일본 IT 채용 위클리 브리핑 Vol.3 (2026-09-28)

지난주 Vol.2에서 "다음 주에는 모바일과 MLOps·AI 플랫폼을 따로 파겠다"고 약속했다. 이번 주 조회를 해 보니 두 직군은 준비 방향이 정반대로 갈렸다. 모바일(iOS·Android·Flutter) 공고는 이번 주에 확인한 것이 전부 일본어를 요구했다. 반대로 MLOps·AI 플랫폼 쪽은 일본어 불요 공고가 적지 않았고, 연봉 상단도 모바일보다 훨씬 높게 표시됐다. 같은 "일본 IT 취업"이어도, 모바일을 노리면 일본어가 문턱이고 MLOps를 노리면 운영 경험을 어떻게 증명하느냐가 문턱이다.

그래서 이번 회차의 후반부는 두 직군 모두에 통하는 엔지니어 포트폴리오 실전편 — GitHub·포스트모템·기술 블로그를 어떻게 구성할 것인가로 채웠다. 목록 페이지의 라벨만으로는 채용 기준 전부를 알 수 없다는 한계도, 이번 주 소스 접근 결과와 함께 솔직하게 적어 둔다.

📊 이번 주 현황 — 모바일은 한 자릿수, AI·MLOps는 두 자릿수

tokyodev는 카테고리별로, japan-dev는 직군 페이지별로 세었다. 한 가지 짚어 둘 점이 있다. tokyodev에서 visa_sponsorship=true 파라미터를 붙인 결과와 붙이지 않은 결과가 모바일(2건)·MLOps(6건) 모두 똑같이 나왔다. 이 파라미터가 실제로 걸러 주는지는 이번 주에 확인하지 못했다. 그래서 아래 숫자는 "비자 스폰서 공고 수"가 아니라 "영어권 구직자 대상 사이트의 해당 카테고리 공고 수"로 읽어야 한다. 각 공고의 해외 지원 가능 여부는 행마다 따로 표시된 라벨로 확인했다.

지난주에 "표본 1건"이라 판단을 미뤘던 모바일은 이번 주에도 소스를 합쳐 한 자릿수였다. tokyodev·japan-dev를 중복 없이 합치면 모바일 직무로 분류된 공고는 5건(BLUED 1, SAMANSA 2, ExaWizards 1, japan-dev Flutter 페이지의 Mantra 1)이다. 5건 모두 일본어 요구였다. 반면 japan-dev AI 페이지 22건 중 일본어 불요가 6건, 해외 지원 가능이 10건이었다. 영어권 채용 사이트에서 "모바일 + 일본어 불요"라는 조합은 이번 주에는 한 건도 확인되지 않았다.

일본어 채용 사이트로 넘어가면 그림이 달라진다. Green Japan의 Flutter 스킬 검색 페이지는 838건을 표시했고, Wantedly JSON API에서 q=Flutter는 183건, q=MLOps는 195건, q=iOS는 22건이었다. 모바일 수요 자체가 적은 것이 아니다. 모바일 수요는 일본어 시장 안에 있다. 참고로 Wantedly q=Android는 8,714건이 나왔는데, 첫 페이지가 영업·사무 공고로 채워져 있어 키워드 매칭이 넓게 걸린 것으로 보인다. 이 숫자는 인용하지 않는다. Wantedly Flutter 첫 페이지 10건 중 9건이 한 회사(株式会社Next Fortune) 공고라는 점도, 건수를 그대로 수요로 읽으면 안 되는 이유다.

🔍 대표 사례 6건 — 이 자리가 요구하는 것

모바일 3건과 MLOps·AI 플랫폼 3건을 골랐다. 급여와 라벨은 목록에 표시된 그대로이고, 상세 본문은 아래 소스 표에 적은 이유로 이번 주에도 읽지 못했다. 해석은 목록 라벨과 태그를 근거로 한 것이다.

