베트남 Python 엔지니어: 한국 기업을 위한 고품질 인력 자원

12/05/2026

Python은 베트남 프로그래밍 언어 채용 수요 순위에서 2위로 오르고 이는 AI·데이터 사이언스 붐을 직접 반영한 결과입니다.

VietnamWorks in TECH의 「AI 시대 IT 인력 및 채용 트렌드 2024–2025」 조사 (IT 전문가 및 기업 2,000명 대상)에 따르면, Python은 채용 수요가 가장 높은 프로그래밍 언어 2위에 올랐으며, 1위 Java에 이어 빠르게 격차를 좁히고 있습니다. 이 같은 성장은 우연이 아닙니다. AI의 폭발적 성장과 함께 머신러닝·딥러닝·생성형 AI 애플리케이션 개발 전반에 걸쳐 Python이 핵심 언어로 자리 잡았기 때문입니다. 조사에 참여한 IT 전문가의 80% 이상이 업무에 AI 도구를 활용하고 있으며, 그 도구와 상호작용하는 주요 언어가 바로 Python입니다.

베트남 Python 엔지니어 시장 개요

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IT 인력 규모 및 Python 개발자 현황

56만 명 이상의 IT 전문가를 보유한 베트남은 외국 기업의 기술 팀 확장 수요를 충족할 충분한 규모를 갖추고 있습니다. 다만, AI 심화 인력 부족이라는 구조적 과제도 직시해야 합니다.

TopDev의 「베트남 IT 시장 보고서 2024–2025」에 따르면, 현재 베트남에는 약 56만 명의 IT·컴퓨터 과학 전문가가 활동 중이며, 매년 5만 5,000~6만 명의 신규 졸업생이 시장에 진입하고 있습니다. 베트남 정보통신부(2024)에 의하면 전국 ICT 기업 수는 7만여 개, IT 인력은 53만 명 이상, 연간 ICT 전공 졸업생은 5만 7,000명을 상회합니다. 그러나 수요는 공급을 크게 앞지르고 있어, 2023~2025년 기간 동안 연간 15만~20만 명의 IT 인력 부족이 예측됩니다. 이는 약점이 아닙니다. 오히려 조기에 팀을 구성한 기업이 최고 인재에 대한 우선 접근권을 확보할 수 있다는 신호입니다.

글로벌 IT 아웃소싱 지도에서 베트남의 위상

베트남은 단순한 역내 아웃소싱 거점이 아닙니다. Kearney GSLI 기준 글로벌 6위, 동남아시아 소프트웨어 아웃소싱 2위 국가입니다.

Kearney 글로벌 서비스 입지 지수(GSLI)에서 베트남은 재무 비용, 인력 역량, 비즈니스 환경 세 가지 기준을 종합해 세계 6대 IT 아웃소싱 목적지로 선정되었습니다. 베트남의 IT 아웃소싱 매출은 2024년 6억 9,480만 달러를 기록했으며, Statista에 따르면 2029년까지 연평균 12.23% 성장해 12억 4,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 특히 자국 내 기술 인력 채용에 어려움을 겪고 있는 유럽·북미·일본·한국 기업들이 개발 협력 파트너로 베트남을 적극 선택하고 있으며, 이를 통해 제품 혁신과 출시 속도를 높이고 있습니다.

지표	2024–2025 수치	출처
전체 IT 인력	53만 – 56만 명	TopDev / 정보통신부
연간 IT 졸업생 수	5만 5,000 – 6만 명	정보통신부 2024
IT 아웃소싱 매출 (2024)	6억 9,480만 달러	Statista 2024
글로벌 아웃소싱 순위	6위 (Kearney GSLI)	Kearney 2024
Python 채용 수요 언어 순위	2위 (Java 다음)	VietnamWorks inTECH 2024
연간 IT 인력 부족 규모	15만 – 20만 명	ITviec 2025

베트남 Python 엔지니어의 역량 수준

베트남 Python 엔지니어는 탁월한 STEM 기반과 AI/ML 실무 역량을 갖추고 있으며, 국제 프로젝트 경험도 빠르게 축적하고 있습니다. 다만, AI 심화 전문성의 격차는 현실적으로 인지할 필요가 있습니다.

