2026년 6월 1일 고용24 채용공고 10,436건을 기준으로 지역, 직종, 임금형태, 고용형태와 사회보험 명시 흐름을 분석했습니다. 이날 공고는 생산·제조와 돌봄·요양이 가장 큰 축을 이루었고, 경기·서울 중심의 수도권 공고에 경남·부산·경북의 제조·서비스 수요가 함께 나타났습니다.
전체 구조를 먼저 보면 생산·제조, 돌봄·요양, 사무·행정, 영업·서비스가 주요 직종 축을 형성했습니다. 임금은 미표기와 협의형이 적지 않아 평균 금액보다 원문 조건 확인이 더 더 봐야 합니다.
채용 분포
17개 시도 기준으로는 경기 2636건, 서울 1977건, 경남 810건, 부산 737건, 경북 587건 순으로 공고가 많았습니다. 시도 단위로 확정되지 않은 공고 332건은 17개 시도별 차트에서 제외하고 본문 하단 데이터 기준에 별도로 안내했습니다.
임금 형태
임금형태는 미표기 3466건, 월급형 2512건, 시급형 1873건, 협의형 1507건, 연봉형 885건 순으로 나타났습니다. 시급·월급·연봉은 단위가 다르므로 하나의 평균으로 합치지 않고 각각 분리해 해석했습니다.
모집 직종
직종별로는 생산·제조 2586건, 돌봄·요양 2277건, 사무·행정 1448건, 영업·서비스 1406건이 핵심 축을 형성했습니다. 6월 1일 공고는 생산 현장 인력과 돌봄 서비스 수요가 동시에 크게 나타난 흐름입니다.
기업 유형
원문에서 확인 가능한 범위 기준 기업상세 10,349건, 기업재무 정보 7,452행이 확인됐습니다. 공고 조건과 기업 정보를 함께 보조적으로 해석할 수 있습니다.
고용 형태
고용형태는 계약직 7175건, 정규직 2968건, 미확인 212건으로 나타났습니다. 고용형태의 의미는 직종별로 다를 수 있으므로 임금형태와 함께 해석해야 합니다.
지역별 주요 채용 직종
지역별로는 경기와 서울의 공고 수가 크지만, 해석의 먼저 볼 부분은 단순한 총량보다 직종 구성입니다. 수도권은 사무·서비스·돌봄 수요가 넓게 분포하고, 경남·경북·충남 등 비수도권 제조권역은 생산·제조 비중이 두드러집니다.
17개 시도별 직종 구성17개 시도에서 많이 나타난 상위 직종군 3개와 기타를 100% 가로 막대로 묶어 봤습니다.
생산·제조돌봄·요양사무·행정기타영업·서비스
경기 2,636건
생산·제조 781돌봄·요양 648사무·행정 335기타 872
생산·제조 781건, 돌봄·요양 648건, 사무·행정 335건, 기타 872건
서울 1,977건
사무·행정 415영업·서비스 391돌봄·요양 386기타 785
사무·행정 415건, 영업·서비스 391건, 돌봄·요양 386건, 기타 785건
경남 810건
생산·제조 293돌봄·요양 144영업·서비스 78기타 295
생산·제조 293건, 돌봄·요양 144건, 영업·서비스 78건, 기타 295건
부산 737건
돌봄·요양 226생산·제조 147영업·서비스 108기타 256
돌봄·요양 226건, 생산·제조 147건, 영업·서비스 108건, 기타 256건
경북 587건
생산·제조 203돌봄·요양 130영업·서비스 81기타 173
생산·제조 203건, 돌봄·요양 130건, 영업·서비스 81건, 기타 173건
인천 554건
돌봄·요양 188생산·제조 122사무·행정 77기타 167
돌봄·요양 188건, 생산·제조 122건, 사무·행정 77건, 기타 167건
대구 415건
돌봄·요양 147생산·제조 95사무·행정 48기타 125
돌봄·요양 147건, 생산·제조 95건, 사무·행정 48건, 기타 125건
충남 400건
생산·제조 178돌봄·요양 64사무·행정 44기타 114
생산·제조 178건, 돌봄·요양 64건, 사무·행정 44건, 기타 114건
전북 363건
생산·제조 92돌봄·요양 89사무·행정 43기타 139
생산·제조 92건, 돌봄·요양 89건, 사무·행정 43건, 기타 139건
충북 334건
생산·제조 159영업·서비스 48사무·행정 43기타 84
생산·제조 159건, 영업·서비스 48건, 사무·행정 43건, 기타 84건
전남 303건
생산·제조 68돌봄·요양 58사무·행정 47기타 130
생산·제조 68건, 돌봄·요양 58건, 사무·행정 47건, 기타 130건
울산 234건
생산·제조 81돌봄·요양 43사무·행정 25기타 85
생산·제조 81건, 돌봄·요양 43건, 사무·행정 25건, 기타 85건
강원 225건
생산·제조 55돌봄·요양 43영업·서비스 37기타 90
생산·제조 55건, 돌봄·요양 43건, 영업·서비스 37건, 기타 90건
광주 220건
생산·제조 76사무·행정 38돌봄·요양 26기타 80
생산·제조 76건, 사무·행정 38건, 돌봄·요양 26건, 기타 80건
대전 181건
영업·서비스 37사무·행정 34생산·제조 33기타 77
영업·서비스 37건, 사무·행정 34건, 생산·제조 33건, 기타 77건
제주 85건
영업·서비스 23돌봄·요양 21사무·행정 13기타 28
영업·서비스 23건, 돌봄·요양 21건, 사무·행정 13건, 기타 28건
세종 43건
영업·서비스 9돌봄·요양 6사무·행정 6기타 22
영업·서비스 9건, 돌봄·요양 6건, 사무·행정 6건, 기타 22건
채용 직종별 전국분포
직종별 전국분포를 보면 생산·제조는 경기와 영남권, 돌봄·요양은 수도권과 광역시권에서 넓게 확인됩니다. 사무·행정과 영업·서비스는 서울·경기 비중이 크지만, 지역 생활권의 상시 수요도 함께 보입니다.
직종별 상위 지역 구성각 직종군이 어느 17개 시도에 많이 분포하는지 상위 지역과 기타로 나누어 표시했습니다.
