1. SW개발

ㅇBSS, 서비스 Backend 및 IT Infra 개발·운영

- 차세대 BSS 아키텍처 설계·구축
- 통신 비즈니스 및 전사 IT 서비스 지원을 위한 시스템 설계·구축·운영
- 서비스 Backend 서버/플랫폼 개발 및 대규모 End-to-End AI Service(Web/App, Backend, API) 개발·고도화
- Public Cloud 및 On-prem 하이브리드 운영을 위한 자동화 플랫폼 개발
- IT Infra 운영 시스템 및 자동화 플랫폼 개발·운영

ㅇA.X Platform, AI Data 및 AX 플랫폼 구축·운영

- AI Asset을 통합 관리하고, Multi LLM·RAG·AI Governance·Agent Ops기반의 A.X Platform 개발
- 대용량 데이터 처리 플랫폼/자동화 시스템 구축·운영 및 통합 Data Catalog, AI Ready Data 활용 AI Data 플랫폼 개발
- Semantic Layer 구축 및 MCP 기반 AI Agent–Data Engine 연동 기능 개발
- 통신 데이터 기반 AX 활용 플랫폼 및 AX 특화 기능 구축·운영

ㅇAI Agent·솔루션 및 Physical AI 개발

- Multi LLM 기반의 역할·Domain 특화 Agent Service와 LLM Workflow 개발
- MNO 특화 sLLM 개발·상용화 및 대규모 모델 서빙 시스템 구축·운영
- 음성인식(STT), VLM-OCR 등 솔루션 개발 및 고객환경에 맞는 배포 구조 설계
- Digital Twin·Simulation 환경과 Multimodal 학습 데이터셋을 구축하고, World Model·Spatial AI 등 Physical AI 핵심 기술 개발

2. AI Model

ㅇ 대규모 학습 데이터 구축 및 모델 평가 체계 개발

- LLM 기반 합성 데이터 생성 및 대규모 학습 데이터 구축 파이프라인 개발
- 사전학습 코퍼스 수집·전처리·품질 검증 및 데이터 구축 체계 개발
- 모델 성능 및 약점 분석을 기반으로 SFT, RLHF, RLVR 등 사후학습 데이터 설계·생성
- 사람의 선호와 판단 기준을 반영한 Alignment/Preference 데이터 구축
- 데이터 품질 자동 검증 및 데이터 구성에 따른 모델 성능 변화 분석
- 한국어·도메인 특화 벤치마크 설계 및 자사/경쟁 모델 성능 평가
- LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 기술 개발 및 Human Evaluation과의 정합성 검증
 

ㅇ 초대형 Foundation 모델(LLM, VLM) 개발

- 대형 Foundation Model (LLM, VLM) 아키텍처 및 학습 기법 개발
- RL기반 Agentic AI / Reasoning 강화 모델 개발
- 대형 MoE 모델 post-training 학습 프레임워크 개발
- Data Augmentation, Automatic Evaluation 기술 연구/개발
- 데이터 설계/확장/정제, 모델 학습/평가 프로세스 반복을 통한 모델 성능 고도화
 

ㅇ 도메인 특화 LLM 개발

- 도메인 지식 주입 및 목표 task 수행 개선을 위한 post/mid-training 기법 개발
- 현장 데이터 기반 학습/평가 데이터 구축 및 이를 활용한 특화 모델 학습
 

ㅇ 비언어/비정형 데이터 활용 특화 모델 개발

- 비언어/비정형 데이터(시계열, 고해상도 영상, 표 등) 및 언어 통합 특화 모델 학습
 

ㅇ 현장/서비스 적용 중심 LLM 최적화 및 지속 고도화

- 모델 경량화(distillation, quantization 등)
- 사용자 피드백 기반 모델 개선 알고리즘·파이프라인 개발
- LLM 기반 agent 설계 및 목적 지향적 모델 학습·튜닝

1. SW개발

ㅇ'27년 1월 입사 가능자(석사 이하)

- '27년 2월 졸업 예정자
 - 졸업 후 1년 이내 ('25년 8월 졸업자부터 지원 가능)

2. AI Model

ㅇ'27년 1월 입사 가능자(석사 대상)

- '27년 2월 석사 졸업 예정자
 - 석사 졸업 후 1년 이내 ('25년 8월 졸업자부터 지원 가능)

1. SW개발

 ㅇ 컴퓨터공학, 인공지능, 전기전자 등 공학 또는 수학·통계 관련 전공자 (또는 이에 준하는 지식 보유자)
 ㅇ Java, Python, C/C++, JavaScript등 하나 이상의 프로그래밍 언어를 활용한 서비스/시스템 개발 역량
 ㅇ IT 기본 지식(데이터구조, 알고리즘, DB, OS, 네트워크) 및 Web/Backend 또는 Cloud Architecture에 대한 기본 이해
 ㅇ LLM API, AI Agent Framework, RAG, Data Engine 등 AI 기술을 서비스 및 플랫폼에 연동·적용할 수 있는 이해도
 ㅇ 공통역량: Claude, Codex 등 AI 개발 도구를 활용한 생산성 향상 및 Spec Driven Development 적용 역량
 ㅇ 새로운 기술을 빠르게 학습·적용하고, 코드 리뷰 및 지식 공유에 적극적이며 협업과 소통이 원활한 분

