이 자리가 왜 생겼을까요
카카오모빌리티는 2026년 3월 차량 2대로 강남 심야 자율주행 서비스를 시작해 차량 6대, 누적 운행 완료 2,000건까지 늘렸고, 이렇게 모은 데이터로 연내 E2E 모델 도입을 추진한다고 밝혔습니다. 정부의 AI 미래차 M.AX 얼라이언스에서는 인지·판단·제어를 하나의 AI 모델로 통합하는 E2E 자율주행 기술을 고도화하는 앵커 기업을 맡았습니다. 이 공고가 E2E 로직과 AI 기반 플래닝 모델 개발을 업무로 둔 것은 이 방향과 같습니다.
카카오모빌리티가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오모빌리티 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
자율주행 Perception, Prediction, Planning을 포함한 E2E 로직을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 모듈만이 아니라 세 단계를 잇는 로직을 다룹니다. 인지, 예측, 계획 가운데 깊이 다룬 모듈이 하나뿐이라도 다른 모듈과 연결한 방식까지 있어야 E2E 로직 경험으로 이어집니다.
AI 기반 플래닝 모델을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 업무의 플래닝 모델은 규칙 기반 플래너가 아니라 주행 데이터로 학습하는 모델입니다. 학습 플래너는 기록된 로그 위 오차(open-loop)가 좋아도 차량을 직접 움직이는 closed-loop 주행에서 다르게 움직일 수 있습니다. 학습에 쓴 주행 데이터 규모와 함께 실차나 시뮬레이션의 closed-loop 결과까지 보여 줘야 경험의 깊이가 전해집니다.
2자격 요건
유관 업무 경험이 5년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
5년 경력과 함께 실제 차량 기반 자율주행 개발 경험이 필수라, 유관 경력에는 로봇이나 ADAS처럼 인접 분야도 함께 적고 실차에서 알고리즘을 돌린 프로젝트를 자세히 쓰면 두 조건이 함께 설명됩니다.
실제 차량 기반의 자율주행 기술을 개발해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
시뮬레이션만이 아니라 실제 차량을 요구합니다. 팀 소개도 현실의 엣지 케이스를 해결하는 것을 강조했으므로, 실차 시험에서 발견한 문제를 어떻게 고쳤는지가 가장 직접적인 근거입니다.
3우대 사항
Path_Planning, Motion_Planning이나 E2E, VLM, VLA를 주제로 프로젝트를 수행했거나 특허·논문을 보유한 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사가 연내 도입을 추진한다고 밝힌 E2E 모델과 같은 주제입니다. 해당 주제의 논문이나 특허는 핵심 기여가 무엇이었는지까지 있어야 업무와의 연결이 보입니다.
신기술 연구와 검증을 위한 SW를 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 자율주행개발팀의 SLAM 엔지니어 공고도 같은 문구로 우대합니다. 플래닝 모델이라면 주행 로그 재생이나 시나리오 기반 시뮬레이션으로 실차에 올리기 전에 모델을 걸러 내는 평가 파이프라인을 만든 경험이 여기에 해당합니다.
C, C++, Python으로 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항에 CUDA/TensorRT 최적화와 Onnx/ROS 통합이 함께 있어, 이 우대는 Python으로 학습한 플래닝 모델을 C++ 환경의 차량 시스템에 올리는 과정과 관련됩니다. 같은 모델을 두 언어 환경에서 구현하거나 옮겨 봤다면 어디서 어떤 언어를 썼는지로 이 우대를 설명할 수 있습니다.
CUDA/TensorRT 최적화, Onnx/ROS 통합 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습한 모델을 차량에서 실시간으로 돌리는 일을 가리킵니다. 줄인 추론 시간이 이 항목을 판단하는 숫자입니다.
Learning 기반 Prediction이나 Planning을 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 AI 기반 플래닝 모델과 같은 축에 Prediction까지 더한 우대입니다. E2E 구조에서는 주변 차량의 미래 궤적 예측과 자기 차량의 경로 계획이 한 모델 안에서 함께 학습됩니다. 그래서 예측 모델을 학습시켜 플래너에 넘겨 본 경험도 이 업무에 직접 쓰입니다.
