IN THIS WORK 인터뷰｜한국딥러닝 채용

KDL Building

1. 한국딥러닝 소개 및 주요 사업부문

한국딥러닝은 “실제로 돈을 버는 AI”를 만드는 비전 AI(Vision AI) 전문 기업입니다.
단순한 기술 과시가 아닌, 기업의 고질적인 비용 문제를 해결하고 운영 효율을 극대화하는 솔루션을 제공합니다.
2026년 현재, 시리즈 A 투자 유치를 기점으로 ‘문서를 읽는 AI’를 넘어 ‘업무를 완결하는 AI 에이전트’로 도약하고 있습니다.

DEEP OCR: 1분에 780장 이상의 문서를 99% 정확도로 인식하는 국내 최고 수준의 광학 문자 인식 솔루션입니다.
DEEP 3D (Poly-X): 2D 이미지를 기반으로 정교한 3D 모델을 자동 생성하는 기술로, 커머스 및 메타버스 시장을 혁신합니다.
Workflow Automation (AI Agent): 문서에서 추출한 데이터를 바탕으로 후속 업무(검증, 입력, 보고서 작성 등)를 자동 수행하는 지능형 워크플로우 솔루션입니다.

2. 주요 채용 직무와 채용 방식

한국딥러닝은 기술의 깊이와 실행력을 동시에 갖춘 인재를 상시 채용합니다.

분류	주요 직무
Engineering	AI 엔지니어 (VLM, OCR, 모델 경량화), 생성형 데이터 엔지니어, 백엔드(Python/FastAPI), 프론트엔드(React), Forward Deploy Engineer
Business	AI 사업기획,운영, AI 솔루션 세일즈, AI 프로젝트 매니저, Visual communicator
Support	인사 담당자, 재무/회계 매니저, 정부 R&D사업비 관리자, 총무&회계 지원

[채용 프로세스]

서류 전형: 직무 적합성 중심 검토 (이메일로 결과 안내)
1차 면접 (Job Fit): 실무진 및 팀 리더와 대면 면접 (개발 직군은 코딩 테스트나 기술/디자인 과제 포함 가능)
2차 면접 (Culture Fit): 경영진과 대면 미팅을 통해 가치관 및 조직 융화도 확인
처우 협의 및 최종 합류

3. 한국딥러닝에서 가장 선호하는 인재상

우리는 ‘비정상적으로 빠른 성장을 갈망하는 사람’을 찾습니다.

Self-Driven Growth: 회사가 시켜서 하는 성장이 아닌, 본인의 가치를 높이기 위해 스스로 학습하는 인재
Problem Solver: 기술적 한계나 비즈니스 난관 앞에서 ‘안 된다’가 아닌 ‘어떻게 가능하게 할까’를 고민하는 인재
High Density: 밀도 있게 일하고, 그 성과를 통해 짜릿함을 느끼는 워커홀릭(Work-enthusiast)

Terrace

4. 지원자가 이력서 및 자소서에 꼭 써야 할 내용

Problem-Action-Result: 단순히 ‘무엇을 했다’는 나열보다, 어떤 문제를 해결하기 위해 어떤 기술적 시도를 했고 그 결과(수치적 성과)가 어떠했는지 명확히 기재해 주세요.
Why KDL? (왜 하필 우리인가): 수많은 AI 기업 중 왜 한국딥러닝의 비전(실용주의 AI, 워크플로우 자동화)에 공감하는지 진정성 있게 담아주세요.
기술적 깊이: 본인이 가장 자신 있는 분야(개발직군 예: OCR 인식률 개선, 대용량 트래픽 처리 등)에 대한 깊이 있는 고민의 흔적.

5. 기억에 남는 이력서 혹은 자기소개서 내용

“단순히 라이브러리를 가져다 쓴 것이 아니라, 특정 논문의 알고리즘을 우리 서비스 환경에 맞춰 밑바닥부터 다시 구현해 정확도를 15% 개선한 과정을 벨로그(Velog)에 10회 분량으로 연재했던 지원자가 기억납니다. 기술적 집요함이 그대로 느껴졌죠.”

6. 가장 많이 물어보는 면접 질문 5가지와 의도

“본인이 생각하는 ‘성장’이란 무엇이며, 이를 위해 최근 6개월간 무엇을 하셨나요?”
- 의도: 스스로 학습 동력을 가진 사람인지 확인하기 위함입니다.
“가장 해결하기 어려웠던 기술적 문제는 무엇이었고, 어떻게 돌파했나요?”
- 의도: 문제 해결 역량과 압박 면접 상황에서의 논리적 사고력을 봅니다.
“우리 회사의 제품 중 하나를 골라 개선안을 제안한다면?”
- 의도: 회사 사업에 대한 관심도와 비즈니스 감각을 테스트합니다.
“동료와 기술적 견해 차이가 있을 때 어떻게 설득하거나 조율하시나요?”
- 의도: ‘클린 코드와 공유 문화’를 중시하는 팀 워크 역량을 확인합니다.
“개인의 삶과 업무 중 무엇이 우선인가요? 혹은 어떻게 조화를 이루시나요?”
- 의도: 한국딥러닝의 고밀도 성장 문화와 개인의 가치관이 일치하는지 확인합니다.

AI Lab

7. 실제 면접에서 기억에 남는 면접자와 그 이유

면접에 본인이 개발에 사용했던 개인 장비(노트북)와 직접 정리한 기술 블로그 출력물을 가져온 분이 있었습니다.
본인이 짠 코드 한 줄 한 줄에 대한 이유가 명확했고, “저는 이 기술로 세상을 효율적으로 바꾸고 싶다”는 눈빛에서 강한 확신이 느껴져 만장일치로 합격하셨습니다.

8. 실제로 가장 잘 뽑았다고 생각되는 우수 사례

초기에 서무 보조로 입사하셨으나, 본인의 업무 범위를 넘어서 서비스 운영과 고객 관리에 적극적으로 뛰어든 분이 계셨습니다.
결국 회사의 핵심 성장 동력이 되었고, 어느덧 경영 관리의 핵심 리더로 성장하셨습니다.
현재는 더 큰 회사로 이직에 성공하셔서 떠나간 동료이지만 그분의 “직무의 한계를 스스로 긋지 않는 태도”가 몸담은 회사에 얼마나 큰 성과를 만드는지 보여준 사례입니다.

9. 탈락했던 지원자들의 공통점

수동적인 태도: “시켜주면 열심히 하겠다”는 분보다는 “내가 가서 이걸 바꾸겠다”는 분을 선호합니다.
얕은 지식: 이력서에는 화려한 기술 스택을 적었으나, 면접에서 원리나 ‘왜(Why)’에 대해 질문했을 때 답변하지 못하는 경우.
컬처 핏 불일치: 안정적인 업무 환경과 정해진 시간만의 근무를 최우선으로 생각한다면 한국딥러닝의 빠른 속도감이 고통스러울 수 있습니다.

10. 신입 및 주니어 인재들이 꼭 쌓았으면 하는 역량

공통 역량/AI 생산성 도구 활용 능력: Copilot, ChatGPT, Claude 등 AI 툴을 활용해 남들보다 3~5배 빠른 속도로 결과물을 만들어내는 능력.
개발직군 한정/ 기초 CS 및 수학적 사고: 최신 모델을 사용하는 것보다 모델의 원리를 이해하고 최적화할 수 있는 기초 체력.
PM 또는 세일즈 직군 한정/ 커뮤니케이션 스킬: 복잡한 기술적 내용을 비개발자나 고객도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하는 능력.

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