인턴에게는 논문을, 정규직에는 코딩테스트 참고자료를

2026년 10월 NAVER Careers에 올라온 두 채용공고가 다른 평가기준을 보여준다. Future AI Center의 'World Models for Physical AI Research'는 체험형 인턴이지만 AI 분야 최상위 학술대회 또는 저널 저자 발표(예정) 1건 이상을 필수로 요구한다.

10월 22일 공개된 NAVER LABS의 'Robot Manipulation Data Engineer'는 정규직이다. 1차 인터뷰 전 코딩테스트를 실시하지만, 공고는 이를 인터뷰 참고자료로 사용하며 코딩테스트로 합격·불합격을 판단하지 않는다고 명시한다. 코딩 실력을 보지 않거나 시험을 폐지했다는 뜻은 아니다.

연구 인턴: 학사 지원 가능하지만 연구 실적은 필수

10월 19일 공개된 인턴 공고는 NAVER Future AI Center 산하 AI Lab의 Generation Research 팀 채용이다. 관련 전공 학사 또는 졸업예정자도 지원할 수 있지만, 최상위 AI 학술대회·저널 저자 발표(예정) 1건 이상의 필수 조건이 있다. 연구 협업 및 소통 능력도 요구한다.

담당 과제는 행동·제어 신호에 반응하는 제어 가능한 월드모델, 실제 데이터와 대규모 비디오 생성모델을 활용한 조건부 생성, 새로운 환경으로의 일반화, 거리뷰 등 실측 데이터에 부합하는 생성이다. 신입 인턴이라는 고용형태가 연구 난도까지 낮다는 뜻은 아니다.

연구 실적이 말해주는 것과 말해주지 않는 것

논문은 지원자가 새로운 문제를 정의하고 실험해 결과를 외부에서 검증받은 경험을 보여줄 수 있다. 특히 학습 방법과 일반화 성능을 탐구하는 역할에서는 과거 연구 성과가 중요한 선발 신호로 쓰일 수 있다.

반대로 논문 한 편이 실제 서비스 구현 능력이나 조직 적합성까지 증명하지는 않는다. 해당 인턴 전형에는 서류심사 다음에 코딩테스트와 직무 인터뷰도 있다. 코딩테스트의 합격 반영 비중은 공고에 별도로 명시돼 있지 않으므로 추정하지 않는다.

로봇 정규직: 데이터를 모으고 실제 기기에 배포하는 역할

NAVER LABS의 Robot Manipulation Data Engineer는 VLA(Vision-Language-Action) 학습에 쓸 원격조작·시연 데이터를 수집·정제·큐레이션하고 데이터 품질을 관리한다. 원격조작 데이터 수집 시스템, 시뮬레이션·생성형 모델을 이용한 데이터 증강, VLA 모델의 학습·평가와 실제 로봇 배포까지 직무에 적혀 있다.

필수 요건은 해당 분야 석·박사 학위 또는 연구개발 경력 5년 이상, 모방학습과 VLA 이해, 대규모 로봇 데이터 처리 경험, 기구학·동역학·제어 지식, C++·Python·ROS2 등 개발 전문성이다. 공고의 경력구분 자체는 신입·경력 모두 가능한 '무관'이며, 학위 또는 경력 조건은 별도로 적용된다.

코딩테스트는 있으나 단독 탈락 기준이 아니다

이 정규직의 전형은 서류, 전화 인터뷰, 1차 인터뷰(사전 코딩테스트 포함), 2차 인터뷰, 처우협의 및 채용검진 순이다. 공식 공고는 코딩테스트 결과를 1차 인터뷰의 참고로 삼으며 테스트 자체에서 합불을 판정하지 않는다고 명시한다.

이는 코딩 문제풀이를 하지 않아도 된다는 뜻이 아니다. 로봇 제어와 데이터 파이프라인을 실제로 구축한 이력은 짧은 시험 점수만으로 평가하기 어렵다는 해석이 가능하다. 단, 네이버랩스의 모든 직군이 이 방식을 사용한다는 근거는 아니며 이 공고 한 건의 절차에 한정된다.

