공고 비교
선택한 공고의 경력, 기술, 근무 조건과 전형을 같은 기준으로 정리했습니다. 지원 전에는 기업 원문에서 최신 내용을 다시 확인하세요.
| 비교 항목 |
넥스트증권
ML엔지니어(NLP·LLM)
제외
바꾸기
|
카카오뱅크
서버 개발자 - 뱅킹
제외
바꾸기
|
CJ올리브영
AI(ML) Engineer (광고)
제외
바꾸기
|
넷마블
AI 엔지니어(VLM /음성 에이전트) 모집
제외
바꾸기
|
|---|---|---|---|---|
| 경력 | 4년 이상 | 5년 이상 | 8년 이상 | 2년 이상 |
| 기술 | Machine Learning, AI, Python, SQL, AWS, PyTorch, Hugging Face, LLM, RAG, NLP, 4년 이상의 ML 엔지니어 경력 (NLP 또는 LLM 응용 중심), 한국어 텍스트 대상 NER, 분류, 클러스터링 모델을 프로덕션에 적용해보신 분, RAG 파이프라인(청킹, 임베딩, 리트리버, 리랭커, 프롬프트)을 설계하고 운영해보신 분, LLM 산출물의 품질을 정량적으로 평가하는 체계를 직접 만들어보신 분 (정답셋 구축, 근…, Python에 능숙하고 PyTorch, HuggingFace 등 프레임워크 활용 능력이…, 임베딩 모델 또는 소형 언어 모델의 파인튜닝·평가 경험이 있으신 분, 모델 서빙 및 추론 성능·비용 최적화 경험이 있으신 분, SQL 및 대용량 텍스트 데이터 처리 경험이 있으신 분, AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 익숙, 금융 뉴스, 공시(DART), 리서치 리포트 등 금융 텍스트를 다뤄보신 분, Entity Linking 또는 Entity Resolution을 대규모로 운영해보신 분, 지식그래프·온톨로지를 검색·추론에 결합해보신 분 (Graph RAG, SPARQL 기반…, 벡터 데이터베이스 또는 OpenSearch k-NN 기반 시맨틱 검색 구축 경험이 있으신…, LLMOps(프롬프트 버전 관리, 평가 자동화, LLM-as-judge, 회귀 테스트)…, 여러 서비스가 공유하는 AI 엔진을 플랫폼 형태로 제공·운영해보신 분, 금융 콘텐츠 생성 시 요구되는 규제·컴플라이언스 제약을 고려해 시스템을 설계해보신 분, GPU 프로파일링 및 추론 최적화(quantization, batching 등) 경험이…, AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Age…, AI Harness(MCP 서버, 커스텀 스킬, 훅 등)를 설계·구성하여 개발 생산성을… | Backend, Java, Spring, Kotlin, Kafka, Redis, 서버 개발 경력이 5년 이상인, Kotlin/Java·Spring Boot·ORM 실무 1년 이상, 기술 구현보다 문제 해결에 집중하는, 동료를 존중하고 팀의 성과를 자신의 성과처럼 여기는, 문제가 생겼을 때 먼저 손을 드는, 배움과 경험을 팀과 나누는, 시니어 추가: 동료의 일과 이슈를 함께 관리한 경험, 시니어 추가: 대규모 트래픽 서비스를 0에서 1까지 직접 구현하고 운영한 경험, 시니어 추가: 시스템을 상시 운영하고 장애를 직접 해결한 경험, 매니징 추가: 구성원들을 리딩하고 그룹을 운영한 경험, 매니징 추가: 동료 조직장, 상위 조직장, 하위 조직장과의 협업을 직접 다뤄본 경험, 매니징 추가: 권한 없이도 영향력으로 cross-team 문제를 풀어낸 경험, AI 기반 코드 생성·리뷰·테스트 자동화 실무 경험, Virtual Thread·Spring AI·Coroutine·Redis·Kafka 이해, MSA/Modular Monolith 설계·전환 경험 | AI, Machine Learning, Java, Kotlin, Python, Kubernetes, Kafka, Go, AWS, GCP, Spark, Ad Server, SSP, DSP, Ad Exchange 중 하나 이상의 플랫폼에서 ML, RTB 경험자: Real-Time