• BLUED — Full-Stack Mobile Engineer (tokyodev·japan-dev 양쪽 게재) · ¥7M ~ ¥13M · Business Japanese · Japan residents only · 태그 Flutter, React Native
  → 이 자리가 요구하는 것: 크로스플랫폼 두 가지(Flutter·React Native)를 모두 태그로 걸었다. 특정 프레임워크 하나보다 앱을 스토어 배포까지 끌고 가 본 경험을 보는 자리로 읽힌다. 일본 거주자만 받으므로 해외에서는 바로 지원할 수 없다.
• SAMANSA — Mobile App Engineer (japan-dev) · ¥5.5M ~ ¥7.5M · Japanese Required · Apply from Abroad
  → 이 자리가 요구하는 것: 해외 지원은 열려 있지만 일본어가 필수다. japan-dev 필터상 이 회사의 영어 요건은 "Not Required"로 잡혀 있다. 사내 공용어가 일본어인 팀에 해외에서 합류하는 형태이므로 일본어 회의·문서를 소화할 수 있다는 증빙이 먼저다.
• ExaWizards — Mobile Engineer (Sales AI Agent) (japan-dev iOS 페이지) · ¥6.48M ~ ¥10.08M · 일본어 Fluent · Residents Only
  → 이 자리가 요구하는 것: 모바일이지만 제품이 AI 에이전트다. 이번 주 확인한 모바일 공고 중 일본어 기준이 가장 높았다. 모바일 + AI 기능 연동이라는 교차 역량을 보여 주면 설득력이 커진다.
• Noeon Research — Senior ML Engineer (LLMOps) (tokyodev) · ¥18M ~ ¥21M · No Japanese required · Apply from abroad
  → 이 자리가 요구하는 것: 이번 주 MLOps 카테고리에서 가장 높은 급여 표시였다. 대신 Senior 직함에 LLMOps라는 좁은 전문성을 요구한다. 일본어 대신 LLM 서빙·평가·비용 관리를 운영해 본 흔적을 봐야 하는 자리다.
• PayPay Card — AI Platform Engineer (tokyodev·japan-dev 양쪽 게재) · 급여 미표시 · No Japanese required · Apply from abroad · 태그 DevOps, MLOps, Generative AI
  → 이 자리가 요구하는 것: 태그 조합이 DevOps와 MLOps다. 모델을 만드는 사람보다 사내 AI 활용을 받쳐 주는 플랫폼 운영자를 찾는 자리다. 지난주 데브옵스 트랙을 준비하던 독자에게 가장 가까운 연장선이다.
• Money Forward — ML Platform 3직무 (tokyodev MLOps) · SRE/Infrastructure ¥7.0M ~ ¥11.0M, Senior Backend ¥7.0M ~ ¥11.0M, Engineering Manager ¥10.0M ~ ¥15M · 모두 Business Japanese · Japan residents only
  → 이 자리가 요구하는 것: 같은 ML Platform 팀이 SRE·백엔드·매니저를 나눠 뽑는다. MLOps가 "ML 모르는 인프라 엔지니어도 들어갈 수 있는 팀"이라는 증거다. 다만 이 회사 공고들은 일본어 비즈니스 수준을 요구했다.

참고로 japan-dev AI 페이지에서는 Cookpad의 Applied AI Engineer(Senior Principal Level)가 ¥20M ~ ¥35M(해외 지원 가능)으로 표시됐다. Money Forward Staff AI Engineer는 ¥11M ~ ¥20M(해외 지원 가능), PowerX AI Data Center Architect는 ¥8M ~ ¥15M(해외 지원 가능, Full Remote)이었다. 상단 급여는 대부분 Staff·Principal 직급이라 경력 초·중반 독자의 기준으로 삼기는 어렵다.

🌏 요건 분해 ① 언어 — 모바일은 일본어가 입장권, MLOps는 절반만

이번 주 숫자를 직군별로 나누면 언어 요건이 선명하게 갈린다. 확인한 모바일 공고 5건은 전부 일본어를 요구했다(Business 4건, Fluent 1건). tokyodev MLOps 목록의 보이는 6행은 3건이 Business Japanese, 3건이 불요였다. japan-dev AI 22건은 16건이 요구, 6건이 불요였다.

