스캐터랩

지금 이 회사는 2026년 9월 기준

최근 기사 4건

공식 채널 최근 소식 회사 뉴스룸과 블로그에서 자동으로

스캐터랩 공식 채널에 최근 반년 동안 올라온 글 5건입니다. 가장 최근 글은 2026-08-31에 올라왔습니다. 제목과 날짜만 싣고, 내용은 원문에서 봅니다.

리더의 생각 김종윤 대표이사

공식 페이지에서 경력 소개를 확인하지 못했습니다. 2025년 4월 제타 1주년 서한을 대표 명의로 공개했습니다.

지금 풀고 있는 문제 공식 블로그, 뉴스룸, 발표 기준

1. 긴 대화에서도 이야기를 잊지 않는 모델

   모델이 한 번에 볼 수 있는 대화가 50~60턴 정도라 그보다 앞선 내용을 잊는다는 사용자 불만이 꾸준하다고 ML 리서처가 밝혔습니다. 과거 대화를 요약해 넣고 서사 흐름을 파악하게 만드는 연구가 진행 중입니다.

   관련 직무: ML Researcher, ML Research Intern
   제타의 AI 모델을 만드는 이야기: ML Researcher 인터뷰
2. 재미를 측정하고 모델에 되먹이기

   매주 새 모델을 배포하고 A/B 테스트와 MAB 로 비교하며, 사용자 선호를 Preference Optimization 과 Online Learning 으로 학습에 반영합니다. 여러 실험이 동시에 돌 때 서로 간섭하지 않게 하는 실험 인프라는 백엔드가 맡습니다.

   관련 직무: ML Researcher, Backend Engineer
   스캐터랩이 가장 재밌는 LLM을 찾는 방법ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기
3. 여러 클라우드의 GPU 로 자체 모델 서빙

   모델 서버가 여러 클라우드에 흩어진 GPU 를 10개 가까운 쿠버네티스 클러스터로 쓰고 Istio 멀티 클러스터로 묶어 운영합니다. 트래픽이 늘수록 비용과 지연 시간을 함께 관리해야 합니다.

   관련 직무: Site Reliability Engineer (DevOps), Backend Engineer
   월 150만 유저가 사용하는 LLM Inference 인프라 안정적으로 운영하기

이런 사람을 찾습니다 회사가 공식적으로 밝힌 인재상을 지원자 입장에서 정리

스캐터랩은 한 제품에 깊이 몰입하는 사람을 찾는다고 에토스에 분명히 적었습니다. 제타를 직접 써 보고 고민한 흔적, 스스로 문제를 정의하고 끝까지 푼 경험, 편한 길보다 어려운 목표를 골랐던 사례를 보여 주면 좋습니다.

• 사랑받는 우리만의 제품을 만드는 데서 의미를 찾는 사람 보상과 상관없이 순수한 열정으로 무언가를 만들어 본 경험, 내가 틀렸음을 인정하고 피드백을 받아들여 성과를 낸 경험을 묻습니다.근거
• 노력과 희생을 스스로 선택하는 사람 상식적인 수준을 넘어 한 목표에 몰두해 본 경험, 장기 성장을 위해 불확실성을 감수한 경험이 있는지 스스로 판단해 보라고 권합니다.근거
• 제품에 집착하는 사람 업무 시간 밖에서도 제품을 써 보고 사용자 피드백을 읽는지, 부족한 점을 보면 답답함을 느끼는지를 기준으로 제시합니다.근거

기술블로그 스캐터랩 기술블로그

• 비용과 성능을 한번에 - 언어 특화 토크나이저 도입기 2026-08-31
  여러 언어로 서비스하면서 토큰 비용을 줄이고 모델 성능은 지키는 문제
• 유저와 함께 만드는 LLM 2편: 제타에 Online Learning 도입하기 2026-06-10
  사용자 반응을 모델 학습에 계속 반영해 재미를 끌어올리는 문제
• 월 150만 유저가 사용하는 LLM Inference 인프라 안정적으로 운영하기 2026-03-11
  여러 클라우드에 흩어진 GPU 로 자체 LLM 을 끊김 없이 서빙하는 문제
• 스캐터랩이 가장 재밌는 LLM을 찾는 방법 2026-02-12
  정답이 없는 '재미'를 A/B 테스트, MAB, 리더보드로 측정하는 문제

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로그인 없이 보려면 구글에서 이 회사 링크드인 글 찾기. 동명이인이 섞일 수 있으니 소속을 확인하세요.