베트남 엔지니어의 STEM 기초 역량

베트남은 소득 수준에 비해 압도적으로 높은 STEM 교육 성과를 기록하며 이는 Python 엔지니어 집단의 탄탄한 기술적 사고력 기반을 뒷받침합니다.

2023년 12월 발표된 PISA 2022 데이터에 따르면, 베트남은 참여국 중 최저 소득 국가 중 하나임에도 불구하고 수학·과학 평가에서 모든 개발도상국, 그리고 많은 선진국을 능가했습니다. 베트남 교육 시스템은 중등 과정부터 수학·과학 특목 학교를 전국적으로 운영하며 STEM을 체계적으로 우선시합니다. 하노이 공과대학교, 호찌민시 공과대학교, 베트남 국립대학교 등을 포함한 150개 이상의 ICT 교육기관이 탄탄한 이론과 함께 AI 신기술을 빠르게 습득하는 엔지니어를 지속적으로 배출하고 있습니다.

AI·데이터 사이언스·머신러닝 분야의 Python 활용 수준

ITviec의 「베트남 IT 급여·채용 시장 보고서 2024–2025」에 따르면, AI/블록체인 엔지니어는 가장 빠르게 성장하는 직군 중 하나로, 경력 4년 기준 월 평균 급여는 3,775만 동입니다. 더 주목할 점은 조사 대상 IT 전문가의 43.7%가 현재 AI를 적극 학습 중이며, 38%가 가까운 미래에 AI 교육 수강을 계획하고 있다는 사실입니다.

Python은 이 모든 흐름의 중심입니다. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn부터 LangChain과 LLM 프레임워크까지 전반적인 AI 생태계의 핵심 언어로 자리잡고 있습니다. 베트남 AI 시장은 2033년 28억 1,000만 달러(2025년 기준 CAGR 14.96%)에 달할 것으로 예상되어, 엔지니어들이 Python/AI 역량 업그레이드를 지속해야 하는 시장 압력이 계속 작용하고 있습니다.

국제 프로젝트 및 한국 파트너와의 협업 경험

베트남은 삼성·LG 등 주요 한국 대기업의 전략적 R&D 거점입니다. 이는 베트남 엔지니어가 국제 수준 업무 환경에 통합될 수 있음을 실증하는 가장 강력한 증거입니다.

BusinessKorea(2025.12)에 따르면, 삼성전자는 2022년 12월 하노이 인근에 R&D 센터를 완공했으며, 연구 인력 2,000명 중 99%가 하노이 공과대학교·호찌민시 공과대학교 출신 베트남 로컬 인재입니다. 이재용 회장이 완공식에 직접 방문할 만큼 삼성의 글로벌 전략에서 핵심적인 위치를 차지합니다.

LG전자 역시 2016년 하노이에 설립한 R&D 센터를 2023년 독립 법인으로 격상시켰으며, 연구 인력이 1,000명을 넘었습니다. 가전과 자동차 부품 양 분야의 개발을 모두 수행합니다. 신한DS(신한금융그룹)·포스코DX(포스코그룹) 역시 베트남에 IT 조직을 구축했습니다. 한국 기업과 베트남 개발자를 매칭·검증하는 TalentGetGo 측은 “팬데믹 이후 많은 베트남 엔지니어가 글로벌 기업과 직접 협업한 경험을 쌓았으며, 그 이후 근면한 업무 문화와 낮은 인건비의 조합이 한국 기업들의 베트남 개발 조직 구축을 가속화하고 있다”고 분석했습니다.