왜 이렇게 갈릴까. 공고 본문을 읽지 못했으므로 단정은 못 하지만, 태그에서 추론할 수 있는 이유가 있다. 모바일 앱은 일본 사용자에게 직접 닿는 제품이다. UI 문구, 앱스토어 리뷰 대응, 기획자·디자이너와의 잦은 조율이 일본어로 이뤄질 가능성이 크다. 반면 MLOps·AI 플랫폼은 사내 개발자를 고객으로 하는 인프라다. 오픈소스 도구와 영어 문서 위에서 일하는 비중이 높다. 그래서 일본어 불요 공고가 상대적으로 많이 나온다고 읽는 것이 자연스럽다.

지난주 Vol.2에서 정리했듯 목록의 "No Japanese"와 실제 업무 언어가 다를 수 있다는 점은 여전하다. 이번 주 tokyodev 상세 페이지를 다시 확인하지 못했으므로, 불요 라벨이 붙은 MLOps 공고도 본문에 "N3 이상 우대" 같은 문장이 있을 가능성은 열어 두자. 실전적인 결론은 이렇다. 모바일 지망이라면 일본어(최소 N2 수준의 업무 회화)를 기술보다 먼저 계획에 넣어야 한다. MLOps 지망이라면 일본어는 "있으면 선택지가 두 배"인 가점이다.

💼 요건 분해 ② 기술 스택 — 크로스플랫폼과 "운영 가능한 ML"

모바일

이번 주 모바일 공고에서 가장 눈에 띈 태그는 Flutter다. BLUED 모바일 공고가 Flutter·React Native를 함께 걸었고, Mantra는 아예 "Flutter Engineer"라는 직함으로 올렸다. japan-dev Flutter 페이지는 9건을 보여 줬지만 BLUED·Monstarlab의 풀스택 공고가 섞여 있었다. 그래서 순수 모바일 공고 수로 읽지는 않는다. 네이티브(Swift·Kotlin) 전용 공고는 ExaWizards iOS 페이지 1건 외에는 이번 주 영어권 사이트에서 거의 보이지 않았다. 스타트업 중심인 영어권 사이트에서는 한 코드베이스로 두 플랫폼을 내는 팀이 다수라는 뜻이다.

MLOps·AI 플랫폼

tokyodev MLOps 6행 중 5행에 Python 또는 AWS 태그가 붙어 있었다. Money Forward는 SRE·Backend·Data Engineering을, PayPay Card는 DevOps·Generative AI를 함께 걸었다. 요약하면 요구되는 것은 "모델을 잘 만드는 능력"보다 "모델을 안정적으로 운영하는 능력"이다. 학습 파이프라인 자동화, 모델 버전 관리, 추론 엔드포인트 배포, 드리프트 감시가 여기에 해당한다. AWS의 공식 자격인 Machine Learning Engineer – Associate가 검증한다고 밝힌 영역(데이터 준비, 모델 학습·버전 관리, 배포 인프라·오토스케일링, ML 워크플로 CI/CD)과 거의 그대로 겹친다.

⚖️ 요건 분해 ③ 경력·자격·비자 — 이번 주 확인한 변화

경력 — japan-dev AI 22건의 필터는 Senior 이상 13건, Mid-level 8건이었다. 모바일 3건은 Senior 이상 2건, Mid-level 1건이었다. 신입(New Grad)으로 분류된 공고는 두 페이지 모두 이번 주 0건이었다. 두 직군 모두 실무 3년 이상을 전제로 한 시장이다.

자격 — MLOps 쪽에서 참고할 만한 공식 자격은 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate다. AWS 공식 페이지(9월 28일 조회)에는 중요한 공지가 있었다. 현행 MLA-C01의 영어 시험 마지막 응시일이 2026년 9월 28일, 즉 이 글의 기준일이다. 개정판 MLA-C02는 9월 1일 등록을 시작해 9월 29일부터 베타 시험이 시작된다. C02 베타는 85문항·170분·75달러(베타 가격)이고, 권장 경력은 "SageMaker AI·Bedrock 등 AWS ML 서비스 1년 이상 사용 경험"으로 바뀌었다. 지금부터 준비한다면 C02 기준 학습 자료를 찾아야 한다. 모바일은 이번 주 공고 라벨에서 자격증 요구를 확인할 수 없었다. 실제로도 출시한 앱이 자격증보다 강한 증빙이다.

