LG CNS 신입 공채, 필기시험에 '생성형 AI 활용 역량' 넣었다

무슨 일이 있었나

LG CNS가 하반기 신입사원 공개채용을 시작하면서 필기전형에 새로운 관문을 하나 더 만들었다. 기존 인·적성검사에 더해 **'CNS 특화검사'**라는 이름의 시험을 도입한 것이다. 이 검사는 최신 기술·산업 흐름에 대한 관심도와 함께, 지원자가 생성형 AI를 실제로 다룰 수 있는지를 평가한다.

주목할 점은 이 평가를 하나의 획일적인 시험으로 치르지 않는다는 것이다. LG CNS는 지원 직무의 성격에 맞춰 코딩형과 기획형으로 분리해 생성형 AI 활용 역량을 본다. 개발 직군에게는 코드 작성·수정 과정에서 AI를 어떻게 활용하는지가, 기획 직군에게는 문제 정의와 산출물 구성에 AI를 어떻게 끌어들이는지가 각각 중요하다는 판단이 반영된 구조로 읽힌다. 채용 규모는 세 자릿수다.

왜 지금 이런 시험이 생겼나

지난 2~3년간 생성형 AI는 IT 서비스 업계에서 '알아두면 좋은 도구'에서 '없으면 생산성이 뒤처지는 기본기'로 빠르게 이동했다. 코드 자동완성, 문서 초안 작성, 테스트 케이스 생성 같은 작업은 이미 상당 부분 AI 보조를 전제로 돌아간다. 그런데 채용 절차는 오랫동안 이 변화를 반영하지 못했다. 자기소개서에 "AI 툴을 잘 씁니다"라고 쓰는 것과, 실제로 프롬프트를 설계하고 AI 답변의 오류를 걸러내는 능력은 전혀 다른 문제다.

서류 자기소개서로는 검증되지 않던 역량을 필기 단계에서 직접 확인하겠다는 것이 이번 변화의 핵심이다. LG CNS 측이 "AI·로보틱스 등 핵심 사업 분야에서 기술을 실제 가치로 연결할 인재"를 확보하겠다고 밝힌 점도 같은 맥락이다. 회사가 원하는 것은 AI를 신기하게 여기는 사람이 아니라, AI를 써서 결과물의 품질과 속도를 끌어올리는 사람이라는 뜻이다.

기존 IT 대기업 채용과 무엇이 다른가

국내 IT·SI 업계의 전형적인 신입 채용은 오랫동안 인·적성검사 + 알고리즘 코딩테스트 + 면접의 조합이었다. 알고리즘 코딩테스트는 정해진 시간 안에 정답 코드를 얼마나 정확히 짜내는지를 본다. 이 방식은 논리적 사고력을 재는 데는 유효했지만, 실무에서 개발자가 AI 보조 도구와 함께 일하는 실제 환경과는 점점 거리가 벌어졌다.

LG CNS의 특화검사는 이 간극을 좁히는 시도로 볼 수 있다. **'AI 없이 잘하는 사람'에서 'AI와 함께 잘하는 사람'**으로 평가 축을 옮기는 것이다. 다만 이 방식은 채점 난이도가 만만치 않다. AI가 개입한 결과물에서 지원자 본인의 판단력과 AI의 기여를 어떻게 구분해 평가할 것인지가 관건이 되며, 이 부분의 설계 완성도가 특화검사의 실효성을 좌우할 가능성이 크다.

취업 준비생에게 실질적으로 달라지는 것

첫째, 준비 항목이 하나 늘었다. 알고리즘 문제 풀이만 반복하는 방식으로는 필기전형 전체를 통과하기 어려워졌다. 평소에 코드 리뷰, 요구사항 정리, 문서 작성 같은 작업을 AI 도구와 함께 해본 경험 자체가 시험 대비가 된다.

둘째, "최신 기술·산업 흐름에 대한 관심도"가 별도 평가 항목으로 명시됐다는 점은 시사적이다. 스펙 나열형 준비보다 업계 흐름을 스스로 읽고 정리해온 지원자가 유리해진다는 신호다.

셋째, 지원 직무 선택이 더 중요해졌다. 코딩형·기획형 분리 출제는 지원 단계에서 자신의 강점 방향을 정해야 한다는 뜻이기도 하다.

다른 기업으로 번질까

LG CNS는 그룹 계열 IT 서비스 기업 중에서도 채용 규모가 큰 곳이다. 이런 기업이 채용 전형을 바꾸면 경쟁사와 취업 준비 시장이 함께 따라 움직이는 경향이 있다. 과거 코딩테스트가 소수 기업의 실험에서 업계 표준으로 굳어졌던 과정을 떠올리면, 생성형 AI 활용 역량 평가도 유사한 경로를 밟을 가능성이 있다. 적어도 "AI를 쓸 줄 아느냐"가 신입 채용의 평가 대상이 되기 시작했다는 사실만은 분명해졌다.