베트남 Python 엔지니어 채용 비용 – 실제 데이터 비교

베트남 Python/AI 인력의 비용은 직무와 모델에 따라 한국 대비 ~40 절감이 가능합니다. 단, 4대보험·계약 모델·임금 인상 추이를 포함한 총비용으로 산정해야 합니다.

경험 수준별 Python 개발자 급여 현황 (주니어 → 시니어)

베트남 Python 엔지니어의 급여는 경력 및 AI 전문성에 따라 뚜렷이 상승하지만, 모든 경력 구간에서 한국 시장 대비 낮은 편입니다.

ITviec의 「베트남 IT 급여·채용 시장 보고서 2025–2026」(IT 전문가·HR·CxO 1,839명 응답)에 따르면, 베트남 IT 평균 급여는 전년 대비 27.9% 상승해 월 4,370만 동을 기록했습니다. 핵심 기술 직무의 경우, Back-end Developer(Python 주요 스택 포함)는 신입 기준 월 1,240만 동에서 시니어 수준에서 5,490만 동까지 성장합니다. AI/블록체인 엔지니어의 경력 4년 기준 중앙값은 월 3,775만 동이며, 데이터 엔지니어(경력 3~4년)는 5,690만 동에 달합니다.

등급/ 경력	월급 동/월	USD
Junior Python Dev (0–2 년)	12–18M VND	~$480–$720
Mid-level Python Dev (2–5년)	22–38M VND	~$880–$1.520
Senior Python Dev (5+ 년)	40–60M VND	~$1.600–$2.400
AI/ML Engineer (3–5 년)	37–55M VND	~$1.480–$2.200
Data Engineer (3–4 년)	45–57M VND	~$1.800–$2.280
Tech Lead / Principal (6+ 년)	55–80M VND	~$2.200–$3.200

아웃소싱, 전담팀, 인력 증원 모델별 실제 비용

실제 아웃소싱 비용은 기본 급여보다 높습니다. 에이전시 마진이 40~60% 추가되지만, 한국 내 직접 고용 대비 총비용 기준으로 여전히 경쟁력 있는 수준입니다.

Second Talent(2026)은 온라인에 떠도는 베트남 아웃소싱 비용 가이드 대부분이 에이전시 마진 40~60%를 반영하지 않아 부정확하다고 지적합니다. 전담팀(Dedicated Team) 또는 인력 증원(Staff Augmentation) 모델 기준, 실제 발생 비용은 경력·기술 스택에 따라 시간당 $25~$55 수준입니다. 장기적 통제권을 원하는 한국 기업에게 적합한 Build-Operate-Transfer(BOT) 모델은 초기 투자가 높지만, 18~24개월 이후 운영비를 대폭 절감할 수 있습니다.

사회보험·세금·13번째 월급 등 숨겨진 비용 항목

C레벨은 총고용비용( Total Cost of Employment)으로 판단해야 합니다. 베트남에서는 기본급 외 추가 비용이 20~30% 발생합니다.

베트남에서 직접 채용 시 사용자 측이 부담하는 주요 항목은 다음과 같습니다. 사회보험(BHXH) 사용자 부담 약 17.5%, 건강보험 3%, 실업보험 1%, 설 전 13번째 월급(Tết 보너스), 그리고 IT 업계 관행상 연 1~2개월치 성과 인센티브가 있습니다. 또한 2026년 1월 1일부터 시행된 시행령 293/2025/NĐ-CP에 따라 지역별 최저임금이 평균 7.2% 인상되었습니다. 해외 기업이 현지 법적 리스크와 노동 규정 준수 부담을 피하려면 EOR(Employer of Record) 서비스 활용을 검토할 수 있으며, 통상 인당 월 $200~$400의 수수료가 발생합니다.

베트남 정부의 AI Python 인력 개발 정책

베트남 정부는 2024~2025년 3개의 주요 법제를 통해 AI 인력 생태계 조성 의지를 제도적으로 법제화했습니다.

