이 자리가 왜 생겼을까요
반기보고서는 LG에너지솔루션 R&D가 Recycle, Reuse, 차세대 전지, BaaS 같은 미래 성장 사업을 찾고 있다고 적었고, 회사는 2025년 10월 1만 건 이상의 배터리 관리·진단 특허와 BMS 설계 역량을 바탕으로 전기차 배터리 평가 서비스 '비원스(B.once)'를 냈다고 밝혔습니다. 공고는 이 팀이 배터리 빅데이터로 안전성과 수명, 잔존 성능을 평가·인증하는 BaaS·EaaS 서비스를 만든다고 소개합니다. 대규모 데이터 파이프라인과 클라우드 백엔드를 만들어 본 경험이 있다면 처리한 데이터 규모와 서비스 안정성을 숫자로 보여 줄 수 있습니다.
LG에너지솔루션이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 LG에너지솔루션 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
클라우드 환경에서 대량의 배터리 데이터를 효율적으로 처리하는 데이터 플랫폼 Architecture를 설계하고 최신 데이터 인프라로 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개에 따르면 데이터는 전기차, 전기바이크, ESS처럼 서로 다른 디바이스에서 모이고, 팀은 서비스 안정성과 높은 데이터 처리 성능을 함께 목표로 둡니다. 출처와 형식이 다른 기기 데이터를 한 플랫폼에 받아 본 경험이 있다면 처리량과 안정성 지표를 함께 적어 주세요. 그 지표가 팀의 두 목표인 서비스 안정성과 데이터 처리 성능에 대한 경험을 보여 줍니다.
대용량 배터리 데이터의 수집, 저장, 가공, 처리 파이프라인을 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 사항에 적힌 RDS/PostgreSQL, No-SQL, 데이터 레이크/웨어하우스가 이 파이프라인의 저장 단계에서 함께 쓰일 저장소입니다. 파이프라인을 만들어 본 경험이 있다면 단계마다 어떤 저장소를 왜 골랐는지를 말해야 필수 사항의 DB 지식이 실제로 쓰인 모습이 보입니다.
배터리 진단·평가·인증 모델이 대규모 서비스 요청에도 효율적으로 동작하도록 플랫폼에 올립니다. 고객이 진단 결과를 실시간으로 확인하는 백엔드 서비스와 API를 MSA(Micro Service Architecture) 철학으로 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
고객이 진단 결과를 실시간으로 확인하는 API라 요청이 몰릴 때 응답 시간을 지키는 일이 함께 따라옵니다. 모델 서빙이나 MSA 기반 API를 만들어 본 경험이 있다면 최대 요청량과 응답 시간을 숫자로 적어 주세요. 요청이 몰릴 때 응답 시간을 지켜 봤는지가 그 숫자로 분명해집니다.
늘어나는 사이버 공격에 대응하는 강건한 플랫폼 설계로 보안 취약점과 리스크를 점검합니다.
이렇게 볼 수 있어요
보안 점검이 '강건한 플랫폼 설계'를 기반으로 한다고 적혀 있어, 이 업무의 중심은 운영 중 대응보다 설계 단계에서 보안을 반영하는 일입니다. 데이터 플랫폼을 만들며 접근 권한이나 암호화 구조를 직접 정해 본 일이 있다면 그 부분을 플랫폼 경력 안에서 따로 떼어 적을 만합니다.
데이터 품질 관리 체계를 세워 운영하고, 국내외 서비스 제공을 위한 데이터 거버넌스 기준을 지킵니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개가 글로벌 에너지 시장의 데이터 혁신을 함께 이끌 동료를 찾는다고 적은 만큼, 이 업무의 거버넌스 기준은 국내만이 아니라 해외 서비스까지 대상으로 합니다. 해외 서비스의 데이터 규정에 맞춰 수집·보관 방식을 바꿔 본 경험이 있다면 규정 이름과 바꾼 내용을 덧붙여 적어 볼 수 있습니다.
