이 자리가 왜 생겼을까요
LG에너지솔루션은 2025년 10월 배터리 관리·진단 특허와 BMS 설계 역량을 바탕으로 전기차 배터리 평가 서비스 '비원스(B.once)'를 냈다고 밝혔고, 반기보고서는 BaaS를 미래 성장 사업 가운데 하나로 들었습니다. 공고는 이 분야가 BaaS 서비스를 위해 빅데이터와 AI로 고객 경험 기반 서비스를 설계·개발한다고 소개하고, 우대 사항에 서비스 제품 설계와 PM 경험을 먼저 적었습니다. 데이터를 근거로 서비스를 기획하고 사양까지 정의해 본 경험이 있다면 근거로 삼은 데이터와 정의한 사양을 함께 정리해 두는 것이 좋습니다.
LG에너지솔루션이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 LG에너지솔루션 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
데이터로 고객 요구 사항을 분석해 서비스 제품을 찾고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개가 이 분야의 일을 빅데이터와 AI를 쓰는 고객 경험 기반 서비스 설계로 적었습니다. 사용 데이터나 로그를 분석해 고객에게 필요한 기능을 찾아 출시까지 가져간 경험이 있다면 어떤 데이터에서 무엇을 발견했는지를 자세히 적을 때 이 업무와 연결됩니다.
요구 사항을 바탕으로 서비스 제품의 요구 사양을 정의하고 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항이 서비스 제품 설계·PM 경험과 FIGMA 활용을 함께 들고 있어, 이 업무의 사양 정의도 문서에서 끝나지 않고 화면 설계까지 포함하는 것으로 보입니다. 요구사항 정의서와 함께 FIGMA로 화면을 그려 개발팀에 넘겨 본 경험이 있다면 이 업무와 우대 사항 두세 개가 한 프로젝트로 묶입니다.
클라우드 기반 서비스 운영 플랫폼을 설계하고 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서비스를 기획하는 분야가 운영 플랫폼 설계·구축까지 맡아, 우대 사항의 AWS 같은 클라우드 경험이 여기서 쓰입니다. 기획 경력이 중심이라면 클라우드 위에서 서비스를 운영하며 개발팀과 함께 정한 구조를 설명할 수 있어야 이 업무와 이어집니다.
2자격 요건
공학 전공이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 서비스 기획에서 클라우드 플랫폼 구축까지 걸쳐 있어, 공학 전공은 기획과 기술 구현을 함께 다루는 이 범위를 받치는 조건으로 보입니다. 공학 전공자라면 전공에서 다룬 소프트웨어나 데이터 과목을 기획 경력 옆에 적는 쪽이 두 범위를 함께 보여 줍니다.
지원서 작성 시점에 학사는 경력 만 36개월 이상, 석사는 만 12개월 이상이어야 하고 박사는 경력 기간 제한이 없습니다. 학위 과정(재학) 중의 경력은 기간에 넣지 않고, 분야별 필수 요건이 있으면 그쪽이 우선입니다.
이렇게 볼 수 있어요
학사 36개월·석사 12개월은 데이터로 고객 요구를 찾아 서비스 사양을 정의하고 출시·운영까지 한 번 이상 이어서 겪어 볼 만한 기간으로 볼 수 있습니다. 재학 기간은 빠지지만, 졸업 뒤 맡아 온 서비스 기획이나 PM 경력에서는 출시까지 간 서비스 수가 개월 수보다 업무에 가까운 정보입니다.
해외여행에 결격 사유가 없어야 하고, 남성은 병역을 마쳤거나 면제여야 합니다(전문연구요원 전직 불가).
이렇게 볼 수 있어요
원문의 '전문연구요원 전직 불가'는 남은 복무를 이 회사로 옮겨 이어 갈 수 없다는 뜻이어서, 전문연구요원으로 복무 중이라면 복무를 마친 뒤가 지원 시점입니다. 해외여행 결격 사유 조항은 해외 출장에 대비하는 뜻도 있지만, 형사재판을 받고 있거나 출국금지·여권 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르려는 목적이 더 큽니다.