결의안 57-NQ/TW와 2030년까지의 AI 국가전략

결의안 57은 AI와 디지털 전환을 국가 전략 최우선 과제로 선언한 정치국 최고 수준의 문서입니다. 이것은 업계 정책이 아니라 국가 의지의 표명입니다.

2024년 12월 22일, 베트남 공산당 정치국은 「과학기술 발전·혁신·국가 디지털 전환 돌파구에 관한 결의안 57-NQ/TW」를 발표했습니다. 이는 디지털 기술과 AI를 핵심 주제로 다룬 정치국 최초의 결의안입니다. 2045년 목표는 국제 혁신 지수 30위권 진입, 디지털 경제 GDP 기여 50%이며, 2030년 목표는 디지털 경쟁력·AI R&D 동남아 3위권, 5G 인구 커버리지 99%입니다. 실행 체계는 유연한 거버넌스, 통합 인프라, AI 고급 인력 육성, 지적재산권 강화의 4개 축으로 구성됩니다. 정부 행동 프로그램(결의안 03/NQ-CP, 2025.1.9)이 부처별 구체 책임을 분담하여 시행에 들어갔습니다.

AI 전문가 7,000명 국제 수준 육성 목표

핵심 논지： 정부는 AI 인력에 대해 명확한 수치 목표를 제시하고 있습니다. 7,000명의 국제 수준 AI 전문가와 5,000명의 AI 심화 엔지니어 양성이 그것입니다.

InCorp Vietnam(2025)에 따르면, 베트남 정부는 국제 수준 AI 전문가 7,000명 육성 및 반도체·첨단 기술 분야 AI 심화 엔지니어 5,000명 이상 배출을 공약했습니다. 주요 실행 수단은 기획투자부 산하 국가 AI 교육·연구·응용 센터 설립, 장학금·우대 대출·기업 재교육 프로그램, 온라인 학습 플랫폼 확대 등입니다. 2025~2026학년도부터 호찌민시 170개 이상 우수 학교에서 AI 교육이 시범 운영되고 있으며, 하노이 공과대학교·호찌민시 공과대학교·베트남 국립대학교 등 주요 대학은 AI·데이터 사이언스·머신러닝 심화 과정을 정규 교육과정에 통합했습니다.

디지털 기술 산업법 2025 – 세제 혜택 및 투자 인센티브

2025년 6월 공포된 디지털 기술 산업법은 전 세계 최초로 디지털 기술 산업을 위한 단독 법률로, 베트남에 AI 인력·R&D 투자를 고려하는 한국 기업에 직접적인 재정 혜택을 제공합니다.

2025년 6월 14일, 베트남 국회는 디지털 기술 산업법(법률 제71/2025/QH15호)을 통과시켰으며, 2026년 1월 1일 발효되었습니다. 이로써 베트남은 디지털 기술 산업 전용 독립 법률을 제정한 세계 최초의 국가가 되었습니다. 주요 세제 혜택은 다음과 같습니다. 투자 규모 6조 동 이상 프로젝트에는 37년간 법인세율 5% 적용, 6년 면세 후 13년간 50% 감면이 주어집니다. R&D 활동에는 최고 수준의 인센티브로 법인세 전액 면제 및 첨단 연구 시설 설립 지원이 제공됩니다. 기술 장비 수출입 통관 촉진을 위한 ‘그린 채널’ 제도도 도입되었습니다. 공공조달에서 베트남산 디지털 제품·서비스를 우선하여 국내 혁신을 장려합니다.

국가 혁신 센터(NIC)·기술 샌드박스·인프라 투자 생태계

정책 문서를 넘어서 베트남은 AI 팀 실제 운영을 위한 물리적 인프라와 생태계를 구체적으로 구축하고 있습니다.

국가혁신센터(NIC)는 과학자와 IT 기업을 연결하는 통합 혁신 생태계 구축을 주도하고 있습니다. 2024년 베트남 AI 도입 기업은 4만 7,000개 신규 추가되어 누계 약 17만 개(전체 기업의 약 18%), 전년 대비 39% 증가했습니다.

