Q. 삼성증권 내 리서치 섹터에 대해 알고 싶습니다.

답변 6

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​증권사 리서치 센터의 RA 채용에서 28세 나이나 공백기 자체는 실무 분석 역량과 정량적 데이터 처리 능력만 입증한다면 큰 불이익이 되지 않습니다. 투자학회 경험이 없더라도 보유하신 투자자산운용사 자격증을 기반으로 특정 섹터 기업 분석 리포트를 직접 작성해 보거나 금융 모델링 능력을 보여주는 포트폴리오를 준비하면 충분히 보완할 수 있습니다. ​삼성증권 리서치센터는 기업분석, 투자전략, 매크로, 신성장산업 등 다양한 섹터팀으로 구성되어 있으며 최근에는 AI, 반도체, 2차전지, 바이오 분야 분석에 중점을 두고 있습니다. 실제 업무는 장전 뉴스 체크와 장중 데이터 업데이트, 애널리스트 조사 분석 지원, 보고서 작성 보조 순으로 진행되며 연차가 쌓일수록 독립적인 기업 분석과 기관 대상 영업 역량이 중요해집니다. 최근 면접에서 자주 나오는 AI 활용 역량은 챗GPT나 딥엘 같은 도구를 활용해 해외 기업 공시 문서와 외신 기사를 빠르게 번역 및 요약하고 데이터 시각화를 자동화하는 사례로 어필하는 것이 좋습니다. ​응원하겠습니다.

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  방산러LIG넥스원

  코부장 ∙ 채택률 98%

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  안녕하세요. 1번은 크게 걱정하지 않으셔도 됩니다. 28세는 리서치 신입 기준으로 늦은 나이는 아니며, 공백 기간보다 그동안 어떤 준비를 했는지가 더 중요합니다. 2번은 투자학회 경험이 없어도 충분히 가능합니다. 투자자산운용사를 보유하셨다면 산업 분석 리포트 작성, 엑셀 모델링, 회계·재무 지식, Python이나 AI 활용 역량을 갖추시면 경쟁력이 높아집니다. 3번은 보통 반도체, IT, 자동차, 2차전지, 바이오, 소비재, 금융, 인터넷, 조선·기계 등 산업별 섹터와 채권·퀀트 등으로 구성됩니다. 4번은 신입 시절에는 데이터 수집, 모델 업데이트, 리포트 작성 보조, 기업 탐방 지원을 맡고, 이후 담당 기업을 배정받아 독립적으로 리포트를 작성하는 경우가 많습니다. 5번은 AI를 활용해 실적 발표 요약, 뉴스 모니터링, 데이터 정리, 초안 작성 등을 수행하지만, 최종 투자 의견과 분석은 애널리스트가 직접 검증하는 것이 일반적입니다. 꾸준히 산업 분석 리포트를 작성해 포트폴리오를 만드는 것이 신입 지원 시 가장 큰 강점이 될 수 있습니다.