경기경남경북충남충북기타서울부산인천대구전북광주전남대전
생산·제조 2,549건
경기 781경남 293경북 203충남 178충북 159기타 935
경기 781건, 경남 293건, 경북 203건, 충남 178건
돌봄·요양 2,269건
경기 648서울 386부산 226인천 188대구 147기타 674
경기 648건, 서울 386건, 부산 226건, 인천 188건
사무·행정 1,412건
서울 415경기 335부산 78인천 77경남 75기타 432
서울 415건, 경기 335건, 부산 78건, 인천 77건
영업·서비스 1,386건
서울 391경기 315부산 108경북 81경남 78기타 413
서울 391건, 경기 315건, 부산 108건, 경북 81건
기타 866건
서울 288경기 178경남 77부산 60인천 34기타 229
서울 288건, 경기 178건, 경남 77건, 부산 60건
시설관리·청소 341건
경기 107서울 73부산 26인천 23경북 17기타 95
경기 107건, 서울 73건, 부산 26건, 인천 23건
의료·보건 321건
서울 66경기 48경남 42부산 28전북 19기타 118
서울 66건, 경기 48건, 경남 42건, 부산 28건
건설·건축·토목 296건
경기 70서울 41경남 30부산 21광주 20기타 114
경기 70건, 서울 41건, 경남 30건, 부산 21건
운전·물류 255건
경기 79서울 28경남 27부산 20충남 15기타 86
경기 79건, 서울 28건, 경남 27건, 부산 20건
교육·보육 208건
서울 40경기 34경남 23전북 18전남 17기타 76
서울 40건, 경기 34건, 경남 23건, 전북 18건
IT·개발·데이터 201건
서울 93경기 41대전 10부산 9경남 8기타 40
서울 93건, 경기 41건, 대전 10건, 부산 9건
직종별 임금형태
임금형태는 직종별로 확인 방식이 다릅니다. 돌봄·요양은 시급형이 눈에 띄고, 생산·제조와 사무·행정은 월급형·연봉형·협의형이 섞여 있습니다. 미표기와 협의형은 낮은 처우라는 뜻이 아니라 원문에서 구체 금액을 따로 확인해야 하는 공고입니다.
직종별 임금형태 구성미표기·협의형·월급형·시급형·연봉형을 분리해 직종별 조건 확인 방식을 비교했습니다.
미표기협의형월급형시급형연봉형일급형기타
생산·제조 2,586건 임금형태
미표기 798협의형 537월급형 508시급형 351연봉형 362일급형 9기타 21
미표기 798건, 협의형 537건, 월급형 508건, 시급형 351건, 연봉형 362건
돌봄·요양 2,277건 임금형태
미표기 66협의형 239월급형 704시급형 1232연봉형 27일급형 2기타 7
미표기 66건, 협의형 239건, 월급형 704건, 시급형 1232건, 연봉형 27건
사무·행정 1,448건 임금형태
미표기 644협의형 212월급형 367시급형 55연봉형 150일급형 7기타 13
미표기 644건, 협의형 212건, 월급형 367건, 시급형 55건, 연봉형 150건
영업·서비스 1,406건 임금형태
미표기 720협의형 163월급형 308시급형 62연봉형 138일급형 6기타 9
미표기 720건, 협의형 163건, 월급형 308건, 시급형 62건, 연봉형 138건
기타 1,042건 임금형태
미표기 531협의형 150월급형 130시급형 86연봉형 72일급형 16기타 57
미표기 531건, 협의형 150건, 월급형 130건, 시급형 86건, 연봉형 72건
시설관리·청소 356건 임금형태
미표기 49협의형 32월급형 199시급형 38연봉형 28일급형 4기타 6
미표기 49건, 협의형 32건, 월급형 199건, 시급형 38건, 연봉형 28건
의료·보건 337건 임금형태
미표기 167협의형 36월급형 95시급형 5연봉형 22기타 12
미표기 167건, 협의형 36건, 월급형 95건, 시급형 5건, 연봉형 22건
건설·건축·토목 297건 임금형태
미표기 124협의형 61월급형 43시급형 19연봉형 37일급형 11기타 2
미표기 124건, 협의형 61건, 월급형 43건, 시급형 19건, 연봉형 37건
운전·물류 258건 임금형태
미표기 122협의형 42월급형 54시급형 16연봉형 24
미표기 122건, 협의형 42건, 월급형 54건, 시급형 16건, 연봉형 24건
교육·보육 220건 임금형태
미표기 92협의형 19월급형 96시급형 9연봉형 3기타 1
미표기 92건, 협의형 19건, 월급형 96건, 시급형 9건, 연봉형 3건
IT·개발·데이터 209건 임금형태
미표기 153협의형 16월급형 8연봉형 22기타 10
미표기 153건, 협의형 16건, 월급형 8건, 연봉형 22건, 기타 10건
구분
표본
평균
평균 시급
1,873건
12,351원
평균 월급
2,512건
248만원
평균 연봉
885건
3,896만원
임금형태에 따른 사회보험 가입
사회보험은 원문에 명시된 항목을 기준으로 보아야 합니다. 국민연금, 건강보험, 고용보험, 산재보험은 함께 표시될 수 있으므로 서로 배타적인 비중으로 읽으면 안 됩니다. 미명시는 미가입이 아니라 원문상 확인되지 않은 상태입니다.
임금형태별 사회보험 세부 명시율각 보험 항목은 함께 명시될 수 있으므로 배타적 비중이 아니라 항목별 명시율로 읽어야 합니다.