Oxford 인사이트의 「2024 글로벌 AI 준비지수」에서 베트남은 193개국 중 59위를 기록, 동남아 5위권에 들며 3년 연속 글로벌 평균을 상회했습니다. 세계 AI 지수(WIN) 2025에서는 40개국 중 6위(59.2점), AI 신뢰 분야 세계 3위를 달성했습니다. NVIDIA·Google·알리바바·퀄컴이 모두 베트남에 거점을 확대 중이며, 이는 Python/AI 엔지니어 수요를 한층 끌어올리고 시장 표준을 높이는 효과를 낳고 있습니다.

Python 엔지니어 유치·유지를 위한 기업의 전략

베트남-IT-아웃소싱-파트너-선정-전략 — 베트남 IT 아웃소싱 파트너 선정 기준

베트남에서 Python/AI 엔지니어를 유지하려면 경쟁력 있는 급여 이상이 필요합니다. 명확한 기술 경력 경로, 학습 기회, 적합한 기업 문화가 복합적으로 작용합니다.

주요 IT 기업의 Python 엔지니어 내부 교육 트렌드

베트남 선도 IT 기업들은 시장에만 의존하지 않고 내부적으로 Python/AI 인재를 직접 육성하는 방향으로 전략을 전환하고 있습니다.

ITviec 2025–2026 보고서에 따르면 채용 수요는 특히 AI·데이터 직군을 중심으로 회복세입니다. FPT·VNG·비엣텔 등 주요 기업과 대형 아웃소싱 사는 3~6개월 과정의 내부 부트캠프, 학내 장학 협약 등 다양한 형태의 Python/AI 내부 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

삼성 베트남 모바일 R&D 센터(SVMC)는 2022년 한 해에만 글로벌 삼성 적성검사(GSAT)를 세 차례 실시하며 베트남 현지 인재 확보에 적극 나섰습니다. 기업과 대학 간 산학협력 모델도 빠르게 보편화되고 있으며, 여러 기업이 하노이 공과대학교·호찌민시 공과대학교와 MOU를 체결해 졸업 전 3·4학년 학생을 선점하고 있습니다.

기술 인재를 붙잡는 복리후생·성장 경로 설계

인재 경쟁이 심화되는 환경에서, 복리후생과 명확한 기술 경력 경로는 단순 급여 수준보다 인재 유지에 더 중요한 역할을 합니다.

ITviec 2025–2026 조사에 따르면 베트남 IT 전문가의 이직 결정에 영향을 미치는 요인은 급여·복리후생(1순위), 학습·역량 개발 기회, 팀 문화·업무 환경, 기술 성장 경로(매니지먼트 트랙 강요 없는 테크 트랙), 유연 근무(리모트·하이브리드) 순입니다. 특히 시니어 Python/AI 엔지니어 중 다수는 관리직 전환보다 Principal Engineer 또는 Staff Engineer로의 기술적 성장을 선호합니다. 베트남에 기술 팀을 구축하는 한국 기업이라면, 명확한 테크니컬 커리어 래더를 설계해 이 계층의 인재를 묶어두는 전략이 필수적입니다.

기업-대학 연계를 통한 Python AI 인재 파이프라인 구축

베트남에서 활성화된 산학협력 모델은 실무 지향형 인재 파이프라인을 형성합니다. 조기에 관계를 맺는 기업이 경쟁 우위를 갖습니다.

하노이 공과대학교·하노이 국립대학교·호찌민시 국립대학교·호찌민시 공과대학교 등 베트남 주요 대학은 AI·데이터 사이언스·머신러닝을 IT 정규 교육과정에 이미 통합했습니다. 결의안 57과 디지털 기술 산업법 2025는 공히 기업과 연구·교육기관 간의 연계를 강조하고 있습니다. 이러한 대학들과 장학금·인턴십 프로그램·연구실 후원을 통해 직접 협력 관계를 구축한 한국 기업은 시장에 출시되기 전 최상위 인재에 우선 접근할 수 있습니다.