3우대 사항
서비스 제품 설계 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 우대 사항은 업무의 서비스 제품 요구 사양 정의·설계를 입사 전에 해 본 경험을 뜻합니다. 설계한 서비스가 실제로 출시됐는지와 그 뒤 데이터로 무엇을 고쳤는지를 덧붙여 적으면 업무의 데이터 기반 발굴까지 한 흐름으로 보입니다.
서비스 제품 PM 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 서비스 제품의 발굴부터 사양 정의, 운영 플랫폼까지 이어져 있어, PM 경험은 이 흐름 전체를 맡아 끌고 가는 일과 연결되는 우대입니다. PM으로 일했다면 발굴·정의·운영 가운데 어디까지 직접 끌고 갔는지를 밝힙니다.
모바일(Android/iOS)이나 웹 환경 App 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 공고의 BaaS 조직 소개는 Web/App 개발자가 함께 일한다고 적었습니다. 기획자가 App을 직접 만들어 본 경험은 그 개발자들과 요구 사양을 맞출 때 쓰이므로, 만든 앱에서 맡은 기능과 기획 쪽에서 내린 결정을 함께 적어 둡니다.
AWS 같은 클라우드 환경 사용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
클라우드 환경 사용 경험은 업무의 클라우드 기반 서비스 운영 플랫폼 설계·구축에 바로 쓰입니다. 써 본 클라우드와 그 위에서 운영한 서비스, 맡은 운영 범위를 나란히 적으면 기획 경력 안에서 플랫폼 쪽 경험이 따로 보입니다.
AI/DX 툴로 로직 개발과 데이터 분석 등을 해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개가 서비스 설계 방법으로 빅데이터와 AI 활용을 들었고, 업무도 데이터 기반 고객 요구 분석에서 시작합니다. AI 도구로 데이터를 분석해 기획 근거를 만든 경험이 있다면 그 분석이 어떤 기능 결정을 바꿨는지가 이 우대 사항의 실제 쓰임입니다.
컴퓨터 관련 전공, 영어 회화 능통, FIGMA 활용, 빅데이터/AI 솔루션 활용, 문제 해결을 위한 S/W 프로그래밍 능력(Python 선호)을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 가운데 영어 회화는 전형의 두 번째 단계인 영어 Oral Test에서 바로 확인되고, FIGMA는 업무의 요구 사양 정의·설계에 쓰일 도구입니다. Python은 '문제 해결을 위한' 프로그래밍으로 적혀 있어 서비스 개발보다 데이터 분석이나 업무 자동화에 써 본 경험이 이 항목과 가깝습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 23일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 대전기술연구원(제2캠퍼스)
- 경력 조건 : 학사 경력 만 36개월 이상 · 석사 경력 만 12개월 이상 · 박사 경력기간 제한 없음
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
공고 밖에서 찾은 참고 정보
회사가 이 공고에 요건으로 적은 내용은 아닙니다. 공고에 짧게 적힌 업무와 요건이 무엇을 가리키는지 회사 자료와 공개 자료로 확인할 수 있습니다.
같은 공고의 BaaS 조직 소개가 이 서비스의 범위를 밝힙니다
같은 공고의 BaaS SW설계/개발 분야 조직 소개는 이 조직이 BaaS·EaaS 생태계를 만들고, 전기차, 전기바이크, ESS 등에서 모이는 배터리 빅데이터로 배터리의 안전성, 수명, 잔존 성능을 평가·인증하는 서비스 솔루션을 개발한다고 적었습니다. 클라우드·백엔드·Web/App 개발자와 데이터 분석가, 알고리즘 연구원이 애자일 환경에서 함께 일한다고 소개합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 분야가 기획하는 서비스가 배터리 빅데이터로 안전성과 수명, 잔존 성능을 평가·인증하는 서비스라는 뜻입니다. 센서나 기기 데이터로 진단·평가 서비스를 기획해 본 경험은 배터리 데이터가 아니어도 다룬 데이터와 고객이 받은 결과를 중심으로 설명하는 것이 좋습니다.
회사는 플랫폼 개발 직무를 Web/App·클라우드·ML-Ops로 설명합니다
LG Careers 공고 화면의 LG에너지솔루션 직무소개는 Platform개발 업무를 'Web/App 기반 및 클라우드 기반 플랫폼 개발, OBD, ML-Ops 플랫폼 개발 등'으로 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사는 클라우드 기반 플랫폼 개발을 Platform개발 직무로 설명했고, 이 분야 업무에도 클라우드 기반 서비스 운영 플랫폼 구축이 있습니다. 기획 경력이 중심이더라도 앱이나 클라우드 플랫폼을 직접 만들어 본 경험은 우대 사항의 App 개발·클라우드 경험과도 이어집니다.