사회보험명시국민연금건강보험고용보험산재보험
미표기 3,466건
사회보험명시
20.3%
국민연금
19.7%
건강보험
19.7%
고용보험
19.9%
산재보험
19.8%
협의형 1,507건
사회보험명시
90.0%
국민연금
87.8%
건강보험
88.2%
고용보험
87.1%
산재보험
88.5%
월급형 2,512건
사회보험명시
99.3%
국민연금
97.6%
건강보험
98.2%
고용보험
98.2%
산재보험
98.9%
시급형 1,873건
사회보험명시
98.2%
국민연금
87.1%
건강보험
87.8%
고용보험
96.4%
산재보험
97.9%
연봉형 885건
사회보험명시
99.9%
국민연금
99.5%
건강보험
99.7%
고용보험
99.4%
산재보험
99.7%
일급형 55건
사회보험명시
96.4%
국민연금
92.7%
건강보험
92.7%
고용보험
92.7%
산재보험
96.4%
기타 138건
사회보험명시
1.4%
국민연금
1.4%
건강보험
1.4%
고용보험
1.4%
산재보험
1.4%
채용공고가 보여주는 산업·고용 흐름
이번 데이터는 제조 현장과 돌봄 서비스가 동시에 채용시장의 큰 축을 형성하고 있음을 드러납니다. 생산·제조는 지역 산업단지와 연동된 수요가 강하고, 돌봄·요양은 고령화와 생활서비스 수요가 반영된 직종입니다. 사무·행정과 영업·서비스는 수도권에 집중되지만 전국 생활권에서도 반복적으로 확인됩니다.
지원자는 직종명만 보지 말고 임금형태, 근무지역, 고용형태, 사회보험 명시 여부를 함께 체크해 두세요. 특히 미표기·협의형 공고는 지원 전 원문에서 실제 급여 산정 방식과 근무시간을 확인하는 것이 더 봐야 합니다.
데이터 기준: 이 리포트는 2026년 6월 1일 고용24 채용공고 10,436건을 기준으로 작성했습니다. 17개 시도별 차트는 시도 단위가 확인된 공고를 기준으로 집계했으며, 시도 단위로 확정되지 않은 공고 332건은 지역 차트에서 제외했습니다. 일부 공고의 급여·지역·직무 필드는 원문 표기 방식에 따라 누락 또는 단순화될 수 있습니다. 최종 지원 조건은 원문 공고를 체크해 두세요.
2026년 5월 29일 채용공고 7,426건을 바탕으로 채용시장을 분석했습니다. 채용시장 분석은 고용24에 등록된 공고를 기반으로 실시되며, 공고의 임금·기업/기관·지역·직종 분포를 통해 지역별 필요 인력과 기업에서 원하는 인력의 구조, 직종별 임금과 고용형태를 파악하기 위한 목적을 갖습니다. 또한 기업 유형과 산업 구분이 확인되는 공고는 별도로 집계해 어떤 조직과 산업에서 채용 수요가 나타나는지도 함께 살펴봤습니다.
전체 공고 수 7,426건에 대해서, 기업·기관과 직종을 기준으로 중복 공고를 제외한 7,159건을 대상으로 분석했습니다.
채용 분포
지역별로는 경기도가 23.8%, 서울특별시가 22.1%로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이어 부산광역시 6.7%, 인천광역시 5.3%, 대구광역시 4.4%, 전북특별자치도 4.3%, 광주광역시 4.1% 순으로 나타났습니다. 수도권 비중이 높지만, 채용시장 해석에서는 단순 총량보다 각 지역에서 어떤 직종이 함께 나타나는지가 더 더 봐야 합니다.
임금 형태
임금형태는 미표기가 33.0%로 가장 많았고, 월급형 21.6%, 협의형 19.0%, 시급형 18.0%, 연봉형 8.1%, 일급형 0.3% 순으로 분석되었습니다. 평균 임금은 시급형 10,785원, 월급형 241만원, 연봉형 3,523만원 수준이었습니다. 임금 단위가 서로 다르기 때문에 전체 평균 하나로 묶기보다 시급·월급·연봉을 분리해 보는 방식이 적절합니다.
모집 직종
직종별로는 생산·제조가 24.4%로 가장 높았고, 돌봄·요양 15.7%, 영업·서비스 14.2%, 사무·행정 10.7%, 시설관리·청소 7.8%, 운전·물류 5.7%, 의료·보건 5.0% 순으로 나타났습니다. 생산·제조와 돌봄·요양, 영업·서비스가 이날 채용공고의 중심 직종군을 형성했습니다.
기업 유형
원문에서 확인 가능한 기업 유형 기준으로는 일반기업이 39.5%, 중소기업이 22.7%로 높게 나타났습니다. 공공기관과 중견기업은 각각 1.7%, 협회 1.3%, 단체 0.9%, 대기업 0.7% 수준이었습니다. 한 가지 조심할 점은 기업 유형이 명확히 확인되지 않는 공고도 30.6% 있어, 이 항목은 확인 가능한 범위의 분포로 해석해야 합니다.
산업 구분
산업 구분이 확인되는 공고에서는 노인 요양 복지시설 운영업 7.8%, 방문 복지서비스 제공업 5.0%, 판매업 2.3%, 사회복지 상담서비스 제공업 2.1%, 기계·설비·자동차 1.6%, 보건업 1.5% 등이 상위에 나타났습니다. 산업 분포에서도 돌봄·복지, 판매·서비스, 제조 관련 업종이 함께 확인됩니다. 산업 구분 미확인 공고는 16.1%였습니다.
지역별 주요 채용 직종
17개 시도의 지역별 채용공고를 분석한 결과 경기도 24.8%, 서울특별시 22.1%, 부산광역시 6.5%, 경상남도 5.9%, 경상북도 5.3%, 인천광역시 5.0% 순으로 공고 비중이 높았습니다. 수도권은 전체 공고의 약 51.9%를 차지해 채용 규모가 가장 크지만, 직종 구성은 서로 다르게 나타납니다. 경기도는 생산·제조와 돌봄·요양, 사무·행정이 비교적 고르게 분포해 제조 기반 일자리와 생활서비스 수요가 함께 움직이는 지역으로 볼 수 있습니다. 반면 서울특별시는 사무·행정 비중이 39.9%로 가장 높아, 대도시형 사무·관리·서비스 일자리 중심성이 뚜렷합니다. 부산광역시와 대구광역시는 돌봄·요양이 1순위로 나타나 고령화·생활돌봄 수요가 채용공고에 강하게 반영된 지역이고, 경상남도·경상북도·전북특별자치도·충청권·광주광역시는 생산·제조 비중이 높아 제조업 기반 채용 흐름이 상대적으로 강합니다. 세종특별자치시와 제주특별자치도는 전체 공고 수는 작지만 각각 생산·제조, 영업·서비스가 1순위로 나타나 지역 산업 구조의 차이가 확인됩니다.
