웨이스는 "공장에는 운영체제가 없다"는 문제의식에서 출발했습니다. 데이터 표준화부터 AI 자율제어, 설비 연동까지 — 다크팩토리로 가는 길을 한 회사 안에서 잇고 있습니다. 그 길을 같이 걸을 동료를 상시 모집합니다.
설립 3년 차, 이미 흑자로 전환했고 제품은 실제 공장에서 돌아갑니다. 다음 성장의 초기 멤버로서, 만든 것이 그대로 현장에 반영되는 규모입니다.
AI를 잘 다루는 사람을 찾는다고 쓰면 쉽지만, 그건 우리가 실제로 보는 것이 아닙니다. 우리가 보는 것은 AI가 그럴듯하게 틀렸을 때 그것을 알아채는가입니다. 하버드 경영대학원과 BCG가 컨설턴트 758명을 대상으로 한 현장 실험에서, AI가 잘 풀지 못하는 문제에 AI를 붙이자 정답률이 84.5%에서 60~70%로 떨어졌습니다. 참가자는 전원 그 분야 전문가였습니다. 경력만으로는 막히지 않았다는 뜻입니다. 그래서 우리는 경력 위에 무엇을 더 볼지, 그리고 그중 무엇을 먼저 볼지를 정해 뒀습니다.
AI가 준 답을 다른 수단으로 확인해 보는 분. 되물어 확인하는 것은 검증이 아닙니다 — 모델은 반박을 받으면 물러나는 대신 더 그럴듯한 근거를 붙입니다. 실제로 전문가들이 사실을 확인하고 반박할수록 모델이 설득의 강도를 높였다는 것이 대화 기록 분석으로 확인됐습니다.
성과를 말할 때 어떻게 쟀는지 함께 말하는 분. 우리는 "몇 % 빨라졌다"보다 "무엇과 무엇을 비교한 값인가"를 먼저 봅니다. 숙련자조차 자기 생산성 변화를 크게 잘못 아는 일이 실험으로 확인돼 있어서, 수치보다 그 수치가 나온 방법을 신뢰합니다.
자기 전공이나 경력 밖의 문제를 AI와 함께 실제 결과가 나올 때까지 끌고 가 보신 분. 저희가 들어가는 공장은 매번 처음 보는 공장이고 처음 보는 설비입니다. 모르는 상태에서 시작해 돌아가는 것까지 만들어 본 경험이 그대로 필요합니다.
어디를 AI에게 넘기고 어디를 직접 쥘지 정할 줄 아는 분. 전부 넘기는 사람과 하나도 안 넘기는 사람이 똑같이 위험합니다. 같은 실험에서 성과를 낸 사람들은 방식이 서로 달랐지만, 넘길 것과 쥘 것을 나눴다는 점은 같았습니다.
만든 것을 자기 말고 다른 사람이 쓰게 만들어 본 분. 시연이 되는 것과 현장이 매일 사용하는 것은 전혀 다른 일입니다. 기업의 AI 도입이 성과로 이어지지 못할 때 그 이유는 대개 모델이 부족해서가 아니라 실제 업무 흐름 안으로 들어가지 못해서였습니다.
코드를 직접 짜서 돌아가는 것을 만들어 보신 경험은 여전히 필요합니다 — 현장에서 깨지면 본인이 고쳐야 하는 자리이기 때문입니다. 다만 순서로는 세 번째에 둡니다. 위 두 가지가 비어 있으면 개발을 아무리 잘해도 저희가 마주하는 문제는 풀리지 않기 때문입니다. 같은 이유로 "AI를 잘 쓰는가"를 통과 조건으로 세우지 않습니다 — 앞의 실험에서 AI가 잘 푸는 문제 쪽을 성과 수준별로 갈라 보면 하위 성과자가 43%, 상위 성과자가 17% 올랐습니다. 가장 빨리 붙는 능력을 문턱으로 세우면, 잘 붙지 않는 능력을 가진 분을 놓칩니다.
어떻게 쟀는지 말할 수 있고, 모르는 일을 끝내 본 적이 있고, 만든 것을 지금 누군가 쓰고 있고, 무엇보다 답을 스스로 확인해 보는 — 이 넷이 함께 있을 때가 저희가 아는 가장 높은 기준입니다. 그리고 그 기준에 경력 연차·이전 회사 이름·직함·학력은 들어 있지 않습니다. 앞의 실험에서 무너진 758명은 전원 세계 최상위 컨설팅 회사의 현직자였습니다.
웨이스는 코드만 짜는 개발자보다, 현장에 들어가 끝까지 책임지는 엔지니어(FDE)를 우선합니다. 정해진 공고가 없더라도 아래 영역에서 좋은 분이라면 언제든 이야기 나누고 싶습니다. 세부 포지션과 처우는 지원해 주시면 개별로 안내드립니다.
공장 현장에 직접 들어가 데이터를 진단하고, 베이스 시스템을 그 현장에 맞춰 구축·연동하고, 실제로 돌아갈 때까지 검증합니다. 코드만 짜는 일이 아니라 문제 정의부터 프로덕션까지 책임지고, 현장에서 배운 것을 제품으로 되돌리는 자리입니다.
VEXPLOR Suite와 Logic Studio 등 제품의 코어를 만듭니다. 대규모 제조 데이터, 실시간 관제 화면, 표준 테이블·온톨로지 위의 플랫폼 — FDE가 현장에서 재사용할 기반을 설계하는 제품 개발입니다.
환각 없이 감지·예측·판단하는 제조 AI와 에이전트를 만듭니다. 현장 데이터 파이프라인부터 모델 운영(MLOps), 시뮬레이션 검증까지 이어지는 일입니다.
제조 현장 고객과의 사업개발·프로젝트 관리, 제품을 알리는 콘텐츠·마케팅, 성장하는 조직을 떠받치는 경영지원까지 — 회사가 커지는 데 필요한 모든 부분입니다.
| 본사 (R&D) | 경기 화성시 동탄 — 동탄영천로 150, A동 1332~1335호. 기업부설연구소를 둔 제품 개발 거점입니다. |
| 전주 오피스 | 전북특별자치도 전주시 덕진구 동부대로 737, 2층 201-제이25호 |
| 조직 | 임직원 19명 — 석·박사 5명 포함, 제조 현장 16년 경력의 엔지니어가 중심입니다. |
| 고용형태 | 정규직 (수습 기간 포함) · 직군과 경력에 따라 개별 협의 |
| 처우·복지 | 직군·경력에 맞춰 지원 단계에서 개별 안내드립니다. |
문의 폼에 연락처를 남기시거나, 이력서·포트폴리오를 이메일로 보내 주세요. 담당자가 확인 후 개별로 연락드립니다. 지금 딱 맞는 공고가 없더라도 인재풀로 저장해 두고, 자리가 열리면 먼저 연락드립니다.
딱 맞는 공고가 없어도 좋습니다. 어떤 일을 해왔고 무엇을 만들고 싶은지 들려주세요.