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특히 생산설비 간 통신표준, MES/ERP 연동구조, IoT 기반 설비 데이터 수집 및 분석 등의 분야에서 실무지식을 쌓아왔고, 그 중심에 항상 데이터 흐름의 안정성과 확장성을 고려하는 백엔드 개발 역량이 필요함을 체감했습니다.
입사 후에는 제조 데이터의 수집, 전처리, 분석, 예지보전시스템을 구현할 수 있는 MSA 기반 백엔드 아키텍처를 설계하고 운영하는 개발자로 성장하고 싶습니다.
답변 : 실시간 데이터 처리를 위해 ApacheKafka를 사용한 경험이 있습니다.
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특히 생산설비 간 통신표준, MES/ERP 연동구조, IoT 기반 설비 데이터 수집 및 분석 등의 분야에서 실무지식을 쌓아왔고, 그 중심에 항상 데이터 흐름의 안정성과 확장성을 고려하는 백엔드 개발 역량이 필요함을 체감했습니다.
장기적으로는 제조현장에서 발생하는 비정형 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 스마트팩토리 AI 시스템과 연동되는 백엔드 솔루션을 고도화해, 현대자동차그룹 전체의 생산 경쟁력을 높이는 핵심 개발 인재로 성장할 계획입니다.
이를 통해 대규모 제조 환경에서도 확장성과 안정성을 고려한 백엔드 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련했습니다.
스마트 팩토리 프로젝트에서 온 습도 센서를 통해 수집한 데이터를 시계열로 분석하고, 특정 기준 이상 편차가 발생하면 알림을 보내는 시스템을 설계한 바 있습니다.
실제로 제가 진행했던 IoT 기반 설비 데이터 수집 프로젝트에서도 초기에는 단순 API 호출 중심이었지만, 다양한 설비에서 데이터를 처리하기 위해 MSA 구조로 변경하고, 각 서비스의 독립성을 확보하여 안정성과 유지보수를 높일 수 있었습 니다.
답변 : 실시간 데이터 처리를 위해 ApacheKafka를 사용한 경험이 있습니다.
IoT 센서에서 수집된 데이터를 Kaf ka로 송신하고, 이를 소비하는 Micros ervice에서 처리 후 MongoDB에 저장하는 구조였습니다.가장 어려웠던 점은 소비자 그룹 설정 시 데이터 처리 순서와 중복처리 문제를 해결하는 부분이었습니다. |
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2025.07.23
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