17개 시도별 직종 구성각 막대는 해당 지역 공고를 100%로 본 비율이며, 괄호 안에는 실제 공고 수를 함께 표시했습니다.
지역별로 보면 채용 규모와 직종 특색이 항상 같은 방향으로 움직이지는 않습니다. 공고 수가 많은 수도권은 전체 채용 기회의 중심이지만, 경기도는 생산·제조와 돌봄·요양이 동시에 크고 서울특별시는 사무·행정 집중도가 높습니다. 비수도권에서는 부산·대구처럼 돌봄·요양 중심성이 큰 지역과, 경남·경북·전북·충북·충남·광주처럼 생산·제조 중심성이 뚜렷한 지역이 구분됩니다. 이는 구직자가 지역을 선택할 때 그냥 공고 수가 많은 곳만 볼 것이 아니라, 해당 지역에서 반복적으로 나타나는 직종군과 자신의 경력·자격이 맞는지를 함께 확인해야 함을 보입니다.
채용 직종별 전국분포
직종별 채용공고를 전체 직종군 기준으로 다시 보면, 임금형태뿐 아니라 어느 지역에서 해당 직종이 많이 나타나는지가 함께 보입니다. 생산·제조는 경기도 495건, 경상남도 190건, 경상북도 148건, 광주광역시 125건, 전북특별자치도 121건 순으로 나타나 경기와 영남권, 충청권 제조 기반 지역의 비중이 큽니다. 돌봄·요양은 경기도 400건, 서울특별시 318건, 부산광역시 122건, 대구광역시 122건, 인천광역시 113건 순으로 수도권과 대도시권에서 강하게 나타나. 시급형·월급형 표기가 함께 확인됩니다. 사무·행정은 서울특별시 655건이 가장 많아 서울 중심의 사무·관리 수요가 두드러집니다.
직종별 상위 지역 구성각 직종군을 100%로 보고, 해당 직종 공고가 많이 나타난 상위 지역 5곳과 기타 지역을 나누어 표시했습니다.
상위 지역 1상위 지역 2상위 지역 3상위 지역 4상위 지역 5기타 지역
생산·제조 1,837건 협의형, 미표기, 월급형
경기도 26.9%
경상남도 10.3%
경상북도 8.1%
광주 6.8%
전북 6.6%
기타 지역 41.3%
경기도 495건(26.9%) · 경상남도 190건(10.3%) · 경상북도 148건(8.1%) · 광주광역시 125건(6.8%) · 전북특별자치도 121건(6.6%) · 기타 지역 758건(41.3%)
사무·행정 1,755건 미표기, 월급형, 협의형
서울 37.3%
경기도 22.3%
부산 5.9%
인천 4.4%
경상남도 4.1%
기타 지역 25.9%
서울특별시 655건(37.3%) · 경기도 392건(22.3%) · 부산광역시 104건(5.9%) · 인천광역시 77건(4.4%) · 경상남도 72건(4.1%) · 기타 지역 455건(25.9%)
돌봄·요양 1,433건 시급형, 월급형, 협의형
경기도 27.9%
서울 22.2%
부산 8.5%
대구 8.5%
인천 7.9%
기타 지역 25.0%
경기도 400건(27.9%) · 서울특별시 318건(22.2%) · 부산광역시 122건(8.5%) · 대구광역시 122건(8.5%) · 인천광역시 113건(7.9%) · 기타 지역 358건(25.0%)
영업·서비스 669건 미표기, 월급형, 협의형
서울 28.0%
경기도 24.1%
경상북도 7.5%
부산 7.3%
인천 5.7%
기타 지역 27.5%
서울특별시 187건(28.0%) · 경기도 161건(24.1%) · 경상북도 50건(7.5%) · 부산광역시 49건(7.3%) · 인천광역시 38건(5.7%) · 기타 지역 184건(27.5%)
기타 633건 미표기, 협의형, 월급형
서울 31.8%
경기도 22.4%
충청남도 5.1%
경상남도 4.7%
부산 4.4%
기타 지역 31.6%
서울특별시 201건(31.8%) · 경기도 142건(22.4%) · 충청남도 32건(5.1%) · 경상남도 30건(4.7%) · 부산광역시 28건(4.4%) · 기타 지역 200건(31.6%)
시설관리·청소 275건 월급형, 미표기, 시급형
경기도 31.3%
서울 22.2%
부산 8.4%
대구 5.1%
전북 5.1%
기타 지역 28.0%
경기도 86건(31.3%) · 서울특별시 61건(22.2%) · 부산광역시 23건(8.4%) · 대구광역시 14건(5.1%) · 전북특별자치도 14건(5.1%) · 기타 지역 77건(28.0%)
운전·물류 159건 월급형, 협의형, 미표기
경기도 27.0%
부산 9.4%
경상남도 8.2%
서울 8.2%
경상북도 7.5%
기타 지역 39.6%
경기도 43건(27.0%) · 부산광역시 15건(9.4%) · 경상남도 13건(8.2%) · 서울특별시 13건(8.2%) · 경상북도 12건(7.5%) · 기타 지역 63건(39.6%)
IT·개발·데이터 147건 미표기, 협의형, 월급형
서울 42.2%
경기도 31.3%
충청남도 3.4%
경상북도 3.4%
부산 2.7%
기타 지역 17.0%
서울특별시 62건(42.2%) · 경기도 46건(31.3%) · 충청남도 5건(3.4%) · 경상북도 5건(3.4%) · 부산광역시 4건(2.7%) · 기타 지역 25건(17.0%)
건설·건축·토목 134건 미표기, 협의형, 월급형
경기도 32.1%
서울 17.2%
충청북도 9.0%
경상남도 6.0%
광주 5.2%
기타 지역 30.6%
경기도 43건(32.1%) · 서울특별시 23건(17.2%) · 충청북도 12건(9.0%) · 경상남도 8건(6.0%) · 광주광역시 7건(5.2%) · 기타 지역 41건(30.6%)
의료·보건 125건 미표기, 월급형, 협의형
서울 27.2%
경기도 18.4%
부산 10.4%
전북 8.8%
경상남도 8.0%
기타 지역 27.2%
서울특별시 34건(27.2%) · 경기도 23건(18.4%) · 부산광역시 13건(10.4%) · 전북특별자치도 11건(8.8%) · 경상남도 10건(8.0%) · 기타 지역 34건(27.2%)
교육·보육 107건 월급형, 미표기, 협의형
서울 22.4%
경기도 10.3%
전북 7.5%
충청남도 7.5%
경상남도 7.5%
기타 지역 44.9%
서울특별시 24건(22.4%) · 경기도 11건(10.3%) · 전북특별자치도 8건(7.5%) · 충청남도 8건(7.5%) · 경상남도 8건(7.5%) · 기타 지역 48건(44.9%)
직종별로 보면 생산·제조는 경기와 영남권, 충청권까지 넓게 퍼져 있어 지역 제조 기반과 연결됩니다. 돌봄·요양은 경기·서울을 중심으로 부산·대구 등 대도시권에서도 강하게 나타나 고령화와 생활돌봄 수요가 채용시장에 반영된 것으로 볼 수 있습니다. 사무·행정과 영업·서비스는 서울과 경기 비중이 높아 대도시형 사무·서비스 일자리의 집중성이 확인됩니다. 반면 IT·개발·데이터, 건설·건축·토목, 교육·보육 등 상대적으로 규모가 작은 직종군은 상위 5개 지역의 쏠림이 더 크게 보일 수 있으므로, 실제 지원 단계에서는 지역별 공고 수와 임금형태를 함께 확인하는 것이 해야 합니다.
