이 자리가 왜 생겼을까요
무신사는 2026년 6월 외부의 비정형 트렌드 데이터를 학습해 트렌드 키워드와 상품 속성을 자동으로 결합하는 AI 트렌드 큐레이션을 모자 카테고리부터 적용했습니다. 같은 달 자체 개발한 '무신사 MCP'를 적용한 챗GPT 전용 앱도 냈습니다. 두 기능 모두 상품에 어떤 속성이 정확히 붙어 있느냐에 따라 결과가 달라집니다. 공고가 팀 소개 첫머리에 '패션 특화 속성을 정의하고 AI를 통해 추출·서비스한다'고 적은 것은 이 두 기능이 딛고 설 기반을 만드는 일이라는 뜻입니다.
무신사가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 무신사 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
비주얼 서치와 카탈로그 속성 추출 등 패션 도메인 과제에 Vision·멀티모달 모델을 연구하고 프로덕션 수준으로 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
논문을 재현하는 데서 끝나지 않고 서비스에 올리는 단계까지가 업무 범위입니다. 학습시킨 모델이 배포된 뒤 어떤 지표가 움직였는지 말할 수 있어야 합니다.
LLM과 멀티모달 모델로 상품 카탈로그 데이터를 강화하고 서비스 품질을 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 일반 오픈마켓과 달리 편집숍으로 선별한 상품을 다루기 때문에 노이즈를 허용하지 않는다고 적고 있습니다. 정확도를 어떤 기준으로 쟀고 어디까지 올렸는지를 데이터 기준과 함께 설명할 준비가 필요합니다.
모델 학습과 실험에 필요한 데이터를 가공하고 학습과 배포 파이프라인 구성에 참여합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델링만 맡는 자리가 아니라 데이터 파이프라인에도 손을 대는 자리입니다. MLOps 성격의 작업을 직접 해 봤는지에서 지원자 사이의 차이가 납니다.
최신 AI 기술 동향을 빠르게 흡수해 팀 안에서의 적용을 제안합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 동향을 파악하는 일과 팀에 실제로 적용하는 일은 다릅니다. 새 기법을 소개해 실제 채택까지 이어진 경험이 있다면 그 설득 과정을 정리해 두면 좋습니다.
2자격 요건
LLM과 Multi-modal, Vision 모델 및 관련 서비스 개발 경험 5년 이상을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구 경력만으로는 절반만 채워집니다. 실제 사용자에게 노출된 모델을 다뤄 본 이력이 함께 있어야 합니다.
PyTorch와 HuggingFace 등 최신 프레임워크 활용 능력을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
프레임워크 하나를 오래 쓴 이력보다 새 도구로 빠르게 옮겨 간 이력을 봅니다. 최근에 나온 모델이나 라이브러리를 실무에 적용한 사례를 골라 두면 이 항목과 맞습니다.
복잡하고 모호한 문제를 체계적으로 해결하는 분석적 사고를 갖춘 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
과제가 정의된 상태로 주어지지 않는다는 뜻입니다. 요구사항이 불분명한 상태에서 문제를 스스로 좁혀 푼 경험을 하나 준비해야 합니다.
모델 성능을 지속적으로 최적화하는 끈기와 집요함을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 번의 개선으로 끝나는 과제가 아니라는 신호입니다. 오래 붙들고 조금씩 올린 프로젝트가 짧고 화려한 성과보다 이 항목에 가깝습니다.
3우대 사항
AI 학술지 논문 저자 또는 관련 오픈소스 기여 이력을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Machine Learning Engineer (AdTech/MarTech) 공고는 추천·광고 관련 최신 논문·연구 경험을 우대합니다. 이 공고는 AI 학술지 논문이나 관련 오픈소스 기여를 꼽았습니다. 업무는 비주얼 서치·카탈로그 속성 추출의 Vision·멀티모달 모델이 중심입니다. 자격 요건의 HuggingFace에 공개한 모델이나 라이브러리 기여도 이 이력으로 적을 수 있습니다. 논문과 기여 기록은 주소를 함께 적으면 바로 확인됩니다.
클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델을 만드는 데서 그치지 않고 운영까지 해 봤는지를 봅니다. 배포한 뒤 장애나 비용 문제를 다뤄 본 경험이 있다면 이 항목에 적을 내용입니다.