전형과 지원
분석한 LG에너지솔루션 공고는 모두 서류전형, LG Way Fit Test 및 영어 Oral Test, 1차 면접(직무면접 포함), 2차 면접(채용 검진 및 평판조회 포함), 최종전형 순입니다. 직무면접 방식은 분야마다 따로 적혀 있습니다.
LG Way Fit Test와 영어 Oral Test를 함께 봅니다
서류전형 다음 단계가 'LG Way Fit Test 및 영어 Oral Test'입니다. 공고는 직무면접이 구술면접, PT면접, 상황면접, 외국어면접, 코딩테스트 등으로 진행될 수 있다고 적었고, 경력이 일정 기간 이상이면 면접전형 중에 평판조회를 한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
영어 말하기 시험이 서류 바로 다음에 있습니다. 필수 사항에 영어를 적지 않은 분야도 이 시험은 보므로 업무를 영어로 설명하는 연습은 서류를 낼 때 함께 시작하는 것이 좋습니다.
직무면접은 분야마다 PT면접이나 코딩테스트로 봅니다
분야마다 '직무면접 Tool'이 적혀 있습니다. Pack/BMS, 차세대전지, ESS, 각형 Cell 공고의 분야는 PT면접이고, CDO AI/빅데이터 공고는 분야에 따라 'PT 면접, 코딩테스트' 또는 'PT 면접'입니다.
이렇게 볼 수 있어요
PT면접이면 내가 한 과제를 발표 자료로 설명하게 됩니다. 대표 과제 하나를 문제, 접근, 결과 순서의 발표로 미리 만들어 두면 준비 시간이 줄어듭니다.
학위에 따라 필요한 경력 기간이 다릅니다
공통 지원 자격은 지원서 작성 시점 기준으로 학사 만 36개월 이상, 석사 만 12개월 이상의 경력이고 박사는 경력 기간 제한이 없습니다(CDO AI/빅데이터 공고는 석사와 박사 기준만 적었습니다). 학위 과정 중의 경력은 기간에 넣지 않고, 모집 분야 상세 내역의 필수 요건이 우선이라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
대학원 재학 중의 경력은 빠지므로 석사라면 학위를 받은 뒤의 경력이 만 12개월 이상인지 계산해 두어야 합니다. 분야별 필수 사항에 다른 조건이 있으면 그쪽을 따릅니다.
같은 기간에는 LG에너지솔루션 공고끼리 중복 지원할 수 없습니다
공고는 같은 기간 동안 LG에너지솔루션 채용 공고에 중복 지원할 수 없고, 전형이 진행 중이면 그 단계에서 불합격한 뒤에 다른 공고에 지원할 수 있다고 적었습니다. LG그룹 다른 계열사와의 중복 지원에는 별도 제한이 없습니다.
이렇게 볼 수 있어요
LG에너지솔루션 공고끼리는 중복 지원이 안 되므로 Pack/BMS 공고처럼 분야가 일곱 개인 공고는 업무와 필수 사항을 비교해 어느 분야로 낼지 먼저 정해야 합니다. 다른 LG 계열사 공고에는 제한 없이 지원할 수 있습니다. CDO AI/빅데이터 상시 공고는 등록한 뒤에도 다른 공고에 지원할 수 있다고 따로 밝혔습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
데이터 기반 기획 사례
데이터 분석으로 서비스나 기능을 기획한 사례 하나를 골라 문제, 쓴 데이터, 정의한 사양, 결과 순서로 정리하세요.
- 2
사양서 샘플
직접 쓴 요구사항 정의서나 화면 설계(FIGMA 등)가 있다면 공개 가능한 범위로 골라 PT면접 자료에 넣을 수 있게 준비합니다.
- 3
같은 공고 BaaS 분야와 비교
같은 공고의 BaaS SW설계/개발은 데이터 플랫폼 구축이 중심입니다. 두 분야를 비교해 기획과 구축 가운데 내 경험의 중심을 먼저 정해 둡니다.