LG CNS AI(AX) PT 면접 예상 주제 10선 및 상위 1% 발표 예시 (26년 하반기)
■ 이 글이 다루는 것 — Executive Summary
LG CNS의 2026년 하반기 채용은 서류, 필기, 1차 실무면접, 2차 최종면접, 건강검진 순서입니다. 모집 직무에는 AI(AX)가 포함됩니다. 같은 공고에서 1차 PT 대상으로 명시한 직무는 Consulting입니다. AI(AX) 지원자는 고객 업무에 AI를 적용하는 판단과 구현 방법을 연결해 설명할 필요가 있습니다.
LG CNS 공식 상시 채용 안내는 직무에 따라 개인 포트폴리오를 활용한 PT가 추가될 수 있다고 설명합니다. 회사는 AgenticWorks를 통해 기업 시스템 연결과 에이전트 운영을 지원합니다. 2026년에는 한국공항공사 AX 사업 수주를 발표했고, AgenticWorks 구동 인프라에 NPU를 적용하는 기술검증 협력도 발표했습니다.
차별화되는 발표는 도입할 기술보다 바꿀 업무와 책임을 먼저 정합니다. 모델이 좋은 답을 생성하는 것과 고객 업무가 안전하게 끝나는 것을 구분합니다. 선택한 방안의 비용과 불편을 밝히고, 어떤 증거가 나오면 방향을 바꿀지도 설명합니다. 기술 이름을 나열하는 답은 실행 과정의 충돌을 해결하지 못합니다.
이 글은 예상 주제 10개를 실었습니다. 주제마다 문제, 배경, 과제, 출제 의도, 해결 프레임, 상위 1% 발표 예시, 면접관 꼬리질문, 해설서를 같은 순서로 담았습니다. 앞부분은 기업 업무 에이전트의 상품 범위, 공항별 대응 절차의 공통화, NPU 도입 판단을 다룹니다. AI 개발 성과 검증, 금융 AI 평가, 검진 결과지의 근거 추적과 정정도 이어서 살펴봅니다.
나머지 주제는 기업 지식 검색의 문서 권한, 제조 AI 검사의 오판과 재학습, AI 상담의 인계와 대기, 물류 수요 예측의 적용 범위를 다룹니다. 주제 앞에는 면접 전형, 기업, 직무 분석을 두어 공고의 표현과 사업 판단의 근거를 정리했습니다. 발표와 질의 대응에서는 현업 담당자에게 어떤 부담이 생기는지까지 설명합니다.
■ 면접 전형/기업/직무 분석
① 면접 전형 분석
LG CNS의 2026년 하반기 공식 채용 게시물은 서류전형, 필기전형, 1차 면접, 2차 면접, 건강검진 순서를 안내합니다. 접수 기간은 2026년 8월 31일 09:00부터 9월 14일 18:00까지입니다. 대학 재게시 공고에는 필기를 2026년 10월 초 예정으로 안내했습니다. 회사 채용 발표는 1차를 실무면접, 2차를 최종면접으로 구분합니다.
2026년 하반기 공고의 PT 안내 대상은 Consulting입니다. LG CNS 공식 상시 안내에는 직무에 따라 개인 포트폴리오를 활용한 PT가 추가될 수 있다고 적혀 있습니다. 공고에 명시된 직무와 상시 안내의 적용 조건을 구분해서 읽어야 합니다. AI(AX)의 발표 내용을 준비할 때는 고객 업무와 구현 근거를 함께 설명하는 데 집중할 수 있습니다.
공식 상시 안내는 1차에서 지원서와 직무 관련 경험을 토대로 업무 수행 역량을 평가한다고 설명합니다. 실무진과 팀장급 임직원이 참여하며 온라인 다대다 방식을 주된 형태로 제시합니다. 직무와 공고에 따라 운영 방식은 달라집니다. 프로젝트 설명에서는 자신이 맡은 기능과 팀이 함께 결정한 사항을 나누어 말하는 것이 중요합니다.
2025년 하반기 다른 직무인 DX Engineer의 지니 후기는 프로젝트 경험 중심의 질문을 기록했습니다. 같은 시기 Robotics(RX)의 bell 후기는 프로젝트와 로봇 전공 개념을 함께 다뤘습니다. 두 후기는 각 직무의 응시 경험입니다. AI(AX) 준비에서는 자신의 기술 선택을 설명한 뒤, 데이터와 모델과 서비스 연결에서 예상되는 질문을 이어서 점검할 수 있습니다.
