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LG CNS, 신입 채용서 'AI 활용력' 본다…9개 직무 세 자릿수 선발
LG CNS가 하반기 신입사원 채용에 생성형 인공지능(AI) 활용능력 평가를 도입한다. 개발 지식만 확인하는 기존 필기시험에서 벗어나 지원자가 AI를 활용해 문제를 풀고 결과물을 만드는 역량까지 살펴보겠다는 취지다. LG CNS는 AI와 로보틱스, 컨설팅 등 9개 직무에서 세 자릿수 규모의 신입사원을 채용한다고 9일 밝혔다. 지원서는 오는 14일 오후 6시까지 받는다. 모집 직무는 △AI △로보틱스 △컨설팅 △디지털전환(DX) 엔지니어 △클라우드 애플리케이션 현대화(AM) △아키텍트 △전사적자원관리(ERP) △스마트팩토리 △컨버전스 엔지니어다. 국내외 학사학위 이상 보유자와 2027년 2월 졸업 예정자가 지원할 수 있다. 전공 제한은 없지만 IT 기본 역량을 갖춰야 하며 내년 1월부터 정규 근무가 가능해야 한다. 직무별 관련 프로젝트와 기술 경험을 보유한 지원자는 우대한다. AI 직무로 입사하면 금융과 공공, 제조, 물류 등 산업별 업무에 맞춘 AI 모델과 에이전트 서비스를 설계·개발한다. 로보틱스 직무는 산업 현장에 로봇을 적용하고 실제 공정에서 성능과 활용 가능성을 검증하는 업무를 맡는다. LG CNS는 지난 5월 로봇의 학습과 운영을 연결하는 통합 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 출시했다고 밝혔다. 단순 로봇 공급보다 여러 제조·물류 현장에 로봇을 배치하고 학습 데이터와 운영 상태를 관리하는 로봇 전환(RX) 사업을 확대하면서 관련 인력을 신입 채용 단계부터 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 채용 절차는 서류전형과 필기전형, 실무면접, 최종면접, 건강검진 순으로 진행된다. 필기전형은 인적성검사와 새로 만든 ‘CNS 특화검사’로 구성했다. 특화검사에서는 모든 지원자를 대상으로 글로벌 기술·산업 흐름에 대한 이해도를 확인한다. 지원 직무에 따라 코딩형과 기획형으로 나눠 생성형 AI 활용능력도 평가한다. AI가 만들어낸 결과를 그대로 받아들이는 것이 아니라 적절한 지시를 내리고 결과를 검증·수정해 업무에 적용하는 능력이 기업 경쟁력으로 떠오른 상황을 반영한 것으로 보인다. 구체적으로 어떤 AI 서비스를 사용할 수 있는지, 평가 과정에서 외부 자료와 개인 계정 이용이 허용되는지, AI 답변의 오류를 검증하는 능력을 어떤 기준으로 채점하는지는 공개되지 않았다. 생성형 AI 도구별 성능과 유료 계정 여부에 따라 지원자의 환경이 달라질 수 있어 시험 조건과 평가 기준을 명확하게 안내할 필요가 있다. LG CNS는 올해 상반기에도 AI·로보틱스·데이터센터·ERP 등에서 세 자릿수 규모의 경력직을 모집했다. 하반기에는 신입사원으로 채용 범위를 넓히며 경력자 즉시 투입과 장기 인재 육성을 병행하는 구조를 갖췄다. 해외 인재 확보에도 나서고 있다. 현신균 대표는 지난달 27일과 29일 미국 샌프란시스코와 동부 지역에서 열린 ‘LG 커넥트 앤 싱크’에 참석했다. LG CNS는 스탠퍼드대와 UC버클리, 캘리포니아공대, 컬럼비아대 등 미국 9개 대학의 AI·컴퓨터공학·데이터사이언스 분야 석·박사 인재 약 30명을 초청해 사업과 기술 방향을 설명했다. 한편 이번 채용은 LG CNS가 필요한 인재상이 개발자에서 AI를 활용해 산업 문제를 해결하는 엔지니어로 바뀌고 있음을 보여준다. 정확한 채용 인원과 직무별 배정 규모는 공개되지 않았다. 선발된 신입사원이 실제 AI·로봇 프로젝트에 언제, 어떤 방식으로 투입되는지도 채용 규모와 함께 확인해야 할 부분이다.