직종별 임금형태
직종별 임금형태를 전체 직종군 기준으로 보면, 직종마다 급여를 공개하는 방식이 뚜렷하게 다릅니다. 생산·제조는 협의형 38.9%와 미표기 24.6%가 큰 축을 이루어, 실제 지원 단계에서 세부 급여 조건 확인이 필요한 공고가 많습니다. 돌봄·요양은 시급형 65.2%가 가장 높아 시간 단위 근로가 강하게 나타나고, 시설관리·청소는 월급형 58.3%가 높아 고정 월급형 근무 구조가 상대적으로 뚜렷합니다. 사무·행정은 미표기 59.9% 비중이 높아 조건 공개 수준이 공고별로 크게 갈릴 수 있습니다.
직종별 임금형태 구성각 직종군을 100%로 보고, 미표기·협의형·월급형·시급형·연봉형·일급형의 비중을 나누어 표시했습니다.
수집 원문을 다시 파싱한 결과, 사회보험은 “가입 명시/미명시”로만 볼 것이에 그치지 않고 국민연금·건강보험·고용보험·산재보험이 각각 공고에 얼마나 명시되는지까지 구분해 분석할 수 있습니다. 전체적으로 산재보험 4,469건, 고용보험 4,431건, 건강보험 4,307건, 국민연금 4,286건이 확인됐고, 임금 단위가 분명한 월급형·시급형·연봉형에서 네 가지 보험 명시율이 높게 나타납니다. 반면 협의형과 미표기는 급여 조건뿐 아니라 사회보험 정보도 공고 단계에서 덜 공개되는 경향이 있어, 지원 전 확인이 해야 합니다.
임금형태별 사회보험 세부 명시율각 임금형태 안에서 국민연금·건강보험·고용보험·산재보험이 원문 공고에 명시된 비율을 각각 표시했습니다. 네 항목은 동시에 명시될 수 있으므로 100% 누적이 아니라 항목별 명시율로 해석해야 합니다.
이 그래프는 4대보험의 실제 가입 여부를 확정하는 자료가 아니라, 공고 원문에서 각 보험 항목이 얼마나 명확하게 공개됐는지를 보입니다. 그래서 미명시는 곧 미가입을 뜻하지 않으며, 특히 협의형·미표기 공고는 면접 또는 지원 단계에서 국민연금·건강보험·고용보험·산재보험 적용 여부를 별도로 확인하는 것이 안전합니다.
채용공고가 보여주는 산업·고용 흐름
이번 채용공고 구조에서 가장 큰 축은 생산·제조, 돌봄·요양, 영업·서비스입니다. 생산·제조는 여러 광역 지역에서 반복적으로 나타나 제조 기반 채용 수요의 넓은 분포를 보입니다. 돌봄·요양은 시급형 중심 구조가 강해 고령화와 생활돌봄 수요가 채용시장에 반영되고 있음을 보입니다.
기업·기관 분포는 특정 상위 기업 집중형보다는 다수 기업·기관 분산형에 가깝습니다. 지역분포는 수도권 비중이 크지만, 채용 트렌드를 읽을 때는 수도권 총량보다 지역 안의 직종 구성과 임금형태를 함께 보는 것이 더 의미 있습니다.
임금형태에 따른 4대보험 가입 명시는 고용조건의 투명성 차이를 보입니다. 월급형·시급형·연봉형은 사회보험 정보가 비교적 뚜렷한 반면, 협의형과 미표기형은 공고 단계에서 확인 가능한 정보가 제한적입니다. 그래서 일일 채용 트렌드는 공고 수뿐 아니라 임금 단위, 기업·기관 분산도, 지역별 직종 구성, 4대보험 정보 공개 수준을 함께 봐야 합니다.
데이터 기준: 이 리포트는 2026년 5월 29일 수집 DB 기준입니다. 공고 원문 표기 기준으로 직종·임금·복리후생 항목을 단순화해 분석했습니다. 일부 항목은 원문 표기 방식에 따라 누락 또는 단순화될 수 있습니다.
AI 시대 인간의 가치는 이제 “인공지능이 사람을 대체할까?”라는 단순한 불안으로 끝나지 않습니다. 더 중요한 질문은 이것입니다. AI가 글을 쓰고, 이미지를 만들고, 업무를 처리하고, 현실 공간의 로봇까지 움직이는 시대에 인간은 무엇으로 자기 삶의 의미와 역할을 세울 수 있을까요?
유튜브 채널 「보다 BODA」의 ‘철학을 보다 EP.19’는 이 질문을 철학, 빅데이터, 교육, 예술, 노동의 관점에서 다룹니다. 영상의 먼저 볼 부분은 분명합니다. AI가 더 빠르고 더 똑똑해질수록 인간의 자리는 “AI보다 무엇을 더 잘하느냐”가 아니라 “무엇을 중요하게 여기고, 어떤 선택에 책임질 것인가”에서 다시 정의되어야 합니다.
