Q. 현대모비스 지원직무 고민

답변 6

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  말씀해주신 경험만 놓고 보면 저는 2번 알고리즘 AI 제어의 AI Agent 개발을 1순위로 검토하겠습니다. 다만 세 직무 중 단순히 AI에 관심이 있다는 이유로 2번을 고르기보다는 현재까지 해온 경험과 JD의 실제 요구역량이 얼마나 겹치는지를 기준으로 판단하는 것이 좋습니다. 1번 임베디드 SW 프레임워크 개발은 HW 경력이 없다는 점이 반드시 치명적인 것은 아니지만, 웹 FE 개발 경험과 AI 응용 프로젝트를 주된 강점으로 가지고 있다면 지금까지의 경험을 가장 자연스럽게 연결하기는 상대적으로 어렵습니다. 특히 임베디드 환경의 C와 C++, 운영체제, 임베디드 시스템, 차량용 SW 등에 대한 경험이 요구된다면 추가적인 준비가 필요합니다. TO가 적을 것이라는 부분은 외부에서는 정확히 판단하기 어려우므로 TO보다는 본인의 직무 적합도를 우선해서 보는 게 좋습니다. 2번은 현재 경험과 가장 자연스럽게 연결됩니다. AI Agent를 직접 개발하거나 AI를 활용한 자동화 워크플로우를 구축한 경험이 있다면 완전히 무관한 지원자는 아닙니다. 여기서 중요한 것은 AI 모델 자체를 연구했느냐가 아니라 LLM이나 AI 모델을 활용해 어떤 시스템을 만들었고, 어떤 문제를 해결했으며, 실제 서비스 수준으로 어떻게 구현했느냐입니다. 오히려 IT 기업에서 FE 개발 경험이 있다는 것은 Agent를 실제 사용자 서비스와 연결하는 측면에서 차별점이 될 수도 있습니다. 다만 AI 자체를 깊게 공부한 경험이 없다면 면접에서 기본적인 ML과 딥러닝, LLM, RAG, Agent 구조 등에 대한 질문은 대비해야 합니다. 3번 온디바이스 AI SW 개발은 말씀하신 것처럼 반드시 모델 자체를 개선하는 직무라고 단정할 필요는 없습니다. 온디바이스 AI는 모델 경량화나 최적화뿐 아니라 실제 디바이스에서 AI 모델을 효율적으로 구동하기 위한 런타임, 추론 최적화, 하드웨어 자원 활용, 배포 등의 영역까지 포함할 수 있습니다. 다만 이 직무가 요구하는 구체적인 역량은 공고의 JD를 자세히 봐야 합니다. 현재 웹 FE와 AI 응용 경험을 가지고 있다면 3번도 지원 가능성은 있지만, 세 가지 중에서는 직무 적합성을 설명하기 위해 추가적인 공부가 가장 많이 필요할 가능성이 있습니다.

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• B

  BbeeD현대모비스

  코과장 ∙ 채택률 74% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요, 가능하다면.. AI가 그래도 더 나을겁니다. 지금 소프트웨어 내부 사정이 좋지 않아서요,, AI 자체를 공부해본 적이 없으시면 빠르게 머신러닝같은거 프로젝트라도 한개 하시고 지원해보시는 것을 추천드립니다. TO는 1~3 다 고만고만 해보이는데, 1번 공고는 프레임워크가 사실상 지금 티어2로 내려간 상태고 더이상 수주도 없기 때문에 오셔도 고민이 좀 많으실 것 같아요. 사실상 질문자님이 말씀주신 경험들은 1~3 전부 해당이 안되기 때문에 추가적으로 프로젝트를 진행하거나 소프트웨어 경험이 있다 정도로 녹여야 하는 상황이기 때문이기 때문에 추가적인 플젝을 진행하지 않고 지원하신다면 세 공고의 서류 합격률은 고만고만할 것 같습니다. 프로젝트는 지금부터라도 하나 추가하시면 되고, 2번은 석사 라인을 많이 뽑을 것 같은 직무로 보이는데 일단 취업 자체가 목표라면 프로젝트로 보완한다는 가정 하에 1번 직무가 가장 합격률은 높을 것 같긴 합니다. 한가지 조언을 드리자면,, 모비스는 타회사에 비해서 한번 들어오시고나면 직무 변경이 어렵기때문에 처음 지원하는 공고를 질문자님이 가장 원하는 공고로 넣는게 가장 좋습니다. JD에 필요 기술이랑 우대 역할이 써있을 것 같은데 잘 보시고 좀 더 끌리는 쪽으로 지원하시는걸 추천드려요.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​웹 프론트엔드 개발 경험과 AI 응용 프로젝트 및 워크플로우 자동화 경험은 AI 에이전트 개발 직무에 가장 적합합니다. 임베디드 프레임워크나 온디바이스 AI 개발은 하드웨어와 제어기 레벨의 이해도가 깊게 요구되어 부담이 될 수 있습니다. ​반면 AI 에이전트 개발 부문은 서비스 응용 관점의 AI 활용 및 시스템 연동 경험을 중요하게 평가합니다. IT 기업 프론트엔드 및 스타트업 정규직 근무 이력은 제품 관점의 개발 역량을 증명하는 강점입니다. 프로젝트에서 AI 모델을 업무 자동화 및 서비스 기능으로 연결한 경험을 중심으로 어필합니다. ​응원하겠습니다.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