Bidding 환경에서의 제약 조건(Time Budget, 대용량 데이터 파이프라인 경험자: Spark, Flink, Kafka 등을 활용한 대규모, MLOps/피처 스토어 구축 경험자: Feast 등을 활용한 실시간 피처 스토어 구축 및, 관련 분야(컴퓨터 공학, 통계학, 데이터 사이언스 등)의 석사/박사 학위 혹은 이에 준하는 | Python, AI, AI Agent, 자연어 처리(NLP), Vision, Multimodal AI 등, 분야에서 2년 이상의 연구 또는 서비스 개발 경험, (관련 석/박사 연구 기간 포함), Python 기반 모델 개발, 실험, 평가, 파이프라인 구현 경험, LLM/VLM을 활용한 APP 또는 Agent 설계/구현 경험, AI Coding Agent 활용 역량 보유, (Claude code, codex 등), 복잡한 문제를 논리적으로 정의하고, 주도적으로 해결할 수 있는 역량 보유, 연구 결과를 실제 제품 또는 서비스 적용하는데, 관심과 경험 보유, 음성 분야에서 2년 이상의 연구 또는 서비스 개발 경험, 딥러닝 프레임워크로 모델 설계 및 학습하고,, 추론을 직접 수행한 경험 (PyTroch 등), 딥러닝 및 신호처리, 음운론에 대한 이해 보유, (Transformer, Diffusion, STFT, Prosody 등), 다국어(Multi-lingual) / 다화자(Multi-speaker), TTS 모델 개발/고도화 경험, AI coding agent 활용 역량, (claude code, codex 등), 복잡한 문제를 논리적으로 정의하고,, 주도적으로 해결하는 역량 보유, AI에이전트, 자연어처리, 음성AI 분야 석/박사 학위 보유자, VLM·멀티모달 모델의 파인튜닝, 평가, 추론 활용 경험, LLM/VLM 경량화 또는 가속화 경험, LLM/VLM 기반 서비스 또는 기능을 상용화한 경험, UI 기반 에이전트 또는 Computer Use Agent 개발 경험, (예: GUI grounding, screen understanding, action planning 등), Top-tier AI 학회* 논문 발표 또는 수상 경력, 게임 도메인에 대한 이해 또는 관련 경험 보유, 보이스AI 서비스 개발, : Text-to-Speech (TTS), Voice Conversion,, Voice Agent 등, AI 응용 기술 연구 및 상용화, : 게임 개발, 운영 등 다양한 분야 적용 서비스, 음성AI, AI에이전트 분야 석/박사 학위 보유자, AI 관련 Top-tier 학회·저널*에 논문 발표 또는 수상 경력, 오픈 소스 기여 이력, (PyTorch, HuggingFace, ESPNet 등), Flow Matching 및 Diffusion,, LLM 기반 TTS 모델 연구 및 개발 경험, Nueral vocoder (BigVGAN, Vocos 등) /, Nueral audio codec (Encodec, DAC 등) /, Neural decompose-synthesis (DDSP, NANSY 등), 구현 및 실험 경험, Emotion controllable 음성 합성 모델 개발/고도화 경험, 실시간(Streaming) 음성 합성 시스템 개발 및, latency 최적화 경험, 게임 도메인 이해 또는 관련 경험, - 서울시 구로구 디지털로 26길 38 G타워 |
| 근무지 | 서울특별시 영등포구 국제금융로 10 | 경기 성남시 분당구 | 대한민국 서울특별시 용산구 한강대로 372 | 미기재 |
| 근무형태 | 오피스 | 오피스 | 오피스 | 미기재 |
| 고용형태 | 정규직 | 정규직 | 정규직 | 정규직 |
| 마감 | 상시채용 | 2026.08.10 | 상시채용 | 2026.12.31 |
| 보상 | 미기재 | 미기재 | 미기재 | 미기재 |
| 전형 | 미기재 |
|
일정 *서류 접수 후 영업일 기준 5일 이내로 접수해주신 E-MAIL로 사전코딩테스트 응시 링크가 발송됩니다. |
일정
|
| 바로가기 |