2026년 7월, 물리 & 정보 보안기업이 찾고 있는 인재는?

영상감시/주차관제 시스템 설계, 품질관리, 공공조달 영업, 기술지원 엔지니어
기술영업, CCTV 설치 및 유지보수, 정보보호 컨설팅, 인증 및 품질 관리, 제조·생산

[보안뉴스 엄호식 기자] 7월은 장마가 지나며 무더위가 기승을 부리고, 뜨거운 태양 아래에서 사람들은 휴가와 재충전을 꿈꾸기도 한다. 그러나 기업들에게 7월은 단순히 더위를 견디는 시기가 아니라, 미래를 준비하는 중요한 시점이기도 하다. 여름의 열기가 사회 전반에 활력을 불어넣듯, 보안업계 역시 새로운 인재를 영입해 조직에 신선한 에너지를 불어넣고자 노력하고 있다. 뜨거운 7월의 햇살처럼 강렬한 열정과 확고한 전문성을 가진 인재들이 기업과 만나 풍성한 결실을 맺기를 기대하며, 보안업계가 찾는 인재 정보를 정리해 봤다.

그린아이티코리아는 신입 또는 경력 10년 이상의 영상감사/주차관제 시스템 설계 담당자와 초대졸 이상의 학력에 경력 3년 이상의 품질관리 담당자를 찾고 있다.

한일에스티엠은 경력 2년 이상의 CAD 도면 작성 및 설계 지원자를 구인한다.

세오는 경력 2년 이상의 공공조달 영업 담당자를 찾고 있다.

아이디스는 경력 상관없이 고졸 이상의 생산·제조 인력을 구인한다.

아마노코리아는 학력에 상관없이 신입 또는 경력의 주차장 운영 및 주차관제장비 영업 담당자를 영입할 계획이다.

엔시큐어는 경력 3년 이상의 API 보안 솔루션 구축 및 기술지원 담당자를 찾고 있다.

엔키화이트햇은 경력 상관없이 대졸 이상의 OFFen 개발팀-DevOps 엔지니어를 구인한다.

토페스는 대졸 이상의 학력에 신입 또는 경력 1년 이상의 소프트웨어 개발 담당자를 찾고 있다.

휴네시온은 초대졸 이상의 학력에 경력 3년 이상의 기술지원 엔지니어를 영입할 계획이다.

디라직은 초대졸 이상의 학력에 경력 1년 이상의 품질관리 및 RoHS 2 담당자를 찾고 있다.

라온시큐어는 경력 2년 이상의 기술영업 담당자를 구인한다.

아이엔아이는 초대졸 이상의 학력에 경력 2년 이상의 CCTV 설치 및 유지보수 담당자를 찾고 있다.

스콥정보통신은 초대졸 이상의 학력에 경력 2년 이상의 보안 솔루션 동남아지역 Pre-Sales 담당자와 학력과 상관 없이 경력 3년 이상의 시스템 개발 담당자를 영입할 계획이다.

인피닉은 학력과 상관없이 경력 4년 이상의 지능형 영상분석 솔루션 영업담당자를 구인한다.

마크애니는 초대졸 이상에 경력 3년 이상의 정보보아 및 영상분석 제품 QC / QA 담당자를 찾고 있다.

시큐믹은 초대졸 이상의 학력을 보유한 CCTV 기술 영업 담당자를 구인한다.

케이티앤씨는 학력과 경력 상관 없이 SMT OP 담당자를 영입할 계획이다.

테르텐은 대졸 이상의 학력에 경력 3년 이상의 영상처리 기반 보안 솔루션 개발 담당을 찾고 있다.

SK쉴더스는 대졸 이상의 학력에 경력 2년 이상의 정보보호 컨설팅 담당자를 구인한다.

티피링크는 학력 상관없이 신입 인플루언서 마케팅 담당자와 초대졸 이상의 학력을 가진 신입 리테일 세일즈 담당자를 영입할 계획이다.

네이즈는 학력과 경력 상관없이 생산 파트에서 함께 할 직원을 찾고 있다.

두현시큐리티는 학력과 경력 상관없이 영업지원 파트 근무자를 영입할 예정이다.

씨프로는 대졸 이상의 학력에 경력 4년 이상의 연구과제 기획 및 관리 담당 직원을 찾고 있다.

인사이트테크놀러지는 학력과 상관없이 방폭 CCTV 영업 경력자를 구인한다.

두원전자통신은 고졸 이상의 학력에 경력 2년 이상의 인증 및 품질관리 담당자를 영입할 예정이다.

에스카는 초대졸 이상의 학력에 신입 또는 경력 2년 이상의 솔루션 영업 담당자를 찾고 있다.

하이엔텍은 학력과 상관없이 신입 또는 경력의 AI 영상솔루션 프로젝트 진행 및 기술지원 담당자를 구인한다.

이화트론은 경력 2년 이상의 NVR, DVR 장비 및 IP 카메라 펌웨어 개발 담당자와 학력과 경력 상관없이 단순 생산·제조 파트에서 함께할 직원을 찾고 있다.

[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다