2026년 하반기 필기는 LG Way Fit Test와 CNS 특화검사로 구성됩니다. 회사 발표는 특화검사에서 전 직무 공통으로 기술과 산업 동향 이해를 평가하고, 직무별 AI 활용 평가를 코딩형과 기획형으로 나눈다고 밝혔습니다. 대학 재게시 공고는 특화검사를 객관식 문항과 AI 활용형 평가로 설명합니다. 특화검사는 이번 하반기에 새로 생긴 항목이므로 과거 후기보다 이번 공고의 검사 구성을 기준으로 준비해야 합니다.
LG CNS의 공식 인재상은 전문성, 혁신, 자율과 책임, 성장, 협업, 존중을 제시합니다. 협업은 자신의 역할과 동료의 업무 맥락을 함께 이해하는 것으로 설명합니다. 발표에서 현업, 개발, 보안 조직을 나열하는 데 그치지 않아야 합니다. 각 조직이 어떤 자료를 제공하고 어떤 판단을 맡는지까지 설명하면 협업의 내용이 드러납니다.
공식 상시 안내의 최종면접은 인성과 직무 역량을 함께 다룹니다. 2026년 하반기 공고에는 역량과 배치 직무를 고려한 영어 질문 가능성도 명시되어 있습니다. 준비할 내용은 기술 선택 이유, 고객 업무 이해, 선택의 손실과 보완책입니다. 발표 결론을 먼저 정한 뒤 반대 의견과 비용 질문에도 같은 판단 기준을 유지해야 설명이 일관됩니다.
② 기업 분석
LG CNS의 2026년 7월 31일 실적 발표에 따르면, 2026년 상반기 연결 매출은 2조8,358억원입니다. 같은 기간 AI와 클라우드 매출은 1조6,714억원입니다. 회사는 제조와 물류의 대외 고객 사례도 함께 소개했습니다. 기업 업무 에이전트를 논의할 때는 기능 시연을 넘어 고객 시스템에 연결한 뒤 발생하는 운영 부담을 검토해야 합니다.
LG의 2025년 8월 AgenticWorks 발표는 기업 문서와 데이터 준비, 시스템 연결, 모델 선택을 서로 다른 모듈로 설명합니다. Knowledge Lake는 문서와 데이터를 수집하고 정제합니다. Hub는 기업 시스템을 연결하고 Router는 모델을 선택해 호출합니다. 첫 번째 주제에서는 이 기능을 고객의 업무 완료 과정에 연결하고, 출시 범위와 실행 권한을 판단합니다.
LG CNS의 2026년 8월 한국공항공사 사업 발표는 14개 공항의 AI 도입 로드맵을 다룹니다. 수행 범위에는 AI 전략, 데이터 아키텍처, 거버넌스, 핵심 과제 PoC가 포함됩니다. 음성 보고를 정리하는 안전관리 에이전트도 서비스 예시로 제시했습니다. 두 번째 주제는 공항별 용어와 대응 절차를 어디까지 공통화할지 판단하는 문제입니다.
LG CNS는 2026년 2월 퓨리오사AI와 협력 확대를 발표했습니다. 첫 단계에는 AgenticWorks 구동 인프라에 NPU를 적용하는 기술검증이 포함됩니다. 회사는 RNGD 기반 K-EXAONE 서비스의 최적화와 상용화 역할도 맡는다고 밝혔습니다. 세 번째 주제는 장비의 성능 수치보다 고객 업무별 품질, 처리 성능, 전환 비용을 함께 비교하는 문제로 이어집니다.
③ 직무 분석
AI(AX) 상세 직무기술서 재게시본에는 RAG, Function Calling, MCP를 활용한 에이전트 개발이 포함됩니다. LangChain, LangGraph, Vector DB를 활용한 고객 환경 구축과 운영도 제시합니다. 첫 번째 주제에서는 검색한 문서의 정확성과 시스템에 수행한 작업의 정확성을 구분해야 합니다. 도구 연결 방식만 설명하면 사용자 권한과 변경된 업무 상태를 놓치기 쉽습니다.
