세 자릿수 공채에서 먼저 봐야 할 것은 ‘몇 명’보다 ‘무슨 일을 함께 뽑는가’다

LIG D&A는 2026년 하반기 신입·경력·채용연계형 인턴을 대규모로 모집하고 있다. 채용 마이크로사이트에는 신입 000명, 경력 00명, 인턴 00명으로 표기돼 있고, 회사 발표를 인용한 보도는 전체 채용을 세 자릿수 규모로 설명한다. 신입·인턴은 9월 13일까지, 경력은 9월 7일부터 27일까지 지원을 받는 일정이다.

더 중요한 것은 모집분야의 폭이다. 신입 정규직만 봐도 SW, HW, 기계, IPS, 체계, 품질, 공정기술이 동시에 올라와 있다. 경력은 여기에 국내외 사업, 재무, 신사업개발구매, 시설운영, DX, ESG, HR, 안전·환경·보건까지 넓어진다. ‘방산 호황 = 무기 설계자 채용’처럼 한 직무로 설명하기 어려운 구성이다.

AI·사이버보안이 커질수록 오히려 SW 밖의 직무가 같이 중요해지는 이유

LIG D&A는 이번 공채의 사업분야로 미사일시스템, 해양, 위성과 함께 AI와 사이버보안을 명시했다. 2026년에는 별도의 방산 에이전틱 AI 사이버 보안 해커톤도 열었다. 회사는 이 행사를 AI 공격·방어 에이전트가 가상의 사이버 전장 환경에서 문제를 해결하는 방식으로 설계했고, 수상자에게 채용 우대도 연결했다.

하지만 AI가 무기체계 안으로 들어간다고 해서 인재수요가 AI 모델 개발자 하나로 수렴하지는 않는다. 알고리즘은 센서와 컴퓨팅 하드웨어 위에서 돌아가야 하고, 실제 체계에 통합돼야 하며, 시험과 검증을 통과하고, 품질과 생산공정을 거쳐 반복 가능한 제품이 되어야 한다. 디지털 기술이 강해질수록 오히려 SW와 HW, 기계, 체계, 품질 사이의 인터페이스가 늘어난다.

최근 SW검증 공고에 나온 단어들은 ‘방산 SW’의 가격이 어디서 생기는지 보여준다

LIG D&A가 최근 별도로 모집했던 SW검증 경력직 공고를 보면 업무는 단순 코딩이 아니었다. SW 시험 전략, MISRA·CWE 같은 기준 분석, 코드 커버리지, 정적·동적 테스트, 공개SW 검증, Test Automation과 환경 구축이 한 역할 안에 묶여 있었다. CI/CD 자동화, 오픈소스 라이선스와 보안취약점 분석 역량도 우대조건으로 제시됐다.

같은 시기의 응용SW 역할에는 실제 유도무기 환경을 모사하는 시뮬레이터, 합성영상 생성, RTOS 기반 응용SW, C/C++·C#·Python·Matlab이 등장했다. 즉 방산 SW의 핵심은 코드를 빨리 만드는 능력만이 아니라 실제 환경을 모사하고, 고장과 오류를 찾고, 신뢰성과 보안성을 증명하는 데도 있다. 이 공고는 모집이 종료된 이력이므로 현재 채용 숫자로 사용할 수는 없지만, 회사가 어떤 SW capability를 구체적으로 정의해 왔는지는 보여준다.

그래서 자동차·산업장비 경력도 모두 방산으로 옮길 수 있다는 뜻은 아니다

여기서 성급한 결론을 내리면 안 된다. MISRA, RTOS, Embedded SW, 테스트 자동화, 시스템 검증 같은 단어는 자동차·산업장비·로봇에서도 볼 수 있지만, 동일한 기술어가 곧 동일한 채용자격을 뜻하지는 않는다. 실제 SW검증 공고는 무기체계 SW 개발 프로세스 경험을 자격요건으로 제시하기도 했다.

다만 채용시장을 읽는 관점에서는 의미가 있다. 산업 이름보다 더 작은 단위인 capability로 보면 서로 멀어 보이는 산업 사이에 공통된 작업이 보인다. 실시간 시스템, 안전·신뢰성, 센서·제어, 시험자동화, 형상과 품질관리처럼 ‘실패하면 안 되는 복잡한 시스템’을 다뤄 본 경험이다. 실제 이동 가능성은 직무별 필수요건과 보안·도메인 경험을 따로 확인해야 한다.

AI 인재를 찾는 회사가 서류 첫 단계에서는 자동 필터를 쓰지 않는다는 점도 흥미롭다

LIG D&A의 공식 채용전형 페이지에는 서류를 직무 전문가와 인사담당자가 읽으며, 자동화된 필터링 도구를 활용하지 않는다고 명시돼 있다. 동시에 회사는 AI·사이버보안 인재를 핵심적으로 확보하려 하고 SW 직무에는 별도 코딩테스트도 둔다.