이 글은 해당 영상의 논의를 바탕으로 AI 시대에 대체되기 어려운 인간의 조건을 블로그 독자가 바로 이해할 수 있도록 정리한 해설입니다.
캡처: 보다 BODA 「철학을 보다 EP.19」 오프닝. 이 글의 핵심 질문인 AI 시대 인간의 가치를 제기하는 장면입니다.
AI 시대 인간의 가치가 흔들리는 이유
캡처: 인간이 AI보다 나은 점을 묻는 대담 장면. 지능보다 의미와 책임의 차이를 설명하는 대목과 연결됩니다.
영상 초반의 도발적인 질문은 “인간으로 태어난 것 말고 인간이 AI보다 나은 점이 무엇인가”입니다. 이 질문이 불편하게 들리는 이유는 인간이 오랫동안 자기 고유 영역이라고 여겼던 언어, 지식, 창작, 판단, 도구 사용의 많은 부분을 AI가 빠르게 수행하고 있기 때문입니다.
도구에서 동료로 바뀐 AI
과거의 기술은 사람이 명령하고 도구가 보조하는 구조였습니다. 계산기는 계산을 돕고, 검색엔진은 자료를 찾아주며, 프로그램은 정해진 작업을 자동화했습니다. 하지만 최근의 생성형 AI와 에이전트 시스템은 사용자가 목표를 설명하면 문서, 코드, 기획안, 이미지, 분석 결과까지 만들어 냅니다.
이 변화는 “내 일을 도와주는 도구”와 “내 일을 대신 처리하는 동료” 사이의 경계를 흐립니다. 그래서 많은 사람은 AI를 편리하게 쓰면서도 동시에 “그렇다면 나는 무엇을 해야 하지?”라는 불안을 느낍니다.
피지컬 AI가 확장하는 현실의 변화
영상에서는 AI가 소프트웨어 안에만 머무르지 않고 로봇, 드론, 공장 자동화처럼 물리적 세계로 들어오는 흐름도 언급됩니다. 흔히 말하는 피지컬 AI는 AI가 현실 공간에서 움직이고 판단하며 작업을 수행하는 단계입니다.
챗봇이 문서를 쓰는 수준에서는 지식노동 일부가 영향을 받는다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 피지컬 AI가 확산되면 제조, 물류, 농업, 돌봄, 서비스업까지 변화의 범위가 넓어집니다. AI 시대 인간의 가치는 특정 직업군만의 문제가 아니라 사회 전체의 재설계 문제로 바뀝니다.
인간과 AI를 가르는 기준은 무엇인가
영상의 철학적 논의는 인간과 AI의 차이를 지능 하나로 설명하지 않습니다. 지능, 자아, 욕망, 생명, 창작, 권리, 책임 같은 여러 기준을 검토합니다. 흥미로운 점은 어느 기준도 단독으로는 간단한 답을 주지 못한다는 것입니다.
지능만으로는 인간을 설명하기 어렵다
한때 인간의 우위는 지능으로 설명됐습니다. 문제를 풀고, 언어를 사용하고, 추상적으로 사고하는 능력이 인간의 특징으로 여겨졌습니다. 하지만 AI가 시험을 풀고, 글을 쓰고, 코드를 만들고, 전략을 제안하는 시대에는 지능만으로 인간의 특별함을 말하기 어렵습니다.
물론 AI의 처리 방식과 인간의 사고 방식은 다릅니다. 인간은 몸의 경험, 감정, 기억, 관계를 통해 사물을 이해합니다. AI는 데이터와 계산을 통해 가능성이 높은 결과를 냅니다. 하지만 사회가 결과물 중심으로 판단할수록 “어떻게 생각했는가”보다 “무엇을 만들어냈는가”가 더 크게 평가될 수 있습니다.
자아와 의식은 단순한 말투가 아니다
캡처: 자아가 생긴 AI를 인간처럼 볼 수 있는지 논의하는 장면입니다.
영상 중반의 중요한 질문은 “AI가 스스로를 인식하는 것처럼 말하면 그것을 자아로 볼 수 있는가”입니다. AI는 “나는 원한다”, “나는 기억한다”, “나는 판단한다” 같은 문장을 만들 수 있습니다. 하지만 이런 표현이 곧바로 실제 자아나 의식을 뜻하지는 않습니다.
자아는 단순한 자기소개 기능이 아닙니다. 지속적인 기억, 몸의 경험, 관계 속에서 형성되는 정체성, 선택에 대한 책임이 함께 작동해야 합니다. 그래서 AI가 자아를 흉내 내는 것과 실제로 자아를 갖는 것 사이에는 철학적으로 큰 간격이 남아 있습니다.
욕망과 생명은 여전히 강한 경계다
영상에서 반복적으로 등장하는 기준은 욕망과 생명입니다. 인간은 결핍을 느끼고, 바라고, 좌절하고, 다시 시도합니다. 먹고 살고 싶고, 사랑받고 싶고, 인정받고 싶고, 무언가를 남기고 싶어 합니다. 이런 욕망은 생명체로서의 조건과 깊게 연결되어 있습니다.
AI는 욕망을 표현할 수 있습니다. 하지만 그것이 실제 결핍에서 나온 욕망인지, 학습된 문장 패턴인지 판단하기는 어렵습니다. 이 차이는 더 봐야 합니다. 인간은 결과만 생산하는 존재가 아니라 결핍, 욕망, 관계 속에서 의미를 만들어 가는 존재이기 때문입니다.
AI 창작물은 인간 창작을 어떻게 흔드는가
캡처: AI 그림과 창작물의 기준을 다루는 장면. 결과물보다 의도와 맥락이 중요하다는 논점과 연결됩니다.
영상은 지브리풍을 모방한 AI 그림처럼 최근 논쟁이 되는 창작 문제도 다룹니다. AI가 만든 이미지가 아름답거나 새로워 보인다고 해서 창작의 문제가 모두 해결되는 것은 아닙니다.