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  현대모비스 SW 직무 지원을 앞두고 본인의 강점을 어떻게 녹여낼지 고민이 많으실 시기입니다. 컴퓨터공학 전공 지식을 바탕으로 프론트엔드 웹개발, AI 자동화 워크플로우, 창업 및 스타트업 정규직 근무까지 경험하신 점은 현업에서 실무 실행력과 주도성을 높게 평가받을 수 있는 경력입니다. 먼저 3번 온디바이스 AI SW 개발 직무는 걱정하신 대로 딥러닝 모델 자체의 수학적·이론적 개선에 깊게 집중하기 때문에, 모델 연구 경험이 부족하다면 부담스러울 수 있습니다. 1번 SW 프레임워크 개발은 임베디드 영역 특성상 하드웨어에 대한 이해와 C/C++ 기반의 로우레벨 제어 경험이 중요한데, 하드웨어 개발 경험이 없고 웹 및 응용 SW 중심의 백그라운드를 가지셨다면 진입 장벽이 느껴질 수 있습니다. 티오에 대한 걱정뿐만 아니라 실제 보유하신 기술 스택과 측면에서도 고민이 필요한 부분입니다. 현재 고민하시는 선택지 중에서는 2번 알고리즘 분야의 AI Agent 개발 직무가 가장 현실적인 지원 방향이 될 수 있습니다. AI Agent 개발은 순수 딥러닝 모델 알고리즘을 바닥부터 연구하는 직무라기보다는, 생성형 AI나 머신러닝 응용 기술을 활용하여 차량 내외부의 다양한 시나리오를 자동화하고 서비스 흐름을 구현하는 성격이 강합니다. 이미 AI를 활용한 자동화 워크플로우와 응용 프로젝트를 수행해 보셨고 웹개발 및 창업을 통해 다양한 시스템을 유기적으로 연동해 본 경험이 있다면, 이 직무에서 요구하는 어플리케이션단에서의 AI 활용 역량과 뛰어난 연관성을 보일 것입니다. AI 자체를 깊게 파고드는 학술적 연구 경험이 없더라도, API나 기존 모델을 조합하여 현업의 문제를 해결하고 자동화 프로세스를 구축해 본 경험은 현대모비스의 SDV 전환 기조에서 매력적인 역량입니다. 스타트업 근무 경험에서 비롯된 빠른 실행력과 문제 해결 능력을 자소서와 면접에서 적극적으로 어필하신다면 좋은 결과를 얻으실 수 있을 것입니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 현재 경험만 놓고 보면 2번 AI Agent 개발이 가장 연결하기 수월해 보입니다. AI 이론 연구 경험은 부족하더라도 실제 AI를 활용해 자동화 워크플로우와 응용 서비스를 구현했다면 문제 정의부터 서비스 구현까지의 경험을 강점으로 만들 수 있습니다. 창업과 스타트업 경험도 빠른 실행과 협업 측면에서 연결하기 좋습니다. 1번은 웹 FE 경험과 같은 SW라는 이유만으로 연결하기에는 임베디드 환경과 시스템 SW 이해가 추가로 필요합니다. 3번 역시 온디바이스 환경의 모델 최적화와 하드웨어 제약에 대한 경험을 요구한다면 현재 경험과 거리가 생길 수 있습니다. 다만 TO를 추측해서 직무를 선택하기보다는 현재 공고의 세부 업무와 우대사항을 기준으로 판단하세요. 2번에 지원한다면 AI를 사용했다는 사실보다 어떤 문제를 정의했고 모델과 도구를 어떻게 연결해 실제 성과를 만들었는지를 구체적으로 보여주는 것이 중요합니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 경험을 기준으로는 2번 AI Agent 개발을 가장 우선적으로 검토하시는 것이 좋겠습니다. AI 응용 프로젝트와 자동화 워크플로우 경험이 직접 연결될 수 있기 때문입니다. 다만 단순히 AI 도구를 활용한 수준인지, 모델과 API를 연동하고 에이전트의 동작을 설계하며 성능을 평가한 경험이 있는지에 따라 적합성이 달라집니다. 1번 SW 프레임워크 개발은 웹 FE 경험과 연결할 수 있는 부분이 있지만, 차량용 임베디드 프레임워크라면 C/C++, 운영체제, 멀티스레딩, 통신 및 임베디드 환경에 대한 이해가 중요할 수 있습니다. 3번 온디바이스 AI SW 개발은 모델 자체의 개선뿐 아니라 경량화, 추론 최적화, 디바이스 환경에서의 실행과 성능 검증 등이 포함될 수 있어 현재 경험과의 간극을 확인해야 합니다. 따라서 2번을 우선으로 하되, 공고에서 요구하는 AI Agent의 구체적인 기술과 본인 프로젝트를 비교해보세요. 모델 학습 경험이 부족하더라도 실제 서비스에 AI를 적용하고 문제를 해결한 경험은 강점이 될 수 있습니다. TO를 추측해 직무를 선택하기보다는 본인이 기술면접에서 가장 깊이 있게 설명할 수 있는 직무를 선택하시는 것을 추천드립니다.

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