지금 한국 기업이 베트남 Python 엔지니어를 주목할 만한 이유

시장 포화 이전의 2025–2026년 기회의 창

베트남 Python/AI 엔지니어 급여는 연 10~20% 상승 중이지만 한국과의 격차는 여전히 크고 당분간 유지됩니다. 조기 진입 기업이 비용과 인재 모두에서 유리합니다.

SmartDev(2025)에 따르면 베트남 개발자 급여는 AI 전문 수요 급증으로 2025~2030년 연간 10~20% 상승이 예상됩니다. 동시에 미국 AI 개발자 급여는 연 32% 상승 중으로, 오히려 격차는 더 벌어지고 있습니다. 2030년에도 격차는 50~60% 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. 더 중요한 것은 베트남 AI 인력 수요가 2025~2030년 74% 증가 예측인 데 반해 공급은 여전히 제한적이라는 사실입니다. 2025~2026년 베트남 인력 파트너십을 구축한 기업은 최고 인재에 대한 우선 접근권, 안정적 비용 구조, 깊은 파트너 관계를 선점합니다.

시간대·업무 문화·한국 팀과의 협업 적합성

시간대 차이 단 2시간, 유사한 유교적 문화 배경, 그리고 한국 파트너와의 협업 경험 축적은 베트남을 한국 기업의 기술 팀 확장 최적지로 만드는 실용적 강점입니다.

하노이·호찌민시와 서울의 시간대 차이는 단 2시간(UTC+7 vs UTC+9)으로, 혼합 기술 팀이 거의 실시간으로 협업할 수 있습니다. 인도(3.5~5.5시간 차)나 동유럽(6~8시간 차)과는 차원이 다른 환경입니다. 문화적으로도 한국과 베트남은 유교적 가치관 — 위계 존중, 강한 직업 윤리, 교육 중시 — 을 공유해 장기 협업의 기초가 탄탄합니다. BusinessKorea(2025)는 “근면한 문화와 낮은 비용의 조합”이 한국 기업들이 베트남 개발 조직을 적극 구축하는 핵심 이유라고 분석했습니다. 아울러 한국어 학습이 베트남 IT 커뮤니티에서 빠르게 확산되고 있어, 직접 소통 가능한 엔지니어의 비율도 높아지고 있습니다.

사례 연구: 삼성·LG 등 한국 대기업의 베트남 IT 인재 활용

삼성과 LG는 베트남에서 단순 생산을 넘어 핵심 R&D를 수행하고 있습니다. 이는 베트남 엔지니어에 대한 최고 수준의 신뢰를 실제 행동으로 증명하는 사례입니다.

삼성전자는 베트남에 총 224억 달러를 투자해 6개 생산 법인·1개 판매 법인·1개 R&D 센터를 운영하고 있습니다. 하노이 R&D 센터(2022.12 완공, 투자액 2억 2,000만 달러)는 2,000명의 인력 중 99%가 베트남 현지 엔지니어로 구성되며, 이재용 회장이 직접 방문한 전략적 거점입니다.

LG전자는 2016년 하노이에 설립한 R&D 센터를 2023년 독립 법인으로 격상시켜 1,000명 이상의 연구 인력이 가전·자동차 전장 양 분야 개발을 수행합니다. 신한DS(신한금융그룹), 포스코DX(포스코그룹)도 베트남에 IT 조직을 구축했습니다. C레벨이 투자 결정 시 참조할 수 있는 가장 강력한 근거는 이것입니다. 삼성과 LG가 베트남 엔지니어를 핵심 R&D에 선택했다는 사실은 단순한 비용 판단이 아닌, 품질에 대한 전략적 신뢰의 표현입니다.