관련 분야 석·박사 학위가 있는 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
카카오모빌리티는 인지·판단·제어를 하나의 AI 모델로 묶는 E2E 자율주행 기술을 고도화하는 앵커 기업을 맡았고, 우대 사항에도 E2E·VLM·VLA·Planning 주제의 프로젝트나 논문이 따로 있습니다. 학위 연구가 이 주제들과 관련 있다면 논문 제목과 함께 실차나 시뮬레이션에서 무엇을 검증했는지가 들어가야 합니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 3월 10일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 판교 오피스 (경기도 성남시 분당구 판교역로 152, 알파돔타워)
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- C
- C++
- Python
- CUDA
- TensorRT
- Onnx
- ROS
전형과 지원
카카오모빌리티 전형은 서류, 1차 역량 인터뷰, 2차 조직문화 인터뷰, 처우 협의 순이고 기술직군은 인터뷰 전에 코딩 테스트나 사전과제가 붙을 수 있습니다. 2차 인터뷰가 두 라운드로 나뉘고 단계마다 재지원 제한이 달라 미리 알아 둘 부분이 많습니다.
2차 인터뷰는 두 라운드입니다
1차 인터뷰는 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 함께 일할 동료들이 참석하고, 기술직군은 라이브 코딩이나 사전과제 리뷰가 더해질 수 있습니다. 2차 인터뷰의 1라운드는 HR 담당자가 참석하는 핵심가치 기반 인터뷰이고, 2라운드는 조직장이 참석하는 조직문화 인터뷰입니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰는 두 라운드 모두 직무보다 가치와 문화를 다룹니다. 일하는 방식 다섯 가지마다 사례를 하나씩 준비해 두고, 자율주행 공고라면 Physical AI 부문의 핵심 가치도 함께 살펴보면 됩니다.
코딩 테스트는 Codility로 봅니다
코딩 테스트는 Codility에서 진행합니다. Task 수행 정도에 따라 먼저 점수로 평가하고 이후 코드 퀄리티로 합격 여부를 정하며, 결과는 제출 후 7일 이내에 안내한다고 적었습니다. 일부 포지션은 서류 검토 없이 바로 코딩 테스트를 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
점수만이 아니라 코드 퀄리티도 합격 여부에 들어갑니다. 문제를 푸는 데서 그치지 않고 읽기 쉬운 코드로 정리하는 데까지 시간을 남겨 두는 편이 안전합니다.
단계마다 다른 재지원 제한
FAQ에는 서류에서 탈락하면 재지원 제한이 없고 코딩 테스트는 6개월, 인터뷰 전형은 1년이 지나야 다시 지원할 수 있다고 적혀 있습니다. 지원안내 페이지는 그 범위를 인터뷰는 동일 직군, 코딩 테스트는 동일 포지션으로 밝혔습니다. 같은 FAQ는 중복 지원은 시스템상 가능하지만 전형은 하나의 포지션으로만 진행되고, 산업기능요원과 전문연구요원 채용은 현재 진행하지 않는다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인터뷰 단계에서 떨어지면 같은 직군의 다른 공고에도 1년 동안 지원할 수 없습니다. 같은 직군에 공고가 여럿이라면 가장 잘 맞는 공고 하나를 먼저 고르는 편이 좋습니다.
이력서 형식
이력서는 자유 양식이고 PDF로 내야 하며, 이력서에 연봉 정보가 적혀 있으면 서류가 검토되지 않을 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
연봉 정보를 지우는 것을 잊기 쉽습니다. 다른 회사에 냈던 이력서를 그대로 쓴다면 연봉이 적힌 부분이 남아 있지 않은지 확인하고 PDF로 바꿔 내야 합니다.
직원알기제도
자금세탁방지 규정에 따라 신규 임직원은 직원알기제도(KYE)에 따라 신원 사항을 확인받고 자금세탁방지제도 준수 서약서를 작성해 내야 한다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
결제 서비스를 운영하는 회사라 생기는 절차입니다. 최종 합격 뒤 서류 절차가 하나 더 있다는 점을 입사일을 정할 때 함께 고려하면 됩니다.
이 공고만 다른 점
서류 뒤에 Coding Test가 있고 안내를 받은 뒤 7일 안에 마쳐야 합니다. 1차 인터뷰 전에 사전과제가 진행될 수 있습니다.
R&D 공고에도 코딩 테스트가 있습니다. 연구 경력이 길수록 알고리즘 문제 풀이를 놓기 쉬우므로 미리 연습해 두는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
실차 개발 사례
실제 차량에서 시험하며 발견한 엣지 케이스 하나를 골라 문제, 원인, 해결 방법, 결과 순서로 정리해 두세요.
- 2
E2E와 학습 기반 플래닝
E2E나 학습 기반 플래닝을 다뤄 본 경험이 있다면 모델 구조와 데이터, 실주행 결과를 정리해 두면 면접에서 바로 꺼낼 수 있습니다.
- 3
Physical AI 부문 가치 읽기
자율주행은 Physical AI 부문이 맡는 영역입니다. 부문 컬쳐랩이 정한 다섯 가치 가운데 회복탄력성과 안전 원칙에 맞는 경험을 하나씩 준비해 두면 됩니다.