제조 데이터(설비 데이터·공정 데이터)를 처리하거나 연동해본 경험이 있다면 설명해주세요
특히 스마트팩토리백엔드는 설비 데이터·공정제어·품질 모니터링·실시간 알림시스템 등, "자동차가 만들어지는 과정 전체를 소프트웨어로 표현하는 일"입니다.
공정·설비 데이터를 안정적으로 수집하는 인프라 설계입니다.
제조 데이터(설비·공정 데이터) 처리 경험
대용량 데이터 처리 또는 비동기 처리 경험
Kaf ka를 사용해 실시간 데이터 스트림을 구축했고, RabbitMQ 기반 작업 지시 큐도 경험했습니다.
스마트팩토리는 제조 데이터 특성상 보안이 매우 중요합니다.
설비·공정데이터 처리, Kafka 기반 스트림 구축, DB 모델링, API 설계, 장애 추적 경험을 통해 스마트팩토리백 엔드의 핵심 역량을 탄탄하게 준비해왔습니다.

제조 데이터(설비 데이터·공정 데이터)를 처리하거나 연동해본 경험이 있다면 설명해주세요
현대 오토에버스마트 팩토리 서비스에서 기술적으로 개선해보고 싶은 부분은 무엇인가요
압박 질문1.스마트 팩토리 경험이 부족한데 어떻게 실무에 바로 기여할 수 있나요
특히 스마트팩토리백엔드는 설비 데이터·공정제어·품질 모니터링·실시간 알림시스템 등, "자동차가 만들어지는 과정 전체를 소프트웨어로 표현하는 일"입니다.
저는 대학 시절 공정모니터링 시스템을 개발한 경험을 통해 제조 IT의 매력에 빠졌습니다.
공정·설비 데이터를 안정적으로 수집하는 인프라 설계입니다.
설비·공정·품질·물류 등 서로 다른 시스템이 통합되어야 하기 때문에 백엔드에서 데이터를 일관된 형태로 제공해야 합니다.
데이터 품질 과 정확성 확보입니다.
제조 데이터(설비·공정 데이터) 처리 경험
공정모니터링 프로젝트에서 PLC 데이터(온도·압력·RPM 등)를 수집해 Kaf ka로 전달하고, 이를 백엔드에서 가공해 시각화하는 시스템을 맡았습니다.
Out-of-ord er데이터 보정
데이터 품질 검증로직
Kaf ka를 사용해 실시간 데이터 스트림을 구축했고, RabbitMQ 기반 작업 지시 큐도 경험했습니다.
API 응답 속도가 느렸던 이슈에서 다음을 개선했습니다
AI팀은 설비 이상 예측 모델을 만들고 싶어 했고, 현업 엔지니어는 데이터 형태를 단순하게 원했고, 백엔드는 데이터 처리량을 우려했습니다.
저는 세 팀의 요구를 모두 분석해 데이터 구조를 두 버전으로 제공했습니다
저는 인증·인가·로그를 다음 기준으로 발전시키고 싶습니다
장기적으로는 "스마트팩토리의 표준백엔드 아키텍처를 설계하는 엔지니어"가 되고 싶습니다.
경험의 깊이보다 더 중요한 것은 데이터 흐름과 아키텍처 구조를 빠르게 파악하는 능력이라고 생각합니다.
저는 복잡한 시스템을 만나면 전체 구조를 문서화하고 의존관계를 정리하며 빠르게 이해하는 습관이 있습니다.
또한 제조·설비 구조를 공부해 기초지식은 이미 갖추고 있어 초기 적응 속도는 빠를 것입니다.
저는 설비 엔지니어의 제약·업무 흐름을 먼저 이해하고, 백엔드 관점에서 가능한 해결방안을 기술·위험 수준을 기준으로 설명하는 방식으로 조율하겠습니다.
저는 데이터 흐름을 구조적으로 이해하고, 문제를 끝까지 추적해 해결하는 백엔드 개발자입니다.

[hwp/pdf][현대오토에버 면접자료] 스마트팩토리(Backend 개발) 신입 2025면접기출, 1분 스피치, 면접질문답변, 면접족보