적합한 협력 모델: 아웃소싱·R&D 센터·BOT의 트레이드오프

단 하나의 만능 모델은 없습니다. C레벨은 통제 수준, 비용, 속도 간의 트레이드오프를 이해하고 기업 상황에 맞는 모델을 선택할 필요가 있습니다.

한국 기업이 베트남에서 활용할 수 있는 3가지 주요 모델을 비교합니다.

IT 아웃소싱·인력 증원(Staff Augmentation): 리스크 최소화 및 빠른 인력 확보가 필요할 때 적합합니다. 시간당 $25~$55, 파트너사가 채용·HR 행정을 담당합니다.
전담 개발팀(Dedicated Development Team): 12개월 이상 장기 프로젝트에 적합하며, 클라이언트 브랜드로 운영되지만 HR은 파트너가 관리합니다. 통제와 운영 효율 사이의 균형점입니다.
Build-Operate-Transfer(BOT): 장기 R&D 센터를 원하는 CEO에게 최적입니다. 파트너가 18~24개월 셋업·운영 후 전체를 한국 기업에 이전합니다. 삼성·LG 모두 이 모델에 가깝습니다. 디지털 기술 산업법 2025는 R&D 센터형 직접 투자 모델에 추가 세제 혜택을 제공합니다.

HBLAB의 AI 기술 역량 – 10년간의 연구개발 축적

AI 솔루션 공급사 선정 시, 화려한 소개 자료보다 중요한 것은 실제 기술 레이어의 깊이와 구현 이력입니다. HBLAB은 베트남 IT 업계에서 AI 연구를 가장 일찍 시작한 기업 중 하나로, 그 역량은 단기간에 형성된 것이 아닙니다.

HBLAB의 AI 여정은 2016년 AI 전담 R&D 부서 설립으로 시작되었습니다. 2017년 OCR 서비스를 상용화하였고, 2019년에는 한국 국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV)에서 OCR 연구 논문을 발표하며 학술적 기술 검증을 완료하였습니다. 2020년에는 베트남 AIoT 기업 Top 10에 선정되었고, 2023년까지 50건 이상의 AI 프로젝트를 성공적으로 납품하였습니다. 2025년에는 베트남 국립대학교(VNU)와 협력하여 ‘AI 팩토리 랩(AI Factory Lab)’을 설립하고, AI R&D 및 구현 전문 자회사 ‘Migurei’를 출범시켰습니다.

현재 HBLAB은 네 가지 핵심 AI 서비스 영역에서 검증된 구현 역량을 보유하고 있습니다.

데이터 수집 및 처리: AWS, Azure, GCP를 지원하는 데이터 레이크·데이터 웨어하우스 설계·구축, 비즈니스 트렌드 예측 모델 개발을 포함합니다. 둘째, 모델 구축: 머신러닝 기반 수요 예측, 고객 세분화, 이미지·음성·자연어(LLM) 처리, 생성형 AI 솔루션 및 기업용 LLM 파인튜닝(Fine-tuning)을 수행합니다.
AI 에이전트 개발: OpenAI Agent, AutoGen, Google ADK, MetaGPT를 활용한 맞춤형 AI 에이전트를 구축하며, 로우코드·노코드 플랫폼 기반의 유연한 커스터마이징도 지원합니다. 넷째, MLOps: SageMaker, Azure ML, Vertex AI를 통한 훈련·배포 자동화, Docker·Kubernetes 기반의 안정적 운영 체계를 구축합니다.

