2025년 현재, 국내 주요 기업들이 AI 전공자를 채용하는 방식과 조건이 눈에 띄게 변화하고 있습니다. 이 글에서는 실제 채용 공고 기반의 정보를 중심으로, AI 전공자가 입사 가능한 대표 기업과 세부 조건, 우대사항, 채용유형 등을 심층 분석해봅니다. 흔히 나오는 단순 소개형 글이 아닌, 실제 입사지원을 고려하는 취준생에게 직접적인 도움이 될 수 있는 정보 중심의 희귀 글로 구성했습니다.
AI 전공자 채용하는 주요 기업 리스트 (2025 실시간 공고 기준)
실제로 2025년을 앞두고 국내 주요 기업들도 AI 전공자를 활발히 채용 중입니다. 삼성전자는 AI 반도체 및 온디바이스 모델 최적화 관련 박사급 연구원을 모집하고 있으며, 네이버와 카카오엔터프라이즈는 자연어처리, 추천 알고리즘, 생성형 AI 분야에서 상시 채용을 진행 중입니다. LG CNS와 KT는 제조, 금융, 공공 데이터 기반 AI 모델 개발자를 찾고 있으며, 현대자동차는 자율주행 및 차량제어 AI 직군을 중심으로 채용을 강화하고 있습니다. 이 외에도 배달의민족, 카카오뱅크, NHN Cloud 등 민간 플랫폼 기업들 역시 실시간 예측모델, 금융AI, MLOps 인프라 구축 등 다양한 직무에 AI 인재를 지속적으로 모집하고 있어, AI 전공자가 선택할 수 있는 진로는 이전보다 훨씬 넓고 구체화되고 있습니다.
최근 6개월간(2024년 10월~2025년 3월) 실제로 AI 관련 직무를 채용한 국내 주요 기업은 다음과 같습니다. 다음은 채용공고 데이터 분석 결과를 바탕으로 정리한 정보입니다.
✅ 2025년 AI 전공자 채용 중인 기업 리스트
| 삼성전자 | AI 연구개발, 컴퓨터비전, 음성인식 등 | 신입/경력/박사 | TensorFlow, C++, 연구논문 경험, AI 칩 관련 우대 |
| 네이버 | AI 모델링, 자연어처리, 추천시스템 | 상시채용 | PyTorch, 대규모 데이터 분석 경험, MLOps 경험자 선호 |
| 카카오엔터프라이즈 | AI 플랫폼 개발, 챗봇, 음성 합성 | 상시채용 | Python, HuggingFace, 대화형 AI 경험자 우대 |
| LG CNS | AI 기반 데이터 분석, 제조AI, AI 컨설팅 | 신입/경력 | SQL, ML, AI 프로젝트 경험, 고객사 대응 커뮤니케이션 능력 |
| KT | AI 음성인식, AI 빅데이터 분석 | 정규직/계약직 | 한국어처리 모델, 언어학적 분석 경험, 통신 서비스 이해 |
| 현대자동차 | 자율주행 AI, AI로봇비전, 딥러닝 차량제어 시스템 | 경력/인턴 | ROS, Lidar 분석, 강화학습 경험, 컴퓨터비전 연구력 |
| 배달의민족(우아한형제들) | 개인화 추천, 실시간 물류 예측 | 상시채용 | 실시간 예측 모델 설계, Python, Spark 경험자 우대 |
| SK C&C | AI 알고리즘 개발, 산업별 AI 모델 설계 | 정규직 | B2B 프로젝트 경험자 우대, 분석 컨설팅 경험 우대 |
| 카카오뱅크 | 금융AI, 고객분류모델, 사기탐지시스템 | 신입/경력 | 금융 도메인 이해, 머신러닝 기반 분류/예측모델 경험 |
| NHN Cloud | AI 기반 클라우드 서비스 개발 | 신입/경력 | MLOps, Kubernetes, AI 인프라 운영 경험자 선호 |
✅ 주목할만한 포인트
- 삼성전자 DS부문은 AI 칩, 온디바이스 AI를 연구하는 박사급 채용도 활발합니다.
- 네이버 AI Lab은 매년 석사/박사 전공자 대상 인턴십 → 전환형 채용을 운영 중입니다.