결과물만 보면 창작의 절반만 본다
창작은 결과물만의 문제가 아닙니다. 어떤 경험을 했는지, 왜 그 표현을 선택했는지, 어떤 훈련과 실패를 거쳤는지, 어떤 문화적 맥락 안에서 만들어졌는지가 함께 더 봐야 합니다. 인간 창작자는 자기 삶의 흔적과 의도를 작품에 남깁니다.
반면 AI 결과물은 기존 데이터를 학습하고 조합해 만들어집니다. 그 결과가 새로워 보일 수는 있지만, 그 과정이 인간 창작자의 경험과 같은지는 별도의 문제입니다. 그래서 AI 창작 논의에는 저작권, 스타일 모방, 학습 데이터의 동의, 창작자의 보상 문제가 따라옵니다.
앞으로 창작의 기준은 ‘왜 만들었는가’로 이동한다
AI 시대에는 “누가 더 잘 그렸는가”보다 “왜 이것을 만들었는가”가 더 중요해질 수 있습니다. 기술적으로 그럴듯한 이미지는 점점 많아질 것입니다. 그러면 독자와 관객은 결과물 뒤에 있는 의도, 메시지, 맥락, 경험을 더 중요하게 보게 됩니다.
이 변화는 창작자에게 위기이자 기회입니다. 단순 산출물 경쟁은 AI와 부딪힐 수밖에 없습니다. 하지만 자기 경험을 해석하고, 사회적 질문을 던지고, 사람들의 감정과 맥락을 연결하는 창작자는 여전히 강한 차별성을 가질 수 있습니다.
AI 시대 인간의 가치는 노동보다 의미에 가까워진다
캡처: 10년 후 AI가 직업·교육·창작·의사결정에 미칠 영향을 전망하는 장면입니다.
AI가 노동을 대체하면 인간의 삶은 자동으로 좋아질까요? 영상은 이 질문에 낙관과 불안을 동시에 보입니다. 노동에서 해방된 인간이 더 자유로워질 수 있지만, 동시에 권태와 소외를 경험할 수도 있다는 것입니다.
노동이 줄어도 삶의 질문은 남는다
기술 낙관론은 오래전부터 “기계가 노동을 대신하면 인간은 더 자유로워질 것”이라고 말해 왔습니다. 실제로 자동화는 위험하고 반복적인 일을 줄였습니다. 앞으로 AI와 로봇이 더 많은 노동을 맡으면 인간은 생존을 위해 억지로 일하는 시간을 줄일 수도 있습니다.
하지만 사람이 일을 덜 하게 된다고 곧바로 행복해지는 것은 아닙니다. 인간은 그냥 노동에서 벗어나기만 하면 만족하는 존재가 아닙니다. 무엇을 위해 시간을 쓰는지, 누구와 연결되는지, 어떤 이야기를 자기 삶에 부여하는지가 더 봐야 합니다.
권태도 인간이 풀어야 할 문제다
영상 후반부에는 풍요로운 사회에서 권태가 새로운 고통이 될 수 있다는 문제의식도 나옵니다. 궁핍이 인간을 괴롭히는 채찍이라면, 권태는 풍요로운 사람을 괴롭히는 또 다른 채찍일 수 있습니다.
AI 시대 인간의 가치는 바로 이 지점에서 다시 등장합니다. AI가 생산을 늘리고 시간을 벌어 준다면, 인간은 그 시간을 견디고 누릴 능력도 배워야 합니다. 직업 기술만으로는 부족합니다. 철학, 역사, 예술, 공동체, 놀이, 대화 같은 영역이 오히려 더 중요해질 수 있습니다.
대체되지 않는 사람의 조건
그렇다면 AI가 아무리 발전해도 쉽게 대체되지 않는 사람은 누구일까요? 영상의 논의를 블로그 독자의 관점에서 정리하면 네 가지 조건으로 압축할 수 있습니다.
1. 질문을 바꾸는 사람
AI는 주어진 질문에 답을 잘합니다. 하지만 어떤 질문을 던져야 하는지는 여전히 인간의 중요한 몫입니다. “어떻게 더 빨리 만들까?”가 아니라 “왜 이것을 만들어야 할까?”, “누구에게 어떤 영향을 줄까?”, “이 선택이 나와 공동체에 어떤 의미가 있을까?”를 묻는 능력은 쉽게 자동화되지 않습니다.
AI 시대에는 정답을 많이 아는 사람보다 좋은 질문을 설계하는 사람이 더 봐야 합니다. 질문을 바꾸면 문제의 구조가 바뀌고, 문제의 구조가 바뀌면 AI를 쓰는 방식도 달라집니다.
2. 의미를 연결하는 사람
AI는 자료를 요약하고 문장을 만들 수 있습니다. 하지만 삶의 맥락 안에서 의미를 연결하는 일은 다릅니다. 한 사람의 경험, 조직의 문화, 사회적 갈등, 세대의 감정, 역사적 배경을 엮어 “이것이 왜 중요한가”를 설명하는 능력은 인간적 해석에 가깝습니다.
블로그, 교육, 상담, 리더십, 기획, 브랜드, 예술 영역에서 중요한 것도 결국 의미 연결입니다. 정보가 넘칠수록 사람들은 더 많은 데이터가 아니라 더 나은 해석을 찾습니다.
3. 욕망을 성찰하는 사람
AI는 우리가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하고, 클릭할 만한 문장을 만들며, 오래 머물 화면을 설계할 수 있습니다. 이때 인간이 자기 욕망을 성찰하지 못하면 AI가 만든 패턴에 쉽게 끌려갑니다.
대체되지 않는 사람은 그냥 AI를 잘 쓰는 사람이 아닙니다. 자신이 무엇을 원하는지, 그 욕망이 어디서 왔는지, 그것이 정말 자기 삶을 좋게 만드는지 점검하는 사람입니다. AI 활용 능력과 자기 성찰 능력은 함께 가야 합니다.
4. 함께 노는 법을 아는 사람
영상 후반부에서는 미래에 “노는 능력”이 중요해질 수 있다는 관점이 나옵니다. 여기서 논다는 것은 게으르게 시간을 보내는 의미가 아닙니다. 자유 시간을 의미 있게 쓰고, 취향을 만들고, 사람들과 느슨하게 연결되며, 문화를 향유하는 능력입니다.
