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특히 제조 현장의 데이터 기반의사결정자동화는 경쟁력의 핵심이며, 현대오토에버는 이를 스마트팩토리 기반 기술과 AI 알고리즘을 접목해 구현하고 있다는 점에서 큰 매력을 느꼈습니다.
현대오토에버는 제조, 물류, 품질 등 다양한 산업영역에 스마트팩토리를 구축해온 경험과 기술적 저력을 보유하고 있으며, 저는 이러한 역동적인 플랫폼 안에서 현장 기반의 문제를 데이터와 AI로 해결하는 전문 엔지니 어로성장하고자 지원하게 되었습니다.
스마트팩토리-AI 직무는 데이터를 기반으로 한 문제 정의, 분석, 그리고 실제 공정에서 적용 가능한 형태로의 모델 개발 역량이 요구됩니다.
현대오토에버에서 스마트팩토리 AI 엔지니어로서의 성장에는 단순한 기술력만이 아닌, 산업에 대한 이해와 현장과의 소통 역량, 그리고 실행 중심의 개발 철학이 요구됩니다.
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현대오토에버는 제조, 물류, 품질 등 다양한 산업영역에 스마트팩토리를 구축해온 경험과 기술적 저력을 보유하고 있으며, 저는 이러한 역동적인 플랫폼 안에서 현장 기반의 문제를 데이터와 AI로 해결하는 전문 엔지니 어로성장하고자 지원하게 되었습니다.
장기적으로는 단순히 모델을 개발하는 수준을 넘어, 실제 현장에서 작동하고, 지속적으로 개선되며, 효율성을 증명할 수 있는 '실행 가능한 AI 시스템'을 설계하는 것이 제 목표입니다.
스마트팩토리-AI 직무는 데이터를 기반으로 한 문제 정의, 분석, 그리고 실제 공정에서 적용 가능한 형태로의 모델 개발 역량이 요구됩니다.
실제로 '스마트센서 기반 제품 불량 예측 프로젝트'에서는 XGBoost 기반 분류 모델을 개발해 87%의 정확도를 달성했고, 이후 SHAP 분석을 통해 주요 불량 원인을 도출함으로써 공정개선 제안까지 연결지었습니다.
대학 산학 프로젝트로 참여한 '반도체 장비 센서 데이터 기반 예지 보전' 프로젝트에서는 로그 데이터를 시계열로 정제하고, AutoEncoder기반이상 탐지모델을 설계했습니다.
저는 캡스톤 디자인 프로젝트에서 전기전자팀, 기계팀, 소프트웨어팀과 협업하여 'AI 기반 자율품질검사로봇'을 개발한 경험이 있습니다.
현대오토에버에서 스마트팩토리 AI 엔지니어로서의 성장에는 단순한 기술력만이 아닌, 산업에 대한 이해와 현장과의 소통 역량, 그리고 실행 중심의 개발 철학이 요구됩니다.
스마트 팩토리 분야에서 AI를 적용할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이며, 어떻게 해결했나요? |
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2025.07.23
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