공식 AI 직무 소개의 Delivery 영역에는 고객이 보유한 기존 시스템과의 통합이 포함됩니다. 데이터 수집과 가공은 상세 직무기술서에도 명시되어 있습니다. 두 번째 주제에서는 음성을 문장으로 바꾸는 처리와 유효한 대응 절차를 찾는 처리를 나누어 설명해야 합니다. 공항별 문서의 유효 기간과 승인 주체를 연결하면 검색 결과의 책임 범위를 구체화할 수 있습니다.
모델 검증과 최적화 역시 AI(AX) 업무에 포함됩니다. 세 번째 주제에서는 동일한 업무 요청을 서로 다른 인프라에 넣고 무엇을 비교할지 설명해야 합니다. 응답 속도뿐 아니라 답의 품질과 후속 수정 부담도 판단 대상입니다. 기술검증에 들어가는 개발 인력과 전환 후 유지보수까지 포함해야 도입 비용에 대한 설명이 완성됩니다.
LG CNS 공식 AI 직무 소개는 연구자와 엔지니어가 실험과 현장 적용을 함께 수행하는 구조를 제시합니다. 신입 지원자는 모든 조직의 의사결정을 맡겠다고 말하기보다 자신이 만들 검증 자료를 구체화하는 편이 좋습니다. 현업과 오류 사례를 분류하고, 개발자와 재현 조건을 맞추며, 운영 담당자가 판단할 수 있는 결과를 전달하는 방식입니다.
배경의 [사실]은 공개 자료로 확인한 내용이고, [내부가정]과 [외부가정]은 해당 주제 안에서 사실로 보고 따르는 회사 안팎의 조건입니다.
배경의 [사실]은 공개 자료로 확인한 내용이고, [내부가정]과 [외부가정]은 과제를 풀기 위해 회사 안팎의 조건을 정해 둔 가정입니다.
■ 주제 1. 기업 업무 에이전트의 출시 범위 결정
■ 문제
주문 변경을 지원하는 기업용 AI 에이전트의 초기 상품 범위를 정하고, 고객의 업무 부담과 오류 복구 비용을 함께 줄이는 도입 전략을 제시하시오.
■ 배경
[사실] LG의 2025년 8월 발표에 따르면 AgenticWorks는 기업용 에이전트의 구축과 운영을 지원합니다. Knowledge Lake는 기업 문서와 데이터를 수집하고 정제합니다. Hub는 기업 시스템을 연결하며 Router는 업무에 사용할 모델을 선택해 호출합니다. 고객 업무에 필요한 기능을 모듈별로 구성할 수 있습니다.
[내부가정] LG CNS 프로젝트팀은 유통 고객을 위한 주문 변경 에이전트의 초기 상품을 준비합니다. 개발 기간은 8주입니다. 고객 문의를 읽고 주문 정보를 조회하는 기능은 준비됐습니다. 남은 선택은 주문 변경까지 자동 수행할지, 변경안을 만들고 담당자가 확정하도록 출시할지입니다. 개발 인력은 추가 투입하기 어렵습니다.
[내부가정] 고객의 주문 정보는 ERP에 있고 상담 이력은 CRM에 있습니다. 주문 변경 요청은 상담팀이 받지만 출고 가능 여부는 물류팀이 판단합니다. 결제 차액은 정산팀이 확인합니다. 같은 주문이라도 출고 전후에 처리 방식이 달라집니다. 변경안을 검토하는 동안 출고 상태가 바뀌는 사례가 있습니다.
[내부가정] 상담팀은 반복 조회와 물류팀 문의에 부담을 느낍니다. 물류팀은 이미 포장한 주문을 다시 처리하는 일을 우려합니다. 현재 시연은 요청 내용을 잘 요약하지만 주문 상태가 바뀐 뒤의 실행은 검증이 부족합니다. 병목은 문장 생성보다 부서 사이에서 최신 상태와 실행 책임을 다시 확인하는 과정에 있습니다.
[사실] 삼성SDS의 2026년 6월 발표는 FabriX와 Brity Works를 공공 업무와 협업 서비스에 연결합니다. SK AX의 2026년 3월 발표는 Agent Ops에 사람의 개입과 감사 로그 관리를 포함합니다. LG CNS의 AgenticWorks 공식 서비스 소개에도 접근통제와 거버넌스, 평가와 모니터링 기능이 제시되어 있습니다.