2026-09-10 10:01:00
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[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야
삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.
2026-09-10 09:21:17
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대우건설, '오픈 이노베이션 데이' 개최…9개 혁신기술 선발
대우건설이 인공지능(AI)과 로보틱스, 스마트 안전 등 외부 혁신기술을 건설 현장과 사업에 접목하기 위해 스타트업과의 협업을 확대하고 있다. 자체 연구개발에 더해 외부 기업의 기술을 발굴하고 실증까지 연결해 스마트건설 경쟁력을 높인다는 구상이다. 대우건설은 서울 을지로 본사 푸르지오아트홀에서 ‘오픈 이노베이션 데이’를 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 행사는 건설산업에 적용할 수 있는 혁신기술을 보유한 스타트업을 발굴하고 대우건설 현업부서와의 기술·사업 협력을 지원하기 위해 마련됐다. 대우건설은 지난 5월 말부터 참여기업을 모집해 스마트 안전·품질과 AI, 로보틱스·자동화, 항만·공항, 혁신 아이디어 등 5개 분야에서 총 164개 기술을 접수했다. 단계별 평가를 거쳐 최종 9개 기술을 추렸으며 이날 행사에서 기업별 기술과 사업 아이디어에 대한 최종 평가를 진행했다. 스마트 안전·품질 분야에서는 하이로컬과 건설파트너가 선정됐고 AI 분야에서는 에디트콜렉티브와 까리용, 투피트, 스타키움이 이름을 올렸다. 로보틱스·자동화 분야에서는 고레로보틱스, 항만·공항 분야에서는 스패너, 혁신 아이디어 분야에서는 로보톰이 최종 평가에 참여했다. 참여기업은 기술 발표뿐 아니라 별도의 홍보부스를 운영해 대우건설 임직원에게 실제 기술과 서비스를 소개했다. 오픈 이노베이션 프로그램을 공동 개최한 한국건설기술연구원은 스마트건설 분야 스타트업 발굴과 함께 기술 실증(PoC) 지원금을 제공한다. 선정기업의 기술이 단순 아이디어 검토에 그치지 않고 실제 현장에서 검증되고 이후 사업화로 이어질 수 있도록 지원하는 방식이다. 대우건설이 외부 기술 발굴에 나선 것은 건설산업의 기술 경쟁이 기존 시공 방식에서 AI와 디지털, 로봇·자동화 등을 결합한 스마트건설로 빠르게 확대되고 있기 때문이다. 회사는 자체 연구개발만으로 모든 기술을 확보하기보다 전문 스타트업과의 협업을 통해 필요한 기술을 빠르게 확보하는 방향으로 기술개발 전략을 넓히고 있다. 이번에 발굴한 기술은 향후 현장별 실증을 거쳐 대우건설 사업에 적용하는 방안을 검토한다. 중대재해 예방과 현장 안전관리 고도화는 물론 AI를 활용한 업무 효율화와 스마트건설 기술 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 단계적으로 검토할 예정이다. 대우건설 관계자는 “건설기술의 발전 속도가 빨라지는 만큼 기업 내부의 연구개발 역량과 외부 혁신기술을 효과적으로 연결하는 것이 중요하다”며 “이번 오픈 이노베이션을 통해 발굴한 우수기술을 현장 실증과 사업 적용으로 연결해 안전‧품질 분야 생산성을 높이는 한편 AI‧로보틱스 등 첨단 기술을 활용한 스마트건설 역량을 지속 강화해 나가겠다”고 설명했다. 건설연 관계자도 “이번 협력이 스마트건설 스타트업의 성장 기회로 이어지길 기대한다”며 “유망기업의 기술 검증과 사업화를 지속 지원하겠다”고 말했다.
2026-09-10 09:12:55
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