비자·체류 비용 — 출입국재류관리청은 "2026년 10월 1일부터 외국인의 재류 절차에 관한 수수료가 개정된다"는 안내 PDF를 게시했다(moj.go.jp). 이번 주에는 PDF 원문의 금액을 추출하지 못했다. 행정서사 사무소 등 2차 출처는 변경·갱신 수수료가 허가 기간에 따라 약 1만~7만5천 엔의 단계제로 바뀐다고 정리한다. 2026년 9월 30일까지 접수한 신청은 종전 수수료가 적용된다는 설명도 있다. 입국 후 체류 비용 계획에 영향을 주므로 원문으로 확인하자. 고도전문직 포인트제(70점이면 영주 신청까지 3년, 80점이면 1년)는 해설 사이트들이 공통으로 정리하는 내용이다. 연봉·경력·일본어 능력이 모두 점수 항목이라는 점에서 앞의 준비 항목과 연결된다.

🗺️ 포트폴리오 실전편 — GitHub·포스트모템·기술 블로그 구성법

지난주에 약속한 핵심 주제다. 이번 주 사례에서 보듯 상세 요건을 다 읽을 수 없고, 해외 지원자는 면접 전 단계에서 서류로 걸러진다. 그래서 "내가 이 일을 해 봤다"는 증거를 공개된 형태로 쌓아 두는 것이 가장 확실한 대비다. 일본 채용 담당자 관점을 다룬 2026년 기사들은 공통으로 같은 점을 짚는다. 코드 양이나 커밋 잔디보다 README의 질, 구성의 합리성, 실제로 동작한다는 증거를 본다는 것이다.

① GitHub — 저장소 3개 원칙

• 대표 저장소는 3개 이내로 고정 핀 — 저장소 20개보다 제대로 된 3개가 낫다. 모바일 지망이면 ⓐ 스토어에 실제로 배포한 Flutter 앱, ⓑ 네이티브 모듈(Swift/Kotlin) 연동 예제, ⓒ 테스트·CI가 붙은 샘플을 둔다. MLOps 지망이면 ⓐ 학습→등록→배포→모니터링이 이어지는 파이프라인, ⓑ IaC(Terraform 등)로 재현되는 인프라, ⓒ 드리프트 감지 같은 운영 기능 하나를 둔다.
• README는 "무엇을 풀었나"부터 — 문제 정의 → 아키텍처 그림 → 실행 방법(명령 3줄 이내) → 데모 GIF나 스크린샷 → 한계와 다음 과제 순서로 쓴다. 기술 스택 나열은 맨 아래로 내린다.
• 영어 README + 일본어 요약 — 모바일 지망자라면 README 상단에 일본어 요약 3~4줄을 붙이자. 이번 주 모바일 공고 5건이 모두 일본어를 요구했다는 점을 생각하면, 이것 자체가 "일본어로 기술을 설명할 수 있다"는 증빙이 된다.

② 포스트모템 — 운영 경험을 증명하는 문서

MLOps·SRE 지망자에게 가장 과소평가되는 포트폴리오다. Google SRE Book의 포스트모템 장은 형식을 이렇게 정리한다. 타임라인, 영향 범위, 근본 원인, 잘된 점과 잘못된 점, 재발 방지 액션을 담고, 특정 개인을 탓하지 않는 blameless 원칙으로 쓴다. 공개된 예시(Shakespeare Search 장애)도 이 구조를 따른다. 회사 장애를 공개할 수 없다면 개인 프로젝트에서 일부러 장애를 재현하고 기록하면 된다. 모델 서빙 서버에 부하를 걸어 메모리 누수를 일으키고, 원인을 찾아 고친 과정을 이 형식으로 쓰는 식이다. PayPay Card AI Platform Engineer처럼 DevOps·MLOps 태그가 함께 붙은 자리에서는 이런 문서 한 편이 "운영해 봤다"는 말보다 강하다.

