반도체장비부품(메탈벨로우즈) 제조,도소매

단순 IT 프로젝트 관리가 아닌, 현장 데이터(OT)부터 전사 클라우드 아키텍처(IT)까지 End-to-End로 직접 설계하고 총괄 ▶ Enterprise Data Modeling: ERP, MES, 현장 설비(PLC/센서 등) 데이터를 아우르는 전사 데이터 웨어하우스(DW) 및 데이터 레이크 아키텍처 설계 ▶ Data Governance Framework: AI 모델 신뢰성 확보를 위한 전사 데이터 표준화, 품질(DQ) 관리, 보안 및 권한 통제 프로세스 정립 ▶ Capacity Management: 폭증하는 고용량 제조 데이터 병목 해결 및 하이브리드 인프라(클라우드/온프레미스) 최적화 ▶ Technical Audit & Decision: 신규 AI 기술 도입 시 타당성 검증(PoC) 총괄 및 최적의 아키텍처 방향성 결정 ▶ Data Resilience Strategy: 재난 상황에서도 공장 가동이 멈추지 않는 무중단(Zero Downtime) 고가용성(HA) 및 재해복구(DR) 시스템 설계

▶ 제조 현장 스마트팩토리 End-to-End 구축 성공 경험: 정밀 제조업(반도체 장비 부품, 기계 가공, 첨단 소재 등) 현장에서 초기 기획부터 실제 라인 적용, 안정화까지 전체 사이클을 실무 총괄하여 성공시킨 실전 이력 필수 ▶ 도메인 전문성: 수율과 정밀도가 생명인 하이테크 제조 공정의 특성에 대한 깊은 이해도 ▶ AI/데이터 실무 역량: 실제 제조 현장의 노이즈 데이터를 정제하여 AI(비전 검사, 예지보전 등)를 성공적으로 안착시킨 경험 ▶ 경영진 소통 및 실행력: CEO의 비즈니스적 요구사항을 기술적 아키텍처로 설계하고 명확한 ROI로 증명해 낸 경험

• 유사 업종 스마트 팩토리 전문가

서류전형 1차 인터뷰 (실무/아케텍처 심층 면접) 2차 대표이사 인터뷰 평판조회