이 두 사실은 모순이라기보다 역할이 다르다는 신호에 가깝다. 기술을 제품과 전장에 적극 적용하는 것과 사람의 경력을 첫 단계에서 자동 점수 하나로 압축하는 것은 같은 의사결정이 아니다. 복잡한 전문직 채용에서는 키워드 존재 여부보다 어떤 환경에서 무엇을 책임졌고 어떻게 검증했는지를 사람이 해석해야 할 가치가 여전히 클 수 있다.

방산 채용의 경계가 넓어진다는 것은 ‘첨단기술’의 정의가 넓어진다는 뜻이다

방산기업의 AI·사이버보안 투자가 커지면 가장 눈에 띄는 것은 AI Engineer나 Security Engineer 같은 직함이다. 그러나 실제 공채의 직무 지도를 함께 보면 그 기술을 무기체계로 만드는 주변의 기능도 동시에 보인다. 체계종합은 여러 하위시스템을 하나의 결과로 묶고, 품질과 공정은 개발 결과가 실제 생산과 납품에서 반복되도록 만든다.

따라서 앞으로 방산 인재시장을 볼 때 ‘AI 채용이 몇 개인가’만 세는 것은 부족하다. 어떤 회사가 SW·HW·기계·검증·품질·생산을 한 번에 늘리고 있는지, 그 사이에서 반복해서 요구되는 capability가 무엇인지가 더 중요하다. 회사 전체 채용이 커지는 시기에는 특히 그 경계에서 새로운 이동경로가 생길 수 있다.

구직자에게 중요한 질문은 ‘방산 경력이 있나’에서 끝나지 않는다

이번 공채에 지원하려는 사람에게 가장 현실적인 접근은 회사 이름에 맞춘 추상적인 지원동기를 길게 쓰는 것이 아니다. 모집 직무가 실제로 요구하는 문제와 자신의 Evidence를 좁게 연결하는 것이다. SW라면 어떤 실시간 환경과 테스트를 다뤘는지, HW·기계라면 어떤 시스템 제약을 해결했는지, 품질·공정이라면 어떤 불량과 검증 문제를 줄였는지처럼 책임과 결과를 보여줘야 한다.

반대로 공고에 같은 기술명 하나가 있다고 산업 전환을 과장해서도 안 된다. 방산은 도메인 지식, 개발 절차, 보안과 신뢰성 요구가 강한 산업이다. transferable capability와 아직 부족한 domain evidence를 구분하는 편이 실제 채용 판단에 더 가깝다.

BANSEOG VIEW

방산 호황이 비싸게 만드는 사람은 ‘방산 경력자’만이 아니라 복잡한 시스템을 끝까지 완성해 본 사람일 수 있다

LIG D&A의 이번 채용에서 눈에 띄는 것은 세 자릿수라는 숫자뿐 아니라 SW·HW·기계·체계·품질·공정기술이 한꺼번에 열린다는 점입니다. AI와 사이버보안은 이 구조를 대체하는 직무가 아니라 전체 시스템의 복잡성을 한 단계 더 높이는 기술축에 가깝습니다.

인재시장에서는 그래서 산업명보다 Evidence의 단위가 중요해집니다. 실시간 시스템을 만들고, 여러 하위시스템을 통합하고, 실패를 시험으로 재현하고, 신뢰성과 품질을 증명하고, 개발 결과를 양산까지 넘겨본 경험이 어떤 직무에서 반복되는지를 봐야 합니다.

그렇다고 인접산업 경력자가 자동으로 방산으로 이동할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 실제 공고의 필수요건과 도메인 경험은 별도로 확인해야 합니다.

방산 호황이 만드는 다음 인재경쟁은 ‘누가 AI를 아는가’만의 경쟁이 아닐 수 있습니다. 더 복잡해진 시스템을 실제로 연결하고 검증해 끝까지 완성할 수 있는 사람이 어디에 있는가의 경쟁입니다.

SOURCES

근거가 된 원자료

본문은 2026년 9월 3일 확인한 LIG D&A의 2026년 하반기 채용 마이크로사이트, 공식 채용전형 페이지, 회사의 AI·사이버보안 관련 공개자료와 최근 SW 직무 공고를 기준으로 작성했습니다. 채용 일정·직무·자격요건은 변경될 수 있습니다. 모집분야가 넓다는 사실을 다른 산업 경력자의 채용 성공 가능성으로 일반화하지 않으며, 종료된 SW 공고는 현재 채용 규모가 아니라 capability 정의의 참고 근거로만 사용합니다.