③ 기술 블로그 — 플랫폼 선택과 주제 선정

• 어디에 쓸까 — 일본어 시장(모바일)을 노린다면 일본 개발자 커뮤니티인 Zenn·Qiita에 일본어 글을 쓰는 것이 가장 직접적인 신호다. 영어권 사이트(MLOps)를 노린다면 개인 블로그나 영어 개발자 플랫폼에 쓰고, 링크를 GitHub 프로필에 모은다.
• 무엇을 쓸까 — "○○ 입문" 요약은 신호가 약하다. 이번 주 공고 태그와 겹치는 문제를 직접 풀어 본 기록이 좋다. Flutter 앱의 iOS/Android 빌드 차이를 해결한 과정, SageMaker 엔드포인트 비용을 줄인 실험, LLM 응답 평가 파이프라인을 만든 과정 같은 주제다.
• 빈도 — 월 1편, 6개월이면 6편이다. 편수보다 GitHub 저장소·포스트모템과 서로 링크되는 구조가 중요하다.

🗺️ 직군별 준비 로드맵 — 1~3개월 / 3~6개월 / 6개월 이후

두 트랙의 가장 큰 차이는 일본어가 1단계에 들어가느냐다. 모바일은 이번 주 공고가 전부 일본어를 요구했다. 그래서 일본어를 기술과 병렬로 처음부터 굴리지 않으면 6개월 뒤 기술은 준비됐는데 지원할 자리가 없는 상황이 된다. MLOps는 일본어 불요 공고가 절반쯤 있다. 기술·증빙에 먼저 집중하고, 일본어는 선택지를 넓히는 단계에서 붙여도 된다.

공통으로 챙길 것은 하나다. 두 트랙 모두 이번 주 신입 공고가 0건이었다. 현재 직장에서 관련 업무를 맡을 방법을 찾는 것이 로드맵의 숨은 0단계다. 모바일 기능 하나를 맡거나 사내 모델 배포 자동화에 손을 드는 식이다. 개인 프로젝트는 실무 연차를 대신하지 못하지만, 실무 경험을 설명하는 재료로는 강력하다.

⚖️ 준비 우선순위 — 먼저 할 것과 나중에 해도 되는 것

• 먼저: 지망 직군 결정. 이번 주 데이터로는 모바일과 MLOps의 언어 요건이 정반대라, 둘을 동시에 준비하면 일본어 투자 계획이 흔들린다.
• 먼저: 동작하는 대표 저장소 1개와 README. 채용 담당자가 가장 먼저 여는 것이 여기다.
• 먼저(모바일): 일본어 매일 학습. 이번 주 5건 전부가 요구했다.
• 나중에: 자격증. MLA는 유효한 신호지만, AWS 스스로 1년 실무 경험을 권장하는 시험이다. 파이프라인 프로젝트를 먼저 만들고 그 경험으로 시험을 보는 순서가 효율적이다.
• 나중에: 저장소 개수 늘리기와 매일 커밋. 2026년 채용 관점 기사들은 커밋 잔디보다 README와 동작 증거를 본다고 공통으로 지적한다.

⚠️ 한계와 반론 — 이 데이터로 알 수 없는 것

• 상세 요건 미확인 — tokyodev 상세 페이지는 이번 주에도 막혀 있었다(아래 소스 표 참고). 목록 라벨과 태그만으로 해석했으므로 경력 연수·필수 기술의 정확한 문구는 확인하지 못했다.
• 표본 크기 — 모바일 5건은 여전히 작다. "모바일은 일본어 100%"는 이번 주 영어권 사이트 기준의 관찰이지 시장 전체의 법칙이 아니다.
• 필터 신뢰성 — tokyodev의 비자 스폰서 파라미터는 결과를 바꾸지 않았다. japan-dev AI 페이지는 급여 필터(¥6M·¥8M·¥10M 이상)가 모두 16으로 같은 값이 나와 필터 집계가 부정확해 보였다. 그래서 급여는 행별 표시값만 썼다.
• 공식 통계의 한계 — 후생노동성 일반직업소개상황(2026년 7월분, 8월 28일 공표)의 유효구인배율은 전체 1.18배, 정규직 1.00배, 도쿄도(접수지 기준) 1.69배였다. 다만 IT 직종별 배율은 PDF 통계표에 있어 이번 주에 추출하지 못했다. 하로워크 기준 통계라 외국인 대상 IT 채용 시장을 직접 대표하지도 않는다.
• 일본어 사이트 건수의 의미 — Green Japan 838건, Wantedly 183건은 일본어 공고이고, 외국인 지원 가능 여부는 표시되지 않는다. 한 회사가 공고를 여러 개 올리는 경우도 확인했다.