AI가 생산의 상당 부분을 맡는다면 인간에게 남는 큰 과제는 “어떻게 살 것인가”입니다. 일을 잘하는 법만큼이나 쉬는 법, 노는 법, 배우는 법, 관계 맺는 법이 더 봐야 합니다.
교육은 직업훈련만으로 부족하다
AI 시대 교육의 방향도 달라져야 합니다. 영상에서는 독일어의 빌둥(Bildung)과 아우스빌둥(Ausbildung)을 구분하는 대목이 나옵니다. 아우스빌둥이 직업 교육에 가깝다면, 빌둥은 인간적 교양과 삶의 형성에 가깝습니다.
기술을 배우되 인간을 잊지 않아야 한다
AI 시대에 코딩, 데이터, 자동화 도구를 배우는 일은 더 봐야 합니다. 하지만 그것만으로 충분하지 않습니다. 기술은 빠르게 바뀌고, 특정 도구의 사용법은 금방 낡을 수 있습니다.
반면 읽기, 쓰기, 질문하기, 토론하기, 역사적 맥락 이해하기, 윤리적으로 판단하기 같은 능력은 변화 속에서도 오래 남습니다. 교육이 직업훈련에만 몰리면 사람은 “AI보다 조금 더 쓸모 있는 기능”을 익히는 데 그칠 수 있습니다.
혼자 일하지만 혼자 살 수는 없다
AI 동료의 도움으로 개인이 혼자 결과물을 만들어 내는 상황은 더 흔해질 수 있습니다. 실제로 작은 팀이나 1인 창작자가 AI를 활용해 과거보다 훨씬 큰 결과물을 만들 가능성이 높습니다.
그렇다고 인간이 완전히 고립되어도 된다는 뜻은 아닙니다. 조직의 위계는 줄어들 수 있지만, 취향 공동체, 학습 모임, 프로젝트 네트워크, 느슨한 크루는 더 중요해질 수 있습니다. AI 시대 인간의 가치는 독립성과 연결성을 동시에 다루는 능력에서 보입니다.
개인이 지금 준비할 수 있는 실천 목록
AI 시대를 거창한 담론으로만 보면 불안만 커집니다. 그래서 개인 차원에서 실천 가능한 준비를 정리할 필요가 있습니다.
준비 영역
실천 질문
구체적 행동
AI 활용
나는 AI에게 일을 잘 맡기고 있는가?
반복 업무, 초안 작성, 자료 정리에 AI를 써 본다
질문 능력
나는 문제를 다르게 정의할 수 있는가?
회의나 글쓰기 전에 “왜 이 문제가 중요한가”를 먼저 쓴다
의미 연결
정보와 경험을 하나의 이야기로 만들 수 있는가?
읽은 자료를 자기 사례와 연결해 메모한다
자기 성찰
내가 원하는 것이 정말 내 욕망인가?
추천 알고리즘이 만든 선택과 내 선택을 구분해 본다
창작 기준
나는 결과물보다 의도와 맥락을 설명할 수 있는가?
AI가 만든 결과물에도 왜 필요한지, 어떤 관점인지 덧붙인다
교양과 놀이
나는 자유 시간을 누릴 준비가 되어 있는가?
책, 예술, 운동, 모임 같은 비생산적 활동을 일정에 넣는다
이 표의 먼저 볼 부분은 단순합니다. AI를 피하려 하지 말고, AI를 쓰되 인간의 질문과 의미를 잃지 않는 것입니다.
결론: AI 시대 인간의 가치는 ‘쓸모’보다 ‘삶의 해석’에 있다
AI가 발전하면 인간은 더 이상 지식량, 계산 속도, 문서 생산량만으로 자기 가치를 증명하기 어렵습니다. 그 영역에서는 AI가 이미 강하고, 앞으로 더 강해질 가능성이 높습니다.
하지만 인간의 가치는 사라지지 않습니다. 주의할 점은 위치가 바뀝니다. 결과물을 더 많이 만드는 능력에서, 무엇이 중요한지 묻는 능력으로. 노동을 오래 견디는 능력에서, 자유 시간을 의미 있게 쓰는 능력으로. 정보를 소유하는 능력에서, 삶을 해석하고 타인과 연결하는 능력으로 이동합니다.
AI 시대에 대체되지 않는 사람은 AI보다 똑똑한 사람이 아닐 수 있습니다. 오히려 AI를 곁에 두고도 자기 질문, 자기 욕망, 자기 관계, 자기 삶의 의미를 잃지 않는 사람입니다. 기술이 인간의 일을 가져갈수록, 인간은 더 인간적인 질문으로 돌아와야 합니다.
FAQ
AI가 발전하면 정말 인간의 일이 사라질까요?
일부 일은 줄어들고, 일부 일은 바뀌며, 새로운 일도 생길 가능성이 높습니다. 먼저 볼 부분은 “어떤 직업이 남는가”만이 아니라 “내 일이 어떤 문제 해결과 의미 생산으로 재구성될 수 있는가”입니다.
AI 시대에 인문학은 더 중요해질까요?
그럴 가능성이 높습니다. 기술 사용법은 빠르게 바뀌지만, 좋은 질문을 만들고 의미를 해석하며 윤리적으로 판단하는 능력은 장기적으로 더 봐야 합니다. 인문학은 정답 암기가 아니라 삶의 방향을 점검하는 훈련에 가깝습니다.
AI 창작물은 인간 창작과 같은가요?
결과물만 보면 비슷해 보일 수 있습니다. 하지만 창작에는 의도, 경험, 훈련, 문화적 맥락, 책임이 함께 작동합니다. AI 창작물은 활용 가치가 있지만, 인간 창작과 같은 방식의 경험에서 나온 결과물인지는 별도로 따져야 합니다.
AI를 잘 쓰는 능력과 인간다움은 충돌하나요?
충돌하지 않습니다. 오히려 함께 해야 합니다. AI를 잘 쓰면 생산성은 높아질 수 있지만, 무엇을 위해 쓸지 정하지 못하면 기술에 끌려갈 수 있습니다. AI 활용 능력과 자기 성찰 능력을 함께 키우는 것이 좋습니다.