기술 리더십 또는 AI 프로젝트 리딩 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
혼자 모델을 만든 경험과 여러 사람의 업무를 조율한 경험을 구분해서 봅니다. 팀을 이끌어 본 적이 있다면 담당 인원과 기간까지 적어 두는 편이 좋습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 8월 13일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 무신사 성수 오피스
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- PyTorch
- HuggingFace
- FastAPI
- Triton
- ONNX
- MLflow
- Docker
- Airflow
- AWS
- Databricks
전형과 지원
무신사 정규직 공고는 기본적으로 인터뷰를 두 번 봅니다. 공고에 따라 3차 인터뷰나 커피챗처럼 단계가 하나씩 더 붙으므로 지원할 공고의 전형 절차 항목을 따로 확인해야 합니다.
정규직은 인터뷰 두 번
분석 시점 정규직 117건을 전수로 보면 96건이 서류, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의, 최종합격으로 같습니다. 인터뷰가 한 번뿐인 전형은 계약직 7건에만 나타납니다. 지원 마감일이 없는 상시 지원이 대부분입니다.
공고마다 붙는 단계
분석 시점 개발과 머신러닝 직군 7건에는 Live Coding이나 System Design, 컬쳐핏, 기술과제가 붙고 6건에는 3차 커피챗이, 4건에는 과제 전형이 붙습니다. 통역 테스트나 중국어, 일본어 커뮤니케이션 역량 검증이 붙는 공고도 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석 시점에 표준형이 아닌 공고는 117건 중 21건이었습니다. 일정을 잡기 전에 지원할 공고의 전형 절차 줄을 직접 읽어야 하고, 커피챗이 붙은 공고는 단계가 하나 더 있는 만큼 기간을 더 잡는 편이 좋습니다.
서류에 적으라고 안내한 것
공고 대부분이 지원 서류 안내에 같은 문장을 답니다. "왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요"와 "프로젝트별 기여도 표시"입니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사가 서류의 구성을 사실상 지정한 셈입니다. 프로젝트마다 문제 정의와 해결, 성과가 다 있는지 세어 보면 그대로 자가 점검이 되고 기여도 표시는 빠뜨리기 쉬우니 따로 확인합니다.
근무 조건
선택적 근로 시간제를 운영하고 팀 협업을 위한 코어타임은 11시부터 16시까지입니다.
수습
FAQ는 신규 입사자(12개월 이상 계약직, 정규직)가 3개월 수습 기간 동안 수습 평가를 거치고, 수습 기간에도 100% 급여와 복지 혜택이 적용된다고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
수습 기간에 처우가 줄지는 않지만 입사 첫 3개월에 평가가 있습니다. 계약직이라도 계약 기간이 12개월 이상이면 같은 수습 규정이 적용됩니다.
이 공고만 다른 점
1차 인터뷰 자리에 Live Coding과 System Design이 각각 들어갑니다.
전형 절차가 서류, Live Coding(화상), System Design(화상), 2차 인터뷰(컬쳐핏), 처우 협의, 최종합격입니다. 무신사 정규직 대부분이 인터뷰 두 번인 것과 달리 기술 검증이 두 단계로 나뉘어 있으므로 준비 시간을 더 잡아야 합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
배포 이후의 이야기를 준비하기
학습과 실험에서 멈춘 프로젝트는 이 공고의 요구 가운데 절반만 채웁니다. 프로덕션까지 끌고 간 사례를 한 건 골라 배포 전후의 지표를 함께 정리합니다.
- 2
Live Coding과 System Design을 나눠 준비하기
전형이 서류, Live Coding, System Design, 컬처핏 인터뷰 순으로 진행됩니다. 코딩 테스트와 시스템 설계 면접이 별개 단계이므로 준비도 나눠서 해야 합니다.
- 3
정확도 기준을 스스로 세워 본 경험 정리하기
공고가 노이즈를 허용하지 않는다는 표현을 직접 씁니다. 데이터 품질 기준을 만들고 걸러낸 경험이 있다면 기준값과 결과를 함께 적습니다.
- 4
이미지와 텍스트가 섞인 데이터를 다룬 경험 찾아보기
카탈로그 속성은 도메인마다 정의가 다릅니다. 상품 이미지와 설명을 함께 다뤄 본 경험이 있다면 어떤 속성 체계를 만들었는지까지 적어 두는 편이 좋습니다.