이 자리가 왜 생겼을까요
매드업 반기보고서는 LEVER Xpert가 국내 주요 매체와 직접 연동해 광고비 기준 약 95%의 데이터를 수집·분석한다고 적었고, 2026년 3월에는 KAIST 공동연구 논문이 ICLR 워크샵에 채택됐다고 연혁에 남겼습니다. 이 공고의 제품 본부는 LEVER Xpert를 데이터 처리, 소재 생성, 매체 관리까지 마케터의 실무를 직접 수행하는 AI 에이전트로 만들고 있다고 소개합니다. 상용 LLM으로 실제 기능을 출시해 본 경험이 있다면 1차 인터뷰 PT에서 모델 선택부터 운영까지의 과정을 설명할 수 있습니다.
매드업이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 매드업 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
정의된 AI 과제를 구현하기 위한 데이터 전처리와 모델 학습·평가 사이클을 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무 첫 줄은 과제를 정하는 일이 아니라 구현하는 일입니다. 한 과제를 데이터 전처리부터 학습과 평가까지 끝까지 진행해 본 경험이 있다면 단계마다 맡은 일을 나눠 적을 수 있습니다.
Computer Vision / NLP / Multimodal 모델 또는 상용 LLM을 활용해 분류·탐지·생성·검색 등의 과제를 해결합니다.
이렇게 볼 수 있어요
본부 소개가 든 모델 가운데 소재 검색은 이미지와 텍스트를 함께 다루는 Multimodal 검색입니다. CTR 예측은 클릭 여부를 맞히는 분류 과제입니다. 같은 회사 Forward Deployed Engineer(FDE) 공고는 광고 운영 에이전트와 MCP 서버를 맡습니다. 이 자리는 그 제품에 들어갈 모델 자체를 만듭니다. 과제마다 쓴 모델과 그 과제가 분류, 탐지, 생성, 검색 가운데 무엇이었는지를 함께 적으면 경험의 범위가 분명해집니다.
LLM Agent 기능을 평가 데이터셋 기반의 정량 지표로 검증하며 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 스택 소개도 LLM Agent 제품의 개선 여부를 평가 데이터셋 기반의 정량 평가로 판단한다고 밝혔습니다. 평가 데이터셋을 만들거나 지표로 기능을 비교해 본 경험이 있다면 어떤 지표로 무엇을 판단했는지까지 적어 두세요.
모델 학습과 평가에 필요한 데이터 요구사항을 정의하고, 사내 레이블링 조직과 협업해 고품질 데이터셋으로 구체화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
레이블링은 사내 전담 조직이 맡고 엔지니어는 어떤 데이터가 필요한지를 정의합니다. 기술 스택 소개는 이 조직이 있어 학습과 평가 데이터를 외주 없이 빠르게 확보한다고 적었습니다. 레이블 기준이나 데이터 요구사항 문서를 직접 써 본 경험이 이 업무에 쓰입니다.
2자격 요건
AI/ML 유관 분야 석사 학위가 있거나 3년 이상의 실무/연구 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
석사 학위와 3년 이상의 실무/연구 경험은 둘 중 하나만 있으면 되는 조건으로 적혀 있습니다. 실무 경험과 연구 경험이 모두 이 3년에 들어가므로 대학원이나 연구소에서 한 연구도 기간과 함께 적을 수 있습니다.
사전학습 모델을 과제에 맞게 fine-tuning하고, 정량 지표로 성능 개선을 검증해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무 가운데 하나는 사내 레이블링 조직과 학습·평가 데이터셋을 구체화하는 일입니다. fine-tuning에 쓸 데이터를 정의하는 단계부터 이 자리가 맡습니다. 공고는 LLM Agent 기능도 평가 데이터셋 기반의 정량 지표로 검증한다고 밝힙니다. 개선을 지표로 보이는 습관이 업무 전반에 필요합니다. 튜닝 전후의 지표와 평가에 쓴 데이터, 그 데이터를 학습용과 어떻게 나눴는지를 밝히면 1차 인터뷰 PT에서도 같은 사례로 설명하기 쉽습니다.
