고객 공장에 들어가 데이터를 직접 꺼내 오고, 그 데이터로 모델을 만들고, 다시 그 공장에 들고 가서 판정받는 자리입니다. 현장 일과 연구소 일을 한 사람이 병행합니다.
다이캐스팅·라미네이팅·SMT·도금 같은 실제 공정에서 나온 데이터를 다룹니다. 이상을 미리 잡아내고, 불량을 예측하고, 조건을 보정하는 모델을 만듭니다. 만든 모델은 현장 담당자가 보고 판단에 사용합니다.
공장 설비와 데이터가 실제로 어떤 상태인지 진단하고, 설비·MES·ERP에서 학습에 쓸 데이터를 직접 확보합니다. 수집 구간을 세우는 일까지 포함됩니다.
전처리·특징공학부터 학습과 튜닝까지. 불량 라벨이 희소한 환경이 기본값이라 증강·합성으로 학습을 성립시키는 일이 자주 나옵니다.
배포하고, 성능이 떨어지는 것을 감지해 되돌리고, 추론 속도와 정확도를 유지합니다. 정확도만으로 끝나지 않습니다.
현장에서 만든 것을 VEXPLOR 표준 자산으로 되돌립니다. 이 단계가 빠지면 이 자리는 용역이 됩니다.
이 둘이 한 사람 안에서 연결되어야 합니다. 데이터를 꺼내 온 사람이 모델을 만들고, 그 모델을 다시 현장에 들고 갑니다. 순환이 끊기면 병행이 아니라 반쪽짜리 업무 두 개가 됩니다.
하지 않는 일: 영업·수주 활동, 견적 산정, 논문 집필.
전공은 학과 이름이 아니라 학위 논문 주제로 확인합니다. 논문 주제가 학습 기반 모델(기계학습·딥러닝·강화학습·통계적 학습)이면 학과명은 묻지 않습니다 — 산업공학·전기전자·통계학·수학·물리·기계공학 어디서 오셔도 같습니다. 반대로 학과명에 인공지능이 있어도 논문 주제가 다르면 이 자리와 맞지 않습니다.
논문 없는 수료·무논문 과정은 대상이 아닙니다. 학습이 성립하는지를 스스로 판단하고 결과가 우연이 아님을 보여야 하는 일이 계속 나오는데, 사내에 그것을 함께 볼 사람이 아직 없기 때문입니다.
경력은 학위 취득 시점을 기준으로 세지 않습니다. 학사로 현장에서 일하다 재직 중 석사를 받으신 분도 실무 3년이 채워지면 해당됩니다.
상한은 두지 않았습니다.
공개 데이터셋이나 사내 로그가 아니라 공장 설비·공정에서 나온 데이터를 다뤄 보신 분. 센서 주기가 제각각이고 결측이 있고 불량 라벨이 턱없이 부족한 데이터를 어떻게 쓸 수 있게 했는지가 이 자리의 핵심입니다.
업무의 절반이 현장입니다. 공장에 방문하고, 공정 담당자와 이야기하고, 결과를 고객에게 직접 설명합니다.
학위는 지원 자격이며 평가 점수가 아닙니다. 석사 학위가 있어도 아래 평가에서 낮으면 낮은 것이고, 박사 학위가 있다고 앞에 두지 않습니다.
저희는 현장배치 엔지니어(FDE) 자리도 따로 모집해 왔습니다. 두 자리가 같은 공장에 함께 들어가지만 하는 일이 다릅니다. FDE는 시스템이 그 현장에서 돌아가게 하는 것이 목적이고, 이 자리는 그 현장 데이터로 판단을 만드는 것이 목적입니다. FDE가 설비와 시스템을 연결하는 일을 본다면, 이 자리는 그 설비에서 나온 숫자로 무엇을 예측할 수 있는가를 봅니다.
저희 현장에는 정리된 학습셋이 없고, 데이터를 쓸 수 있게 하는 일이 업무의 절반입니다.
현장 방문은 선택 사항이 아닙니다.
이 자리는 현장에서 돌아가는 것을 만드는 자리이고, 총괄이나 연구 책임 자리가 아닙니다.
자격을 갖추신 분들 사이의 판정은 학위나 경력 연차가 아니라 아래 네 가지로 합니다. 실제로 있었던 일 한 건씩을 이야기 나눕니다.
검증 점수는 좋은데 현장에서는 맞지 않던 경우를 겪어 보셨는지 봅니다.
지표 말고 현장의 무엇으로 판정하셨는지 봅니다.
설비 통신이나 공정 지식처럼 본인 분야가 아닌 벽을 어떻게 넘으셨는지 봅니다.
발표나 논문이 아니라, 현장에서 누가 보고 있는지 봅니다.
만든 모델이 실제로 배포되어 누군가의 판단에 쓰인 경험.
증강·합성으로 학습을 성립시킨 경험.
OPC-UA·MQTT나 MES·ERP 데이터를 직접 받아 본 경험.
모델 성능이 시간이 지나 떨어지는 것을 감지하고 되돌려 본 경험.
정규직. 수습 3개월 동안 같은 임금을 드리고 이후 정식 계약합니다.
기술연구소 소속. 경기 화성시 동탄구 동탄영천로 150, A동 1332~1335호 (기업부설연구소). 고객 현장 방문이 정기적으로 있습니다.
면접 후 결정합니다. 경력에 맞춰 개별 안내드립니다.
2026년 10월 23일까지. 경력 상한은 두지 않았습니다.
사람인 공고로 지원하시거나, 이력서를 contact@wace.me 로 보내 주세요. 담당자가 확인 후 개별로 연락드립니다.
제출 서류 — 이력서, 학위 논문 제목과 초록. 논문 전문은 요청하지 않습니다. 학위증명서는 전형이 진행되면 그때 요청드립니다. 이력서에 현장 데이터를 다룬 사례 한 건을 함께 적어 주시면 좋습니다 — 어떤 데이터였고 무엇이 문제였고 어떻게 풀었는지 몇 줄이면 충분합니다.
지원 서류의 개인정보는 본 채용 전형 진행에만 사용하며, 전형 종료 후 파기합니다.