있습니다.

• AI 모델 서빙, inference 시스템 또는 MLOps 파이프라인을 구축·운영해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  서빙과 MLOps는 모델을 만든 뒤 제품으로 내보내는 단계입니다. 서빙 비용과 응답 속도는 가격과 출시 범위를 정할 때 함께 따지는 요소입니다.

• AI 제품 또는 프로젝트를 최적화·자동화·효율화 관점에서 개선해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개에 프로젝트 진행 상황을 모니터링하고 자동화하는 운영 체계를 만든다고 적혀 있습니다. 반복 업무를 도구로 바꾼 사례가 이 항목의 예시가 됩니다.

• 모델 성능을 평가하기 위한 Benchmark, Evaluation 또는 실험 관리 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개에 벤치마크와 평가 프로세스를 관리한다는 문장이 있습니다. 평가 기준을 정하거나 실험 결과를 관리해 본 경험은 이 PM이 실제로 맡을 일과 같습니다.

• LLM, Multimodal AI, Agent 시스템 등 Generative AI 제품을 개발해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  생성형 AI 제품 경험은 우대 사항이라 필수는 아닙니다. 전통적인 IT 제품만 맡아 왔다면 필수 사항의 AI 개발 프로세스 이해를 다른 방식으로 보여 줘야 합니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 3월 5일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 한국과학기술회관 2관 (추정)
• 경력 조건 : 경력 5년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

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.

지원 전 준비할 것

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   모델 로드맵을 직접 정한 경험 정리하기

   Solar LLM과 VLM의 기술 로드맵이 첫 업무로 적혀 있습니다. 로드맵에 무엇을 넣고 무엇을 뺐는지, 그 근거가 성능 지표였는지 고객 요구였는지를 사례 하나로 정리해 두세요.

2. 2

   Solar 제품군 직접 써 보기

   Solar Pro 4와 Solar Mini 4는 공식 사이트에서, Solar Open 2는 허깅페이스에서 확인할 수 있습니다. 직접 써 보고 모델별 쓰임새를 비교해 두면 롤매칭 인터뷰에서 제품 이해를 보여 줄 수 있습니다.

3. 3

   연구 조직과 일한 장면 고르기

   필수 사항과 업무 모두에 연구 조직과의 협업이 있습니다. 연구 일정 때문에 계획을 바꾼 경험을 기술/협업 인터뷰에서 쓸 수 있게 준비해 두면 좋습니다.