 2. AI Model

 ㅇ 공통

- 컴퓨터공학, 인공지능, 머신러닝, 수학/통계 등 AI 관련 전공자
- 딥러닝 기반 언어 모델 및 멀티모달 모델 관련 연구/개발 경험
- Python, PyTorch/TensorFlow 등 AI 라이브러리 사용 경험
- 최신 ML 방법론을 빠르게 습득하고 프로토타이핑하여 분석/구현하는 역량
- 동료 및 고객과 원활하게 소통하고 협업할 수 있는 역량

 ㅇ SKT 자체 LLM A.X 기반 대화형 인공지능 개발

- ML·딥러닝 및 멀티모달 모델에 대한 이해를 바탕으로 모델 Fine-tuning 방법을 설계·구현할 수 있는 역량
- LLM 학습 데이터의 설계·구축·정제 및 품질 분석에 대한 지식 및 개발 역량

 ㅇ 도메인 특화 LLM 모델 개발

- Continual pre-training, model alignment, self-distillation 등 LLM Pre/Mid/Post-training 기법 개발 역량
- TFM/TSFM 등 비언어 데이터 활용 모델 구조 이해 및 학습 기술 개발 역량

1. SW개발

 ㅇ AI·SW 관련 프로젝트, Capstone, 공모전, 해커톤 또는 오픈소스 활동 경험
 ㅇ AI 개발 도구(Claude, Gemini, Cursor)를 활용한 서비스 개발 및 개발 생산성 개선 경험
 ㅇ Web/Backend, API, MSA, Container(Docker/Kubernetes) 기반 시스템 개발 및 운영 경험
 ㅇ Public Cloud(AWS, GCP, Azure) 환경 구축, CI/CD, 대규모 Traffic 처리 또는 서비스 성능·안정성 개선 경험
 ㅇ LLM API, RAG, Open-source LLM을 연동한 AI 서비스/플랫폼 구현 또는 데이터 파이프라인(Vector DB, RDBMS/NoSQL) 구축 경험
 ㅇ BSS, IT Infra, 데이터 플랫폼 구축 또는 Digital Twin/Simulation 등 도메인 특화 시스템 개발 경험

 2. AI Model

 ㅇ 공통

- LLM/VLM 관련 연구, 프로젝트, 인턴십 또는 오픈소스 기여 경험
 - ML 관련 competition 또는 challenge 입상 경험

 ㅇ SKT 자체 LLM A.X 기반 대화형 인공지능 개발

- 거대 언어 및 멀티모달 아키텍처 연구 또는 개발 경험
 - LLM 학습 데이터를 직접 수집·정제·구축하고 모델 학습에 활용해 본 경험
 - Python, SQL, Pandas/Spark 등을 활용한 대규모 데이터 처리·분석 경험

 ㅇ 도메인 특화 LLM 모델 개발

- 제조, 국방, 사이버보안, 의료 등 산업 도메인 지식을 AI 모델에 적용한 연구·프로젝트 경험
 - Time-series foundation model 또는 시계열 예측·분류·이상 탐지 모델의 연구·개발 경험
 - LLM/VLM의 서빙 API 개발, 추론 최적화 또는 모니터링 경험

ㅇ 국가보훈 취업지원대상자*와 장애인은 관련 법령에 의거하여 우대하고 있습니다.

*'취업지원대상자증명서' 제출 필수(제출처: SK텔레콤)

1. 지원접수

- 지원 기간 : 8월 24일(월) ~ 8월 30일(일) 오후 5시
  

2. 필기전형

- SKCT 및 코딩테스트는 온라인으로 시행
  

① SKCT (심층)

- 응시 일정 : 9/2(수) 09:00 ~ 9/4(금) 17:00 사이 자율 응시 (약 70분)
 ※ AM 03:00~05:00 시간대는 시스템 점검으로 접속이 불가할 수 있습니다.
  

② 코딩테스트

- 응시 일정 : 9/5(토) ~ 9/6(일) 안내되는 시간에 응시(약 2시간)
 - 응시 일정 관련 상세 가이드는 지원접수 마감 이후 개별 안내 예정
 ※ 응시 시간은 개별 선택 불가
 

3. 서류전형 : 9월 중순

※ 필기전형 합격자에 한해 자기소개서 작성 및 제출

 4. 면접전형 : 10월 ~ 11월
 
 5. 최종 합격자 발표 : 12월
 
 6. 입사 : 27년 1월

ㅇ SKCT응시 프로그램설치
 
  - 아래 링크 중 본인의 PC에 맞는 프로그램을 다운 및 설치
    ※ 과거 응시 이력이 있더라도 최신 프로그램 링크를 다시 다운로드 진행

       1) Windows           2) Mac(Intel)           3) Mac(Arm) 

ㅇ 온라인 SKCT 문의처

  - SKCT 시스템 관련 문의 : 02-6324-5100(평일, 9시~17시)

ㅇ SKCT 응시 이력은 4개월간 보존되며 해당 기간동안 채용 지원 시 활용됨

ㅇ 최근 4개월 내 타 SK관계사의 SKCT에 응시한 이력이 있는 경우
 
   - 4개월 내 획득한 점수를 활용하여 평가 진행(본 모집에서 응시 불필요)
   - 응시 불필요 대상자는 개별 안내 예정이며, 추가적인 재응시는 불가
   - 응시 대상자와 함께 결과 발표 예정
 

ㅇ 본 모집 SKCT 응시할 경우, 타 SK계열사 지원 시 활용예정(4개월 간)

ㅇ 서울 또는 분당

ㅇ 2027년 1월

※ 본 공고의 지원접수는 8월 30일(일) 오후 4시 59분 59초에 마감됩니다.