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11.13(금) — 11.23(월) 오전 10:00(KST)
| • | 국내 소재 대학 학·석사 재학생, 휴학생 또는 졸업 예정자 |
| • | 실습 기간 중 주 5일 Full-Time 참여가 가능한 분 |
27.1.4(월) — 2.26(금) / 8주
아래 과제 중 관심 있는 주제를 선택하여 참여하실 수 있습니다.
[Tech] AI 에이전트의 업무 스킬 평가 및 자동 개선 시스템 개발
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 AI 에이전트의 스킬 선택을 자동 평가하고, 사용 실적과 성능을 바탕으로 스킬을 개선·정리하는 시스템을 개발합니다.
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🤝 이런 분과 함께하고 싶습니다
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[Tech] AI 시대의 데이터 인프라: 대규모 분산 스토리지 디스크 고장 예측 및 AI 운영 어시스턴트 개발
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 네이버 서비스를 지탱하는 대규모 분산 스토리지의 실제 운영 환경과 데이터를 활용하여 장애 징후를 조기에 탐지하고, 고장 가능성이 높은 디스크를 예측하는 시스템을 연구하고 개발합니다.
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[Tech] 광고 의사결정 LLM 에이전트의 월드 모델 기반 Self-Improvement 연구
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 광고주의 의사결정을 돕는 에이전트가 제안한 운영 변경의 성과 영향을 예측하고, 평가를 바탕으로 스스로 개선하는 루프를 연구합니다.
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[Tech] 광고의 전환율을 예측하는 모델 고도화
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 광고 전환율을 예측하는 ML 모델을 고도화해 소규모 버티컬 광고의 성능을 높입니다.
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[Tech] 새로운 광고 타깃을 발굴하는 선순환 시스템 설계
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 광고가 노출될 타깃군을 더 다양하고 촘촘하게 만드는 과제를 수행합니다.
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[Tech] 광고주 자동입찰 전환 효과의 인과 분석과 전환 추천 모델 개발
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 네이버 쇼핑검색광고에서 수동입찰을 자동입찰로 전환했을 때의 실제 성과 변화를 데이터로 측정하고, 전환을 추천할 광고그룹을 고르는 모델을 설계합니다.
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[Tech] 광고 클릭 후 전환 단서 발굴 및 개선 방법론 연구
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 클릭한 사용자를 전환(구매·가입 등)으로 이끄는 단서가 무엇인지 데이터와 AI로 분석하고, 전환 개선 방법론을 연구합니다.
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[Tech] AI 기반 API 스펙 및 중요정보 추출 정확도 개선
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 LLM으로 서비스 소스 코드를 분석해 API 명세(OpenAPI/Swagger)와 개인정보 사용 여부 같은 메타데이터를 자동 추출하고, 결과의 정확도를 검증·개선합니다.
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[Tech] AI 코딩 하네스 구축 및 AI 기반 숏폼 제작 도구 개발
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 숏폼 제작 도구를 분석해 하나를 골라 핵심 기능을 재현하고 새 기능을 추가하며, AI 코딩 에이전트와 함께 쓰는 개발 환경(하네스)을 직접 구축합니다.
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[Tech] 에이전트가 쓰는 네이버 클라우드 플랫폼: Agent UX 설계 및 E2E 테스트
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 에이전트가 네이버 클라우드 플랫폼을 사용하는 환경을 조사하고, 에이전트 기반으로 UX를 자동 개선·검증해 에이전트와 사람이 함께 쓰는 새로운 UX를 설계합니다.
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🤝 이런 분과 함께하고 싶습니다
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[Design] 시장 변화에 대응할 수 있는 네이버 신규 서비스 설계
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 10~20대 AI 네이티브 세대의 서비스 이용 행태를 리서치해 기존 네이버 서비스가 담지 못한 경험의 빈틈을 정의하고, 이를 채울 미니앱을 설계하고 프로토타입으로 구현합니다.
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[Design] AI 시대, 새로운 SNS 컨셉 설계 및 프로토타입 제작
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 AI가 콘텐츠를 만들고 대화·추천까지 하는 시대에 사람들이 누구와 어떻게 연결되고 싶어 할지 탐구하고, AI가 있어야만 성립하는 새로운 SNS를 제안해 핵심 경험을 프로토타입으로 구현합니다.
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🤝 이런 분과 함께하고 싶습니다
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[Design] AI 대화 흐름을 해치지 않는 사용자 친화적 광고 Interaction & Content 정의
📝 이런 과제를 함께 수행합니다 AI 대화·검색 맥락에서 사용자가 거부감 없이 신뢰하고 선택할 수 있는 AI 광고 UX/UI 모델과 콘텐츠 가이드를 수립합니다.