평판 공개된 후기, 기사, 공식 자료를 바탕으로 AI가 정리한 인상

AI 챗봇 이루다로 알려졌던 회사가 2024년 4월 출시한 제타로 방향을 바꿔 크게 성장했습니다. 회사 발표 기준 글로벌 누적 가입자가 1,000만 명을 넘었고, 일본 사용자의 사용 시간이 한국보다 길다고 밝힙니다. 2025년 4월 대표 서한에서는 2024년 4분기부터 6개월 연속 흑자라고 적었습니다. 반면 에토스에 노력과 희생을 명시할 만큼 몰입 강도에 대한 기대가 높다는 점을 회사 스스로 먼저 밝혀 둡니다.

2026-09-24 기준. 수치 평점이 아니라 반복되는 주제를 정리한 것이며 개인 리뷰는 싣지 않습니다.

회사가 말하는 가치 출처: 공식 페이지

연봉과 복지

채용 프로세스

1. 1지원 접수
2. 2직무 과제와 컬처 에세이
3. 3직무 면접
4. 4자기소개 PT 와 티타임
5. 5컬처핏 면접 (2회)
6. 6최종 합격

Backend Engineer 공고 기준 전형은 과제와 컬처 에세이, 직무 면접, 자기소개 PT 와 티타임, 컬처핏 면접 2회로 이어집니다. 컬처핏 면접이 두 번이고 에세이까지 따로 받아 문화 적합도 비중이 큰 편입니다. 지원 전에 1:1 티타임을 신청할 수 있고, 채용 문의는 recruit@scatterlab.co.kr 로 받습니다. 2026년 9월 기준 공고 18건이 열려 있고 ML Researcher 와 ML Research Intern, Backend, Frontend, React Native, SRE, Ad-Tech 개발 공고와 일본 콘텐츠 마케팅, 일본 CS, 미국 서비스 모니터링 공고가 함께 올라와 있습니다. 개발 공고는 대부분 경력 3년 이상입니다. '제타 덕후를 찾습니다'라는 경력 무관 공고도 따로 있습니다.

이렇게 지원하면 좋아합니다 공개된 채용 기준과 리더의 말에서 정리했습니다

1컬처 에세이는 에토스 질문에 사례로 답하기

에토스 세 항목마다 붙은 질문(보상과 무관하게 무언가를 만든 경험, 피드백을 받아들여 성과를 낸 경험 등)이 사실상 에세이와 컬처핏 면접의 질문 은행입니다. 항목마다 실제 사례 하나씩을 준비하세요.

2제타를 써 보고 개선안을 들고 가기

에토스는 최근 쓴 제품에서 '나라면 이렇게 고쳤을 텐데'를 고민해 봤는지 묻습니다. 제타를 며칠 써 보고 온보딩이나 캐릭터 탐색처럼 한 지점을 골라 지표와 함께 개선안을 설명할 수 있으면 직무 면접과 PT 에 모두 쓸 수 있습니다.

3적은 인원으로 운영해 본 경험을 강조

백엔드 5명이 대규모 채팅 트래픽과 실험 인프라를 함께 맡습니다. 모니터링과 자동화로 반복 장애를 줄인 경험, 기능 개발과 운영을 한 사람이 끝까지 맡아 본 경험이 잘 맞습니다.

회사가 공개한 채용 안내, 대표와 리더의 인터뷰, 채용공고에 반복해서 나오는 표현을 근거로 정리한 해석입니다. 합격을 보장하지 않습니다.

이 직무는 이런 사람을 찾습니다 기술블로그, 채용 인터뷰, 링크드인에서

지원 전에 알아둘 것

• 에토스 페이지 끝마다 '스스로 판단해보기 위한 질문 리스트'가 있습니다. 컬처 에세이와 컬처핏 면접을 준비할 때 이 질문에 답할 사례를 미리 적어 보세요.
• 지원 전에 제타를 직접 오래 써 보세요. 에토스와 인터뷰 모두 제품을 직접 쓰고 개선점을 고민하는 태도를 기준으로 삼습니다.
• 백엔드 리드는 AI 지식이 필수는 아니라고 밝혔습니다. 대신 대규모 채팅 트래픽, 실험 인프라, 저장소 설계 같은 백엔드 경험을 구체적으로 보여 주세요.
• 일본 시장 비중이 큽니다. 일본어가 가능하다면 마케팅과 CS 공고뿐 아니라 다른 직무 지원서에도 적어 두면 좋습니다.
• 지원이 망설여지면 공고 안의 1:1 티타임 요청으로 먼저 팀과 이야기해 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

진행 중인 공고 18건

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