❓ FAQ — 준비 중 자주 검색되는 질문

Q1. 일본어 없이 일본 모바일 개발자로 취업할 수 있나요?

이번 주 영어권 채용 사이트에서 확인한 모바일 공고 5건은 모두 일본어를 요구했다. 불가능하다고 단정할 수는 없지만, 모바일을 지망한다면 일본어를 전제로 계획을 세우는 것이 현실적이다.

Q2. Flutter와 네이티브(Swift·Kotlin) 중 무엇을 먼저 배워야 하나요?

이번 주 영어권 사이트 공고에서는 Flutter·React Native 같은 크로스플랫폼 태그가 두드러졌다. Flutter로 앱을 출시해 본 뒤 네이티브 모듈 연동으로 Swift·Kotlin을 익히는 순서가 공고 요구와 잘 맞는다.

Q3. ML 모델을 잘 몰라도 MLOps로 갈 수 있나요?

Money Forward ML Platform 팀이 SRE·백엔드·매니저를 따로 뽑는 사례처럼, 인프라·백엔드 경력자가 진입할 여지가 있다. 다만 학습·추론 파이프라인이 어떻게 도는지는 직접 만들어 봐야 면접에서 설명할 수 있다.

Q4. AWS ML 자격증은 C01과 C02 중 무엇을 봐야 하나요?

AWS 공식 페이지 기준 C01 영어 시험은 2026년 9월 28일이 마지막 응시일이고, C02 베타는 9월 29일부터다. 지금부터 준비한다면 C02 시험 가이드를 기준으로 삼아야 한다.

Q5. 포스트모템을 쓸 실제 장애 경험이 없으면 어떻게 하나요?

개인 프로젝트에서 부하·설정 오류로 장애를 재현하고 Google SRE Book 형식(타임라인·영향·근본 원인·액션)으로 기록하면 된다. 재현 실험이라는 사실을 숨기지 말고 밝히는 편이 신뢰를 준다.

📎 이번 주 소스 접근 상태

채용 사이트 원문을 보고 싶다면 만료되지 않는 카테고리 페이지를 이용하자. tokyodev MLOps 카테고리, japan-dev 모바일 페이지, japan-dev AI 페이지, Green Japan Flutter 검색이 있다. 공식 자료로는 후생노동성 일반직업소개상황, Google SRE Book 포스트모템 장, AWS ML Engineer – Associate 공식 페이지를 참고하자.

🧭 결론 — 직군이 언어 전략을 정한다

이번 주 요약은 세 줄이다. 첫째, 모바일은 영어권 사이트에서도 일본어가 입장권이었다(5건 중 5건). 일본어 학습을 1단계부터 병행해야 한다. 둘째, MLOps·AI 플랫폼은 일본어 불요 공고가 적지 않고 급여 상단도 높지만, Senior 이상과 운영 경험을 전제로 한다. 셋째, 두 직군 모두 상세 요건을 다 볼 수 없는 상황에서는 GitHub 대표 저장소, 포스트모템, 기술 블로그가 서로 연결된 포트폴리오가 가장 확실한 대비다.

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다음 주(Vol.4)는 이번 주 AI 목록에서 따로 떨어져 나온 QA·테스트 자동화와 보안(Security) 공고를 파고, 여전히 막혀 있는 tokyodev 상세 페이지 접근을 다시 확인한 뒤, 영어 기술 면접(시스템 설계·행동 면접) 준비 실전편을 정리할 예정이다.