산업 현장의 문제를 직접 정의하고, 그 해법을 SECA의 Core Product로 만듭니다.

- Requirements, Datasheet, Drawing, Schematic, BOM에서 텍스트, 표, 도형, 기호를 추출해 구조화합니다. - 표, 다이어그램, 회로도처럼 배치가 곧 의미인 문서를 VLM, OCR, Layout 분석을 조합해 파싱합니다. - 추출한 값마다 단위, 조건, 원문 위치를 함께 남겨 이후 검색과 검증에서 근거로 쓸 수 있게 합니다. - 문서 유형별 실패 사례로 평가셋을 만들고, 모델이나 파이프라인을 바꿀 때마다 전후를 비교합니다. - 요구사항, 부품, 설계 블록 사이의 관계를 표현하는 Ontology와 Knowledge Graph 스키마를 설계합니다. - 구조화된 설계 데이터 위에서 Retrieval, Reranking, Graph RAG 파이프라인을 구현합니다. 의미 검색, 속성 필터, 수치·범위 조건을 어디에 쓸지 직접 정합니다.

-AI에 의존해 코드를 쌓기보다, 아키텍처와 데이터 흐름을 직접 설계할 수 있는 분 -논문이나 새로운 방법론을 읽고 빠르게 구현해 비교 실험할 수 있는 분 -AI가 생성한 코드를 그대로 쓰지 않고, 문제에 맞는 구조와 품질을 직접 검증해 완성도를 높일 수 있는 분 -처음 접하는 산업과 문서를 빠르게 이해하고 문제를 구조화할 수 있는 분 -결과가 안 나올 때 새로운 프레임워크로 갈아타기보다 원인을 깊게 파고드는 분

- CAD 도면, 회로도 등 엔지니어링 문서 처리 경험 - Ontology나 Knowledge Graph를 직접 설계하고 실제 데이터로 채워 본 분 - Multimodal Document, Table, Diagram Understanding을 실제 문서로 깊게 다뤄본 분 - OCR과 VLM 출력의 오류 패턴을 분석하고, 후처리와 검증 로직으로 품질을 끌어올려 본 분 -AI 서비스를 실제 고객 환경까지 배포·운영해 본 경험 -Docker, Kubernetes, AWS/EKS, On-Premise 환경 배포 경험

01) 서류 검토 02) Coffee chat 03) Project & Tech Interview 1주일 프로젝트는 작은 범위의 실제 문제를 직접 풀어보는 과정입니다. 정답보다 문제를 이해하고, 가설을 세우고, 실험하며 결과를 검증하는 과정을 봅니다.