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  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  질문하신 내용은 꽤 현실적인 고민입니다. 특히 2023년 졸업 후 공백이 있고 28세라면 “나이 때문에 이미 늦은 것 아닌가”를 가장 먼저 걱정하실 수 있는데, 결론부터 말씀드리면 28세 자체가 리서치 신입 지원을 포기해야 할 정도의 나이는 아닙니다. 다만 일반적인 대기업 신입보다 채용 풀이 좁고, 나이보다도 “왜 지금 리서치인가”와 “공백기 동안 무엇을 준비했는가”를 설득하는 것이 중요합니다. 실제로 삼성증권의 2026년 상반기 3급 신입 공고는 특정 연령 제한을 명시하기보다 졸업 시점과 영어회화 자격 등을 지원요건으로 두었습니다. 1번의 경우, 증권사 리서치는 공개적으로 정해진 ‘28세 컷’ 같은 것이 있다고 보기는 어렵습니다. 오히려 리서치는 일반 사무직보다 직무 전문성을 중요하게 보는 편이라 28세라는 숫자 하나보다는 학부 졸업 이후의 활동이 얼마나 납득되는지가 중요합니다. 다만 2023년 졸업 후 3개월 인턴을 제외하고 공백이 있다면 면접에서 반드시 질문이 들어올 가능성이 높습니다. 따라서 “취업을 준비했다” 정도로 설명하기보다는 투자자산운용사 취득, 금융시장 공부, 산업 및 기업 분석, 실제 리포트 작성 등 공백기 동안 리서치 직무를 준비했다는 결과물을 만들어 놓는 것이 좋습니다. 2번은 투자학회가 없다고 해서 치명적인 것은 아닙니다. 오히려 지금부터 실제 애널리스트처럼 기업을 분석해보는 경험을 만드는 것이 더 중요합니다. 투자자산운용사가 있다면 자격증을 하나 더 늘리기보다는 삼성증권이나 다른 증권사의 산업·기업 리포트를 꾸준히 읽으면서 본인이 하나의 산업을 정해 리포트를 직접 작성해보는 것을 추천합니다. 예를 들어 반도체를 선택했다면 삼성전자와 SK하이닉스의 실적 추이, 메모리 가격, CAPEX, HBM 수요 등을 연결해 “실적 전망 → 밸류에이션 → 투자포인트 → 리스크”까지 작성해보는 식입니다. 리서치에서는 자격증 개수보다 숫자를 이용해 산업과 기업의 투자 논리를 만들어내는 능력이 훨씬 중요합니다. 3번의 삼성증권 리서치센터는 크게 국내외 주식과 산업분석, 투자전략, 글로벌 및 매크로 영역 등이 결합되어 있다고 이해하는 것이 좋습니다. 실제 삼성증권의 최근 리서치 자료를 보면 IT·반도체, 자동차, 헬스케어, 금융, 산업재, 소비재 등 다양한 산업을 담당하는 애널리스트가 있고, 별도로 투자전략 및 글로벌 주식 전략 리서치가 존재합니다. 특히 최근 삼성증권 리서치 자료에서 AI와 반도체를 중심으로 한 IT 밸류체인, 글로벌 주식, 금융, 헬스케어 등의 분석이 활발하게 나오고 있습니다. 삼성증권 사이트에서도 2026년 들어 AI 밸류체인과 IT·금융 이익 모멘텀, 글로벌 헬스케어 등의 리서치가 지속적으로 발간되고 있습니다. 다만 현재 삼성증권 리서치센터의 정확한 섹터별 인원수는 공개자료만으로 신뢰성 있게 확인하기 어렵기 때문에 특정 팀이 몇 명이라고 단정해서 준비하는 것은 추천하지 않습니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 28세와 공백만으로 리서치 지원을 포기할 필요는 없습니다. 다만 학회 경험이 없다면 기업분석 리포트를 직접 작성해 밸류에이션과 산업분석 역량을 보여주는 것이 중요합니다. 투자자산운용사 추가로 자격증을 계속 늘리는 것보다 관심 산업 2개 정도를 정해 꾸준히 분석해보세요. 증권사 리서치는 일반적으로 반도체, 자동차, 인터넷, 바이오, 소비재 등 기업분석 섹터와 거시경제, 채권, 투자전략 등으로 나뉩니다. 삼성증권의 정확한 현재 섹터별 인원과 주력 분야는 외부에서 단정하기 어렵습니다. 초기에는 데이터 수집, 실적 업데이트, 자료 작성 등 RA 성격의 업무가 많고 경력이 쌓이면 기업 미팅과 실적 추정, 산업 전망, 리포트 작성 비중이 커집니다. AI는 뉴스와 공시자료 정리, 데이터 전처리, 자료 검색, 초안 작성 등에 활용할 수 있지만 최종 투자 판단과 수치 검증은 사람이 해야 합니다. Python과 엑셀을 활용한 재무데이터 분석까지 준비하면 경쟁력이 있습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 28세라는 이유만으로 리서치 직무 지원이 어렵다고 보기는 힘듭니다. 공백 자체보다 그 기간과 현재의 직무 준비도를 어떻게 설명하는지가 중요합니다. 투자학회 경험이 없다면 기업분석 리포트와 산업분석 자료를 직접 작성하면서 회계와 밸류에이션, 엑셀 활용능력을 보여주는 방법이 좋습니다. 투자자산운용사도 도움이 되지만 자격증 추가보다 실제 분석 결과물이 더 중요합니다. 증권사 리서치는 일반적으로 산업과 기업을 분석하는 애널리스트와 이를 지원하는 RA 업무가 있으며 매크로와 투자전략 등으로도 나뉩니다. 다만 삼성증권의 정확한 현재 조직구성과 인원은 시점에 따라 달라질 수 있습니다. AI는 자료검색과 데이터 정리, 문서 요약, 초안 작성 등 업무 효율화에 활용할 수 있지만 투자 판단에는 검증이 필수입니다. 면접에서는 AI 사용 여부보다 어떤 업무에 활용했고 결과를 어떻게 검증했는지까지 설명할 수 있도록 준비해보세요.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

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  증권사 리서치 부서의 나이와 공백기에 대해 걱정하고 계시겠지만, 실무 역량이 중요하므로 28세라는 나이는 감점 요인이 아니며 인턴 경험을 잘 녹여낸다면 충분히 극복할 수 있습니다. 투자자산운용사 외에 학부 시절 투자학회 경험이 없다면 스스로 작성한 깊이 있는 산업 및 기업 분석 보고서나 공모전 수상 경력, 개인 블로그나 텔레그램 채널 운영을 통한 꾸준한 리포트 작성 경험으로 충분히 보완할 수 있습니다. 삼성증권 리서치는 전통적으로 거시경제와 전략을 담당하는 매크로 부서와 기업을 분석하는 기업분석부로 크게 나뉘며, 반도체나 이차전지, 바이오 등 한국 주력 산업을 커버하는 섹터에 우수 인력이 집중되어 있고 최근에는 AI와 신재생에너지 등 신성장 산업 비중도 확대되고 있습니다. 리서치의 하루는 보통 아침 데일리 자료 작성과 시황 점검으로 시작해 오전에는 기업 탐방이나 실적 발표 컨퍼런스 콜 참석, 오후에는 데이터 분석 및 보고서 집필 순으로 진행되며, 주니어 시절에는 데이터 수집과 밸류에이션 모델링, 보조 자료 작성을 주로 하다가 연차가 쌓일수록 종목 발굴과 네트워크 구축, 시장 전망을 주도하는 애널리스트로 성장하게 됩니다. 최근 증권가에서는 AI 활용이 필수가 되어 챗GPT나 클로드 같은 생성형 AI를 통해 방대한 외국어 공시와 글로벌 리포트를 빠르게 번역하고 요약하거나, 파이썬 기반의 프로그램을 활용해 대규모 재무 데이터를 수집하고 시각화하는 업무 등에 적극적으로 활용하고 있습니다.

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