주요업무
[포지션 개요]
제조 현장의 AI는 대개 모델이 아니라 데이터에서 막힙니다.
시스템마다 같은 설비를 다른 코드로 부르고, 스키마 문서는 없거나 낡았으며, 정의는 담당자 머릿속에 있습니다.
이 층을 정리하지 않으면 그 위의 AI는 그럴듯하지만 틀린 답을 냅니다. 그래서 저희 팀에서는 이 일을 공장에서 시작합니다.
현장에 들어가 테이블과 설비 태그를 직접 열어 보고, 현업과 대화해 정의를 확정하고, 그 결과를 다음 현장에서도 쓸 수 있는 구조로 남기는 것까지가 이 포지션의 범위입니다.
한 번 푼 문제는 제품으로 남깁니다. 두 번째 현장이 첫 번째보다 빨라지지 않는다면 그것은 확장이 아니라 반복입니다. 그 차이를 만드는 자리입니다.
[주요 업무]
데이터 파이프라인 아키텍처 설계
• Apex OS 전체 데이터 흐름의 아키텍처를 주도적으로 설계하고 기술 표준을 정의
• 실시간·배치 파이프라인 설계 및 운영
• 처리량과 지연 병목 분석 및 최적화
멀티벤더 원천 시스템 연동
• ERP, MES, POP, QMS, SCADA, PLC 등 이기종 시스템을 연결하는 커넥터 체계 설계·운영
• 산업용 프로토콜과 데이터베이스 인터페이스를 아우르는 수집 계층 구현
• 신규 현장 반입 시 원천 스키마 조사부터 파이프라인 구축까지 수행
통합 데이터베이스 설계 및 적재
• 시계열 데이터와 구조화 데이터를 함께 다루는 스토리지 아키텍처 설계
• 스키마, 파티셔닝, 보존 정책 수립
• 재처리를 고려한 멱등(idempotent) 적재 구조 설계
온톨로지 매핑
• 원천 데이터를 온톨로지의 엔티티·관계로 매핑하고 시스템 간 기준정보를 정합
• 현업과 협의해 용어와 정의를 확정하고, 이를 매핑 규칙으로 고정
• LLM Agent가 조회하고 활용할 수 있도록 데이터 계약(스키마)을 정의하고 변경 관리
데이터 품질 및 운영 안정성
• 품질, 결측, 지연에 대한 모니터링 체계 구축
• 파이프라인 장애 감지와 복구, 장기 운영을 고려한 관측성 확보
• 리니지 확보 — AI가 답을 낼 때 근거와 한계를 함께 제시할 수 있도록
현장 반입 자동화
• 반복되는 반입 작업을 템플릿과 자동화로 이전
• 에어갭 환경에서의 배포·업데이트 절차 정립