또한 HBLAB은 자체 AI 제품 라인업을 보유하고 있습니다. M-RAG(RAG 기반 기업용 AI 챗봇), M-Workspace(AI 에이전트 기반 업무 자동화 플랫폼), M-Avatar(영어·일본어·한국어 지원 실시간 AI 아바타), M-OCR(인쇄체 98% 이상·필기체 95% 이상 인식률, 일본어·한국어·베트남어 지원)이 그 핵심 라인입니다

기술 역량의 객관성은 다음 수치로 확인됩니다: 50명 이상의 AI 전문가 팀, Kaggle Expert(전체 상위 0.5%) 인증을 받은 기술 리더, 일본 최고 대학 교수진의 학술 자문, 고객과의 공동 개발 모델을 통한 최대 40% 비용 절감 실현

Python 엔지니어 공급 역량 – 자체 인재 파이프라인과 베트남 국립대학교 협력

AI 솔루션의 품질은 결국 개발팀의 역량에 달려 있습니다. HBLAB이 단순 프로젝트 수주 기업이 아닌 신뢰할 수 있는 인력 공급 파트너로 평가받는 핵심 이유는 자체 인재 생산·육성 구조에 있습니다.

HBLAB은 2025년 베트남 국립대학교(Vietnam National University)와 공식 산학 협력을 체결하고 ‘AI 팩토리 랩’을 설립하였습니다. 이 협력은 단순한 인재 채용 채널이 아니라, AI 교육 커리큘럼 설계 단계부터 HBLAB이 관여하여 실무 중심의 Python·AI 역량을 갖춘 인재를 조기에 확보하는 구조적 파이프라인입니다.

팀 구성 측면에서 HBLAB의 AI 프로젝트팀은 Python 기반의 AI 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 엔지니어, MLOps 엔지니어, PM, 커뮤니케이터(한국어·영어·일본어 구사)로 구성됩니다. 이 구조는 기술적 납품 품질과 클라이언트 커뮤니케이션 효율을 동시에 보장합니다.

또한 HBLAB은 한국 기업을 위한 서울 강남 지사(봉은사로 502, 7층)를 운영하고 있어, 기술 인력은 하노이·다낭 개발 센터에 위치하면서 클라이언트 대면 커뮤니케이션은 국내에서 이루어지는 이중 구조를 통해 협업 마찰을 최소화합니다

사례 연구: AI 기반 차량 번호판 인식 시스템 (정확도 99.97%)

고객사의 기존 번호판 판독 소프트웨어는 원본 데이터베이스에 전적으로 의존하는 구조였습니다. 자체 학습 기능이 없어 신규 번호판 형식 대응이 불가능하였고, 시스템 유연성 측면에서 심각한 한계를 안고 있었습니다 .

HBLAB은 이미지 프로세싱과 딥러닝 모델(YOLOX, Swin-transformer, ONNX, OCR)을 결합하여 자체 학습이 가능한 번호판 인식 AI 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 소프트웨어의 정보 업데이트 및 시스템 적용 시 정확성과 유연성을 대폭 향상시켰습니다.

프로젝트 세부사항

사용 기술: Image Processing, Deep Learning (YOLOX, Swin-transformer, ONNX, OCR)
개발팀: AI 엔지니어 2명 + PM 1명 + 커뮤니케이터 1명
프로젝트 기간: 3개월

핵심 성과

시스템 정확도: 99.97%
처리 속도: 이미지 1장당 2초 (저사양 팬리스 장치 환경에서)
학습 데이터 최소화를 통한 효율적 모델 구축

https://hblabgroup.com/ko/case-study/model-ai-identification-and-reading-of-license-plates/ .

사례 연구 2: AI OCR 기반 PDF 인보이스 정보 추출 (정확도 100%)

고객사는 인보이스(세금계산서) 판독 장비 및 소프트웨어를 공급하는 기업이었습니다. 기존 제품은 PDF 리더 기능이 내장되지 않아 영업 확장에 구조적 한계가 존재하였으며, 고객의 다양한 인보이스 형식을 자동으로 처리하는 역량이 요구되었습니다

HBLAB은 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolution, 딥러닝 기법)을 적용하여 고객사의 기존 제품과 완전히 호환되는 PDF 리더 소프트웨어를 개발하였습니다. 이 모델은 PDF 파일 내 구조적 관계를 학습하여, 레이아웃이 상이한 다양한 인보이스 형식에서도 요청된 22개의 핵심 정보를 정확하게 식별하고 추출합니다.