- 카카오 계열사는 추천 알고리즘, 생성형 AI(챗GPT 유사 모델) 분야 채용 수요가 높습니다.
- KT, LG CNS는 정부, 공공기관 대상 프로젝트 경험 우대하며, 실무경험 기반이 중요합니다.
- 배달의민족/토스/당근마켓 등 스타트업은 빠른 성장을 위해 풀스택형 AI 인재를 선호합니다.
✅ 채용공고 확인 방법 (실시간 업데이트 가능)
| 사람인/잡코리아 | 검색창에 "AI 개발자", "머신러닝", "딥러닝" 키워드 입력 |
| 원티드 | 필터 기능 활용 → "데이터/AI", "Python", "TensorFlow" 등 선택 |
| 링크드인 | 글로벌 기업 채용 정보 포함 → “AI Engineer South Korea” 검색 |
| 로켓펀치 | 스타트업 위주 채용 → "AI 연구원", "추천시스템" 키워드 활용 |
| 각 기업 채용홈페이지 | 예: careers.naver.com, recruit.samsung.com 등 직접 접속 |
AI 관련 직무 세분화 및 우대기술 비교
기업들이 "AI 인재"를 찾는다고 해도, AI 직무는 매우 다양합니다. 이를 명확히 이해해야 자신에게 맞는 방향으로 포트폴리오를 설계할 수 있습니다.
| 직무 구분 | 주요 업무 예시 | 필요 기술스택 |
|---|---|---|
| 연구개발 (AI Lab) | 논문 연구, 모델 구조 개선 | Python, PyTorch, Deep Learning 논문 |
| 응용 서비스 개발 | 서비스 연동 AI 기능 개발 | API, Flask, GPT API, FastAPI |
| MLOps | 모델 학습-배포 파이프라인 자동화 | Docker, Kubernetes, MLflow |
| 데이터 엔지니어링 | 데이터 수집, 가공, 학습용 파이프라인 구성 | Spark, Airflow, SQL, ETL |
| 생성형 AI 서비스 | 이미지 생성, 텍스트 생성 앱 개발 | Diffusion 모델, LLM 튜닝 |
채용 방식 변화: 공채에서 수시채용으로
대부분 수시채용 형태로 변경
AI 직무는 팀 프로젝트가 중심이기 때문에 필요할 때 바로 채용하는 ‘수시채용’으로 전환
기술 포트폴리오 요구 증가
이력서만으로는 부족하며, Github 프로젝트, 논문, Kaggle 대회 수상 경력 등 실적 중심 평가
온라인 코딩 테스트 비중 감소, 실무면접 강화
| 항목 | 2022년 기준 | 2025년 기준 변화점 |
|---|---|---|
| 채용 방식 | 연 2회 공채 위주 | 상시 수시채용 중심 |
| 필수 전형 | 코딩 테스트 | 실무 과제, 포트폴리오 심사 |
| 우대 기준 | 석사 학위 중심 | 실무 프로젝트 경험 |
| 면접 방식 | 기본 기술면접 | 구조 설명+실행결과 위주 |
결론 – AI 전공자, 기업보다 자신을 먼저 파악해야
AI 전공자가 기업에 진입하는 길은 하나가 아닙니다. 단순히 "어디가 뽑는다더라"는 정보보다 더 중요한 건, "내가 어떤 AI 기술에 흥미가 있고, 무엇을 얼마나 만들 수 있는가"입니다.
2025년 현재, AI는 모든 산업의 코어 기술이 되고 있으며, 기업들도 AI 전공자를 특정한 직무가 아닌, 모든 부서의 기반 인재로 인식하고 있습니다.
이 글을 통해 다음을 꼭 기억하시기 바랍니다:
- AI 채용은 빠르게 변하고 있습니다. 2023년 방식 그대로 준비하면 낙오됩니다.
- 기업마다 AI 직무가 다르고, 그에 따라 필요한 역량도 다릅니다.
- 학교, 학점보다 GitHub, 포트폴리오, 실제 코드 실력으로 평가받는 시대입니다.
취업은 정보의 싸움이 아니라, ‘나를 어떻게 보여주는가’의 경쟁입니다.
오늘부터 GitHub을 채우고, 하나씩 실무 프로젝트를 시작해보세요. 그것이 기업 문을 여는 진짜 열쇠입니다.