PyTorch, TensorFlow를 활용해 최신 연구 결과를 모델링에 적용하는 데 능숙해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
프레임워크 이름과 함께 최신 연구 결과를 모델에 옮기는 일을 요구합니다. 논문의 방법을 구현해 실제 과제에 적용한 사례가 있다면 어떤 논문을 어떤 과제에 썼는지 적어 두세요.
3우대 사항
NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, EMNLP 등 주요 국제 학회 논문 게재 또는 특허 등 연구 성과를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
매드업은 반기보고서 연혁에 2026년 3월 KAIST 공동연구 논문이 ICLR 워크샵에 채택됐다고 적었습니다. 논문이 있다면 학회명, 연도, 맡은 부분을 적어 주세요. 그 연구가 본부 소개에 나온 소재 검색이나 CTR 예측 같은 광고 제품 과제와 어떻게 관련되는지까지 설명하면 연구와 업무의 연결이 보입니다.
광고(Ad-Tech) 또는 디지털 마케팅 도메인에 대한 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
본부 소개에 나오는 모델은 소재 인사이트, 소재 검색, 클릭률(CTR) 예측처럼 광고 제품에 들어가는 것들입니다. 광고 소재나 성과 데이터를 다뤄 본 경험이 있다면 그 경험을 도메인 이해의 근거로 들 수 있습니다.
LLM 추론 효율화(KV cache, batching 등) 또는 LLM 평가 체계 구축 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 스택 소개에 따르면 LLM Agent 제품은 KV cache 재사용을 고려한 context 설계로 추론 지연과 비용을 줄입니다. 추론 지연이나 비용을 줄여 본 경험이 있다면 줄이기 전과 후의 수치가 이 우대 사항과 바로 이어집니다.
Computer Vision / NLP 중 한 분야의 모델 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 분야를 다 요구하지 않고 한 분야의 경험을 우대합니다. 기술 스택 소개가 광고 소재의 이미지, 텍스트, 영상을 다룬다고 밝혔으므로 다뤄 본 데이터 형태를 분야와 함께 적어 두면 좋습니다.
GitHub Pull Request 리뷰 기반으로 협업해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발 문화 소개에 따르면 이 조직은 코드 리뷰로 더 나은 구현 방법을 함께 고민합니다. 리뷰를 주고받으며 모델 코드나 실험 코드를 고친 경험이 이 우대 사항에 들어갑니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 6월 13일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 서울특별시 강남구 강남대로94길 10 케이스퀘어강남 9층 (강남역 11번 출구 100m 이내)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- FastAPI
- Celery
- Kubernetes
- AWS
- GitHub
- GitHub Actions
- Claude Code
- Slack
- Jira
전형과 지원
매드업 공고의 기본 전형은 서류 전형, 리크루터 콜, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의 및 채용 확정 순입니다. 1차는 실무진이 역량을, 2차는 공고에 따라 본부 리더나 임원진이 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다. 모션 디자이너 (팀리드)와 크리에이티브 기획팀 팀리드 공고처럼 리크루터 콜 없이 서류 전형 뒤 1차 인터뷰로 가는 공고도 있고, 원데이 인터뷰나 과제, 테스트, 2차 인터뷰 뒤 레퍼런스 체크가 붙는 공고도 있습니다.
리크루터 콜과 두 번의 인터뷰
공고는 리크루터 콜을 '인터뷰 전 리크루터와 포지션 기본 사항을 확인하고, 궁금한 점을 편하게 이야기 나누는 단계'라고 소개합니다. 1차 인터뷰에는 실무진이 참여해 이력서와 포트폴리오로 역량을 확인하고, 2차 인터뷰에서는 실장급 이상 리더나 임원진이 사업부의 비전을 공유하고 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰는 회사 전체가 아니라 '사업부' 컬쳐 Fit이라고 적혀 있어 지원하는 본부의 소개를 미리 읽어 두는 편이 좋습니다. 리크루터 콜은 포지션 기본 사항을 확인하고 궁금한 점을 묻는 단계이고, 인터뷰 방식은 안내 메일로 따로 알려 줍니다.