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| 지원 기간 | 11.13(금) — 11.23(월) 오전 10:00(KST) |
| 서류 전형 | 11.24(화) — 12.2(수) |
온라인 코딩테스트 (Tech 과제 지원자 한정) | 11.24(화) 00:00 — 11.25(수) 오전 10:00(KST) 기간 중 온라인 자율 진행 |
| 서류 결과 발표 | 12.2(수) |
| 직무 인터뷰 | 12.9(수) — 12.18(금) |
| 기업문화 적합도 검사 | 12.4(금) 00:00 — 12.7(월) 오전 10:00(KST) 기간 중 온라인 자율 진행 |
| 최종 결과 발표 | 12.23(수) |
| 실습 기간 | 27.1.4(월) — 2.26(금) / 8주 |
| ※ | 2027 NAVER 동계 인턴십은 3가지 트랙으로 진행됩니다. Business 트랙은 본 링크↗를, Corporate 트랙은 본 링크↗를 통하여 지원해 주시기 바랍니다. |
| ※ | 지원서 작성 중 지원 직무(과제) 외에 해결하고 싶은 과제가 더 있으시다면 '기본사항 입력' 단계의 마지막 문항을 통해 추가해 주세요. |
| ※ | 위 일정 및 전형은 상황에 따라 변경될 수 있으며, 각 전형별 상세 일정은 합격자분들께 개별 안내드릴 예정입니다. |
| • | 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다. |
| • | 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. |
| • | 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다. |
| • | 지원 후 전형별 결과는 지원서에 기재된 이메일, 문자(SMS) 및 NAVER Careers(My Page) 메세지함을 통해 안내되니, 전형 기간 동안 해당 채널을 수시로 확인해 주시기 바랍니다. |
| • | 특히 이메일은 수신 오류가 발생할 수 있으니 지원서에 기재된 이메일 주소, 스팸함 분류, 메일함 용량 초과 여부를 반드시 확인해 주시기 바랍니다. |
| • | 입사 확정 이후라도 국제 제재(Sanction) 대상자 또는 관련자로 확인될 경우, OFAC 규정 등 관련 법규에 따라 실습 참여가 제한될 수 있음을 안내드립니다. |
| • | Please be advised that even after your participation in the internship program is confirmed, your participation may be restricted under applicable laws and regulations, including OFAC rules, if you are identified as a sanctioned individual or as being associated with any sanctioned entity. |
| Q. | 학·석사 기졸업자 또는 박사(재학, 수료, 졸업 포함)의 경우 지원이 불가능한가요? |
| A. | 본 인턴십은 과제 난이도, 범위 등을 고려하여 학·석사 재학생을 대상으로 준비되었습니다. 학·석사 기졸업자 및 박사 대상자의 경우, 보유하신 역량을 더 잘 발휘하실 수 있는 추후 기회를 통해 지원해 주세요. |
| Q. | 해외 소재 대학 재학생도 동계 인턴십에 지원할 수 있나요? |
| A. | 해외 소재 대학 학·석사 재학생, 휴학생, 졸업 예정자도 지원 가능합니다. 인턴십 기간 중 국내에서 Full-time 참여가 가능해야 하며, 그 외 지원 자격 및 선발 기준 역시 국내 소재 대학교 재학생과 동일하게 적용됩니다. |
| Q. | 트랙 간 혹은 네이버 및 계열법인의 다른 포지션과 중복 지원이 가능한가요? |
| A. | 동계 인턴십 트랙 간, 그리고 네이버 및 계열법인 모집 포지션(인턴십 포함)과는 중복 지원이 어려운 점 안내드립니다. 하나의 트랙 내에서 꼭 해결하고 싶은 과제를 최대 2개까지 선택하여 지원 바라며, 지원 후 변경을 희망하신다면 모집 기간 내 철회하신 후 희망하시는 공고로 재지원 바랍니다. |
| Q. | 1지망 과제를 수정하고 싶은데 어떻게 해야 하나요? |
| A. | NAVER Careers 우측 상단 'My Page' > '지원현황'에서 작성 중이신 지원서를 '지원철회' 하신 뒤, 다시 지원서를 작성해 주세요. 지원철회 시 지원서에 작성된 내용은 모두 삭제되오니 작성 내용은 별도 공간에 백업해 주시기 바랍니다. |
| Q. | 코딩테스트는 어떤 지원자를 대상으로 어떻게 진행되나요? |
| A. | Product 트랙 Tech 과제에 한해 온라인 코딩테스트가 진행되며, 안내드리는 기간 내 편하신 시간에 응시 바랍니다. (180분 내외 소요) 자세한 내용은 대상자분들께 안내 예정입니다. |
| Q. | 기업문화 적합도 검사는 어떻게 진행되나요? |
| A. | 대상자분들께 세부 안내 예정이며, 검사 기간 중 편하신 시간에 진행 바랍니다. (40분 내외 소요) |
| Q. | 직무 인터뷰는 어떻게 진행되나요? |
| A. | 지원서에 작성하신 과제 수행 계획에 대한 발표를 포함해 역량 중심의 직무 인터뷰(1시간 내외)가 온라인으로 진행되며, 일정 및 전형은 상황에 따라 변경될 수 있습니다. |
| Q. | 인턴십은 어떤 형태로 참여하며, 무엇이 제공되나요? |
| A. | 본 인턴십은 총 8주간 주 5일 / 1일 8시간 (10-19시) 기준으로 운영됩니다. 원활한 협업과 멘토링을 위해 오피스에서 협업할 수 있는 환경(전용 좌석 포함)을 지원하며, 8주 500만 원(세전 기준)의 실습비와 데이터센터 견학 기회, 실습 기간 동안 AI 도구와 최신 OA 장비가 함께 제공됩니다. 실습 첫날 OT 및 1784 사옥 도슨트 투어 등을 통해 실습 환경에 빠르게 적응하실 수 있도록 지원합니다. |
| Q. | 과제 수행 과정에서 현업 멘토로부터 도움을 받을 수 있나요? |
| A. | 과제별 전담 현업 멘토가 배정되며 아이디어 설계 단계부터 검증, 구현까지 전 과정에서의 밀착 피드백을 통해 의미 있는 성장을 경험하실 수 있습니다. |
| Q. | 인턴십 수료 후 정규직 전환이나 채용 연계 기회가 있나요? |
| A. | 본 인턴십은 현업 멘토와 함께 실제 업무 현장을 경험하고 성장하는 데 초점을 맞춘 체험형 프로그램입니다. 실무 역량을 쌓고 현장을 미리 경험해 보고 싶은 분들의 많은 지원 바랍니다. |