생길 수 있는 장애의 원인을 분석하고 데이터로 잠재 리스크를 미리 예측해 서비스 안정성을 확보합니다.
이렇게 볼 수 있어요
장애가 난 뒤 원인을 찾는 데 더해 데이터로 리스크를 미리 예측하는 일까지 적혀 있고, 조직 소개도 데이터 중심의 사고방식(Data-driven Thinking)을 팀의 바탕으로 듭니다. 모니터링 지표의 추세로 장애를 미리 막아 본 경험이 있다면 어떤 지표를 보고 언제 대응했는지가 이 업무와 이어집니다.
2자격 요건
C, JavaScript, Python 등 하나 이상의 프로그래밍 언어에 대한 이해와 개발 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
하나 이상의 언어면 되는 조건이라 언어 수보다 그 언어로 무엇을 만들었는지가 업무와 맞물립니다. 업무에 데이터 파이프라인과 MSA 백엔드 API가 있으므로 주로 쓴 언어로 둘 가운데 무엇을 만들어 봤는지가 이 조건에서 나올 정보입니다.
DB(RDS/PostgreSQL, No-SQL, 데이터 레이크/웨어하우스) 관련 기초 지식이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
요구 수준은 '기초 지식'이지만 업무의 수집·저장·가공 파이프라인이 이 저장소들 위에서 돌아갑니다. 대량 데이터를 관계형 DB와 데이터 레이크 가운데 어디에 두었는지와 그 이유를 말할 수 있으면 기초 지식이 실제 설계에 쓰인 경험으로 보입니다.
데이터 처리와 클라우드 기반 서비스 또는 플랫폼 구축에 대한 경험이나 이해가 있는 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 분야의 필수 사항은 언어 하나 이상, DB 기초 지식, 이 '경험/이해' 정도로 문턱이 낮습니다. 반면 업무는 플랫폼 아키텍처 설계부터 MSA 백엔드와 데이터 거버넌스까지 넓습니다. 전기차·ESS 같은 기기에서 끊임없이 들어오는 배터리 데이터를 다룰 때는 배치보다 스트리밍 수집과 시계열 저장을 먼저 고민하게 됩니다. 클라우드에서 이런 흐름을 직접 구축해 봤다면 그 경험을 중심으로 씁니다. 이해 수준이라면 어떤 데이터를 어느 단계까지 처리해 봤는지 업무 항목에 맞춰 밝힐 때 PT면접에서 이어 설명하기 쉽습니다.
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 데이터 파이프라인과 서비스 백엔드를 만들어 실제 운영에 올리고 장애까지 겪어 본 기간으로 풀 수 있습니다. 재학 기간은 빠지므로 졸업한 뒤 데이터 플랫폼이나 백엔드를 맡아 온 개월 수 옆에 운영한 서비스를 함께 적으면 그 기간에 업무의 데이터 파이프라인과 백엔드를 실제로 운영했는지 알 수 있습니다.
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
기획자·데이터 분석가와 함께 커뮤니케이션할 수 있는 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개에 따르면 클라우드·백엔드·Web/App 개발자와 데이터 분석가, 알고리즘 연구원이 애자일 환경에서 함께 일합니다. 기획자나 데이터 분석가와 요구사항을 맞춰 본 경험이 있다면 상대 직군과 내 역할을 나눠 적습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 23일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 서초R&D캠퍼스
- 경력 조건 : 학사 경력 만 36개월 이상 · 석사 경력 만 12개월 이상 · 박사 경력기간 제한 없음
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
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
파이프라인 규모 정리
만들어 본 데이터 파이프라인마다 데이터 양, 처리 주기, 쓴 저장소와 도구를 표로 정리하세요.
- 2
모델 서빙 경험
모델을 API로 내보낸 경험이 있다면 요청량과 응답 시간, MSA 구조를 한 장으로 정리해 둡니다.
- 3
PT면접 준비
직무면접이 PT면접입니다. 대표 플랫폼 과제 하나를 구조도와 함께 발표 자료로 만들어 두세요.