[외부가정] 고객 구매팀은 자동 처리 범위가 넓은 상품을 선호합니다. 반면 실제 사용자들은 변경 근거와 영향을 받는 주문 상태를 같은 화면에서 보기를 원합니다. 초기 계약 검토에서는 자동화 건수뿐 아니라 재처리 시간과 담당자의 검토 부담을 함께 비교합니다. 고객은 업무상 취소가 어려운 변경의 무인 실행을 허용하지 않습니다.
[외부가정] 기존 ERP와 CRM을 교체하는 방안은 도입 범위에서 제외됩니다. 고객은 초기 사용 부서의 평가를 바탕으로 확장 여부를 결정합니다. 자동 실행 범위를 좁히면 상품의 첫인상은 약해질 수 있습니다. 반대로 넓게 출시하면 예외 처리와 복구 지원이 개발 일정에 영향을 줄 수 있습니다.
배경 요약: 핵심 병목 = 주문 상태 변화와 부서별 책임을 반영한 실행 통제 / 달성 목표 = 검토 부담을 줄이면서 고객이 확장할 수 있는 초기 상품 출시.
■ 과제
위 배경 자료를 분석하고, 기존 시스템과 개발 기간을 유지하면서 초기 상품의 범위와 고객 검증, 실행 권한의 확장 전략을 제시하시오.
■ 출제 의도
문제 인식에서는 주문 상태와 부서별 책임이 엇갈리는 지점을 찾는 답이 차별화됩니다. LG CNS의 공식 협업 가치는 동료의 업무 맥락 이해를 포함합니다. 상담팀의 속도만 높이겠다는 답은 물류와 정산의 재처리 부담을 놓칩니다.
자료 해석에서는 요약 품질과 업무 실행의 신뢰성을 구분하는 답이 차별화됩니다. 시연에서 요청을 잘 이해했다는 이유로 자동 실행까지 확대하는 답은 상태 변경과 예외 처리에 관한 검증 근거가 부족합니다.
전략 사고와 실행 계획에서는 출시 기능, 검토 절차, 확장 조건을 연결하는 답이 차별화됩니다. 모든 기능을 개발한 뒤 고객에게 선택하게 하겠다는 답은 제한된 인력과 일정에서 무엇을 포기할지 설명하지 못합니다.
설득 커뮤니케이션에서는 구매팀이 원하는 자동화와 현업이 감당할 부담을 함께 설명하는 답이 차별화됩니다. 담당자 확인을 추가하면 안전하다는 답은 검토에 필요한 정보와 업무 시간을 다루지 않아 실행력이 약합니다.
■ 해결 프레임
① 문제 정의는 주문 변경을 빠르게 제안해도 실행 시점의 상태와 책임이 달라질 수 있다는 점에서 출발합니다.
② 현상 분석에서는 상담 접수부터 출고와 정산 반영까지의 대기, 수정, 재처리를 봅니다.
③ 원인 도출은 정보 누락, 상태 변경, 권한 불일치를 후보로 놓고 실제 요청으로 걸러냅니다.
④ 전략은 변경안 상품화, 실행 전 재확인, 고객 검증의 세 갈래로 제시하고 제한 도입과 확장의 로드맵을 붙입니다.
⑤ 추적 지표는 업무 완료 시간, 검토 시간, 변경안 수정 사유, 재처리 부담을 함께 봅니다.
⑥ 리스크는 형식적인 확인과 출시 매력의 약화이며, 변경 근거 표시와 업무 성과 비교로 보완합니다.
⑦ 결론은 담당자가 확정하는 상품부터 출시하고 실행 통제가 검증된 업무만 자동화하는 것입니다.
■ 상위 1% 발표 예시
[ 다음 담당자의 부담부터 줄입니다 ]
주문 변경안을 만들고 담당자가 확정하는 상품부터 출시하겠습니다. 처음부터 무인 실행까지 넓히면 주문 상태가 달라졌을 때 복구 부담을 감당하기 어렵습니다. 자동화 범위가 작아 보이는 대가는 받아들이겠습니다. 대신 고객에게는 상담부터 변경 완료까지 실제로 줄어든 일을 보여드리겠습니다.