AI 스타트업 채용 한눈에 보기

업스테이지

Upstage Way 다섯 가지에 맞춰 사례를 준비하세요 채용 페이지는 컬처 인터뷰 전에 Upstage Way를 반드시 확인하라고 적어 두었습니다. One team, One step more, Personal growth, Sharing, Ethics 각각에 대응하는 본인 경험을 하나씩 정리하고, 특히 Sharing은 원격 환경에서 정보를 어떻게 공유했는지로 답할 수 있게 해 두세요.

홍택규, Agentic AI 팀 리더: 정확도 100%가 안 나오는 문제를 끝까지 붙잡는 집념 원문

트웰브랩스

연구가 제품으로 이어진 사례를 앞에 세 팀 인터뷰가 모두 제품과 고객을 먼저 말합니다. 논문 실적만 나열하기보다 고객 요구에 맞춰 평가 기준을 바꾸거나, 짧은 기간 안에 모델을 개선해 배포한 사례를 구체적으로 적으세요.

Glen Jung, Infrastructure Engineer: 모르는 것도 필요하면 배워서 해 보는 사람 원문

뤼튼

실무 인터뷰는 설계로 준비하세요 실무 인터뷰는 정답 확인이 아니라 문제를 주고 설계와 구현 과정을 함께 보는 방식이라고 채용 공고에 적혀 있습니다. 백엔드는 NestJS 기반이고 요건에 AI 에이전트를 활용한 API 설계와 운영 경험, APM 도구를 쓴 성능 분석, 메시지 큐 기반 비동기 구조, Redis 내부 동작 이해가 올라 있습니다. 알고리즘 문제 풀이 대신 요구사항을 쪼개고 선택지의 트레이드오프를 소리 내어 설명하는 연습을 하세요.

뤼튼테크놀로지스 엔지니어링 조직: NodeJS 기반 제품에서 AI 에이전트를 써 API를 설계하고 운영해본 경험을 요구한다 원문

스캐터랩

컬처 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.

조한용 백엔드 엔지니어링 리드: 가장 중요한 문제를 스스로 정의하는 백엔드 원문

마키나락스

이력서는 과정과 근거가 보이게 합류 여정 페이지와 두 FD 팀 인터뷰가 같은 말을 합니다. 기술 이름을 늘어놓기보다 한두 프로젝트에서 문제 정의, 선택지, 고른 이유, 결과를 순서대로 적는 편이 서류에서 유리합니다.

FD 모델 최적화팀 김승주, 김태호 FDE: 밀키트가 아니라 직접 쌓아 올린 결과물 원문

노타

정확도와 속도 사이의 타협을 숫자로 노타 기술블로그의 글 제목이 대부분 'H100 8장을 2장으로', '1.6초를 230ms로'처럼 전후 숫자입니다. 양자화, 프루닝, 그래프 최적화 경험이 있다면 정확도 손실과 지연 시간, 메모리 변화를 함께 적으세요.

노타 채용 담당자: 과제는 정답보다 접근 방식을 본다 원문

슈퍼브에이아이

현장 지식을 데이터와 문서로 남긴 경험 이현동 부대표는 FDE 의 본질을 전문가의 암묵지를 인수인계 가능한 형식지로 바꾸는 일이라고 설명했습니다. FDE 나 수행 PM 에 지원한다면 현장에서 알아낸 것을 매뉴얼, 데이터셋, 평가 기준으로 남긴 사례를 준비하세요.

고경렬 (머신러닝 엔지니어, CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지 우승팀): 벤치마크 점수보다 고객 현장에서 쓸 수 있는 방법을 먼저 묻는 엔지니어 원문

사이오닉에이아이

결과로 말하는 비동기 업무 경험 회사 블로그에 정시 출퇴근 개념이 없고 무엇을 했는지로 평가한다고 적었습니다. 원격이나 비동기로 일하면서 문서와 도구로 맥락을 넘겨 성과를 낸 경험을 보여 주세요.

임예원 (ML Research Intern): 연구를 위한 연구보다 제품에 바로 올라가는 연구를 할 사람 원문

인핸스

데모가 아니라 운영에서 작동한 경험을 쓰세요 채용 페이지 첫 문장이 AI for Real Work 이고, 데모가 아니라 실제 워크플로에서 동작하는 에이전트를 만든다고 못 박아 두었습니다. 모델 성능 지표보다 그 모델이 어떤 업무에 들어가 어떤 결과를 바꿨는지를 앞에 두세요.

이준원 FDE (인핸스): 큰 문제를 AI에 통째로 맡기기보다 지금 풀리는 작은 문제부터 만들어 보여 준다 원문

브레인크루

기술 결정의 근거를 실험 결과로 말하세요 AI Engineer(Product) 공고는 청킹 전략이나 검색 방식을 비교 실험해 보고, 왜 A를 골랐는지 결과로 설명할 수 있는 사람을 찾는다고 적었습니다. 포트폴리오에 비교한 선택지, 평가 지표, 결론을 한 쌍으로 정리해 가면 기술 면접에서 바로 쓸 수 있습니다.

리벨리온

추론 전용 칩이라는 전제에서 경험을 풀어 쓰세요 회사는 학습이 아니라 추론 효율로 승부한다고 반복해서 말합니다. 전력당 성능, 지연 시간, 처리량을 개선해 본 경험이 있다면 칩 설계든 커널이든 서빙 소프트웨어든 그 숫자를 앞에 두세요. Rebel100 과 ATOM-Max 제품 페이지, 백서를 읽고 가면 면접 대화가 수월해집니다.

퓨리오사AI

실기기에서 확인한 결과를 앞에 두세요 가치 가운데 하나가 Show, don't tell 이고, Algorithm 팀 공고도 시뮬레이션보다 실기기 증명을 강조합니다. 이력서에는 설계나 아이디어보다 실제 하드웨어나 운영 환경에서 측정한 수치와 디버깅 과정을 먼저 적는 편이 설득력이 있습니다.

Algorithm 팀 AI System Research 채용 공고: 구현한 사람이 다음 연구 과제를 제안한다 원문