같은 AI·로봇 분야에도 서로 다른 병목이 있다

월드모델 연구는 환경의 변화를 어떻게 표현·예측하고 새로운 상황으로 일반화할지를 묻는다. 로봇 데이터 엔지니어링은 데이터 확보·품질관리·학습·평가·실기기 배포를 어떻게 연결할지 묻는다. 두 문제는 관련되지만 동일한 실무능력으로 해결되는 것은 아니다.

기업이 둘을 모두 '로봇 AI 엔지니어'라는 한 직무명으로 묶는다면 필요한 경험과 평가방식이 불분명해질 수 있다. 연구성과가 필요한 역할인지, 데이터 파이프라인과 기기 통합의 재현 가능한 경험이 필요한 역할인지 먼저 정의하는 편이 합리적이다.

지원자가 바꿔야 할 준비 방식

월드모델 연구 인턴 지원자는 학사 지원 가능 여부만 볼 것이 아니라 최상위 학술 발표 실적 요건을 먼저 확인해야 한다. 준비 자료에서도 자신이 설정한 연구 질문, 실험 결과, 기여 범위와 검증 경험을 분명하게 제시할 필요가 있다.

네이버랩스 정규직 지원자는 코딩테스트가 독립적인 합불 기준이 아니라는 문구를 준비 부담이 없다는 뜻으로 받아들이면 안 된다. 실제 로봇·시뮬레이션에서 데이터 수집과 모델 배포를 어떻게 구현했고 어떤 문제를 해결했는지 설명할 근거를 정리하는 것이 중요하다.

10월 27일과 11월 1일, 지원 일정도 서로 다르다

NAVER Future AI Center의 연구 인턴은 10월 27일 18시까지, NAVER LABS의 로봇 정규직은 11월 1일 23시 59분까지 모집한다고 안내돼 있다. 둘 다 충원 상황이나 회사 사정에 따라 일정이 바뀔 수 있다. 지원자는 아래 공식 공고에서 최신 조건을 확인해야 한다.

두 공고만으로 네이버 전체의 인재평가 정책이 바뀌었다거나 두 팀이 하나의 공동 프로젝트를 진행한다고 말할 수 없다. 공개된 범위에서 확인되는 변화는, 같은 AI 영역에서도 역할에 맞춰 요구하는 역량 증거와 평가 수단이 다르다는 점이다.

BANSEOG VIEW

BANSEOG VIEW｜직급이 아니라 '어떤 문제를 풀 사람인가'를 먼저 봐야 한다

인턴은 쉬운 업무를 맡고 정규직은 어려운 문제를 푼다는 분류는 이 두 공고를 설명하지 못한다. 연구 인턴에게는 최상위 논문 실적을, 로봇 정규직에게는 실제 시스템 구축 경험과 인터뷰를 요구한다.

연구 문제와 현장 구현 문제를 같은 AI 채용으로 묶더라도, 역량 검증은 같은 시험 하나로 충분하지 않을 수 있다. 지원자에게 필요한 것은 직함보다 자신의 경험으로 증명할 수 있는 문제를 확인하는 일이다.

이는 두 개의 공개 공고를 교차해서 얻은 해석이며, 네이버 전체 조직의 공식 채용정책이나 평가 비중을 확인했다는 뜻은 아니다.

SOURCES

근거가 된 원자료

2026년 10월 25일 NAVER Careers 원문 2건 확인. 인턴의 저자 발표(예정) 실적은 필수, 정규직의 국제학술대회 논문은 우대 조건이다. NAVER LABS 정규직은 경력구분 '무관'이나 해당 분야 석·박사 또는 5년 이상 연구개발 경력을 필수로 기재했다. 정규직 코딩테스트는 존재하지만 독립적인 합불 평가는 하지 않는다. 인턴 코딩테스트의 평가 가중치는 공개되지 않았다. 각 공고·조직·시점을 섞어 회사 전체 정책으로 일반화하지 않는다.