원데이 인터뷰와 과제
일부 공고는 '후보자분들의 부담을 최소화하고자 모든 인터뷰를 하루에 진행'하는 원데이 인터뷰를 적었습니다. 시니어 카피라이터 공고에는 온라인 카피테스트가, AI Engineer 공고에는 온라인 실무 역량 과제 테스트와 1차 인터뷰 PT 발표가 있고, 주니어 백엔드 개발자 공고의 1차 인터뷰는 두 면접관과 1시간씩 보는 1:1 라이브 코딩입니다. 채용 FAQ는 필기고사는 없고 실기 테스트나 과제는 포지션에 따라 있을 수 있다고 답했습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사라도 공고마다 단계가 다르므로 지원 전에 공고 하단의 채용 절차를 따로 확인해야 합니다. 원데이 인터뷰라면 하루에 여러 면접관을 연달아 만나므로 같은 사례를 반복하지 않도록 여러 개 준비해 두는 편이 좋습니다.
이력서 형식과 포트폴리오
채용 FAQ는 이력서 양식이 따로 없으니 이력서, 포트폴리오, Notion 등 자유로운 방법으로 지원하되 문서 호환 문제로 가능한 PDF로 내 달라고 답했습니다. 디자인·모션·카피·영상 공고와 디지털 캠페인 AE 공고는 대부분 포트폴리오를 필수로 받고, BX 디자이너 공고는 AI를 활용해 만든 결과물을 포트폴리오에 반드시 넣어 달라고 적었습니다. 디지털 광고 디자이너 공고는 보여 주고 싶은 부분이 있으면 포트폴리오나 URL을 함께 낼 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
크리에이티브 직군은 포트폴리오가 서류의 중심입니다. 공고마다 요구가 다르므로(퍼포먼스 디자이너는 담당 범위를 밝힌 영상 작업물 1건 이상) 포트폴리오 구성을 지원 공고의 요구에 맞춰야 합니다.
결과 안내와 재지원
채용 FAQ는 서류와 인터뷰 결과가 나오기까지 절차별로 영업일 기준 3~5일이 걸리고, 합격 여부와 관계없이 메일로 안내한다고 답했습니다. 중복 지원은 가능하며 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 진행될 수 있고, 같은 포지션에 불합격 이력이 있으면 6개월 뒤 지원을 권장합니다.
이렇게 볼 수 있어요
단계마다 영업일 3~5일이 걸린다고 밝혀 두어 서류부터 처우 협의까지의 일정을 미리 잡아 볼 수 있습니다. 중복 지원을 할 수 있고, 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 지원한 공고보다 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 안내될 수 있습니다.
지원 자격과 병역특례
채용 FAQ는 휴학생은 지원이 어렵고(재학 중인 학교에 취업계 등 지속 근무가 가능한 제도가 있으면 지원 가능) 졸업예정자는 지원할 수 있다고 답했습니다. 전문연구요원은 현역과 보충역 모두 신규 편입과 전직이 가능하다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI Engineer처럼 제목에 '전문연구요원 가능'을 붙인 공고가 있습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서나 지원서에 미리 밝혀 두는 편이 좋습니다.
이 공고만 다른 점
채용 절차는 서류 전형, 리크루터 콜, 온라인 실무 역량 과제 테스트, 1차 인터뷰(PT 발표 포함), 2차 인터뷰(대면 컬쳐 Fit), 처우 협의 및 채용 확정 순입니다.
회사 공통 절차와 달리 온라인 과제 테스트가 있고 1차 인터뷰에서 PT 발표를 합니다. 1차에는 AI 리드 엔지니어와 프로덕트 오너가 참여합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
과제 테스트 대비
이 공고에는 리크루터 콜 다음에 온라인 실무 역량 과제 테스트가 있습니다. LLM API로 작은 기능을 만들어 평가까지 해 보는 연습을 해 두면 도움이 됩니다.
- 2
1차 인터뷰 PT 준비
1차 인터뷰에서 PT 발표를 한다고 적혀 있고 AI 리드 엔지니어와 프로덕트 오너가 참여합니다. 대표 프로젝트 하나를 문제, 모델 선택, 구현, 운영 결과 순서로 발표할 수 있게 준비해 두세요.
- 3
전문연구요원 여부 밝히기
제목에 전문연구요원 가능이 붙어 있습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서에 밝혀 두세요.