포지션 상세
우리는 산업 현장에서 발생하는 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 도출하며, 시스템 성능을 최적화할 Data Scientist를 찾고 있습니다.
로봇, 센서, PLC, 비전 시스템에서 수집되는 데이터를 정제·탐색하고, 통계적 방법으로 성능 저하 원인을 규명하며, 최적화 기법을 활용해 실제 시스템 개선을 이끌어냅니다. 현장 엔지니어링 팀과 협업하여 "왜 이 구간에서 실패율이 높은가? 작업 순서를 어떻게 재배치하면 처리량이 20% 늘어나는가? 로봇 대수 대비 최적 작업 할당은?" 같은 질문에 데이터 분석과 최적화 알고리즘으로 답하고, 이를 프로세스화하여 지속 가능한 개선 사이클을 만듭니다.
• 인사이트 도출 및 원인 규명 : 통계적 가설 검정, 실험 설계(DOE), 회귀 분석 등을 통한 성능 저하 요인 파악 및 개선 포인트 제시
• 시스템 최적화 : 작업 스케줄링, 자원 배치, 경로 계획, 파라미터 튜닝 등 최적화 문제 정의 및 솔루션 개발·검증
• 성능 모니터링 체계 구축 : 핵심 지표(성공률, 처리량, 사이클타임, 가동률 등) 정의 및 대시보드/리포트 자동화
• 데이터 파이프라인 개발 : 로그 수집 전처리 분석 리포팅 자동화 프로세스 구축 (Python 기반)
• 엔지니어링 팀 협업 : 로봇·비전·PLC 팀과 문제 재현 실험 설계, 최적화 솔루션 현장 적용 및 효과 검증
• 경력 : 데이터 분석 실무 경력 2년 이상 (신입의 경우, 프로젝트 또는 인턴 경험 必)
• Python 데이터 분석 스택(Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn) 활용한 실무 분석 경험이 있는 분
• 통계 기초(기술통계, 가설검정, 회귀분석 등) 이해 및 적용 경험이 있는 분
• 최적화 문제 정의 및 해결 경험이 있는 분(Gurobi, OR-Tools 등 활용 또는 알고리즘 구현)
• 데이터 전처리 및 시계열 데이터 핸들링 경험이 있는 분(결측치, 이상치 처리 등)
• 분석 결과를 비전문가에게 명확히 전달하고 실행 가능한 제안으로 변환하는 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분
로봇, 센서, PLC, 비전 시스템에서 수집되는 데이터를 정제·탐색하고, 통계적 방법으로 성능 저하 원인을 규명하며, 최적화 기법을 활용해 실제 시스템 개선을 이끌어냅니다. 현장 엔지니어링 팀과 협업하여 "왜 이 구간에서 실패율이 높은가? 작업 순서를 어떻게 재배치하면 처리량이 20% 늘어나는가? 로봇 대수 대비 최적 작업 할당은?" 같은 질문에 데이터 분석과 최적화 알고리즘으로 답하고, 이를 프로세스화하여 지속 가능한 개선 사이클을 만듭니다.
주요업무
• 현장 데이터 분석 : 로봇 작업 로그, 센서 신호, 비전 검사 결과 등 다양한 소스 데이터 수집·정제 및 탐색적 분석(EDA)• 인사이트 도출 및 원인 규명 : 통계적 가설 검정, 실험 설계(DOE), 회귀 분석 등을 통한 성능 저하 요인 파악 및 개선 포인트 제시
• 시스템 최적화 : 작업 스케줄링, 자원 배치, 경로 계획, 파라미터 튜닝 등 최적화 문제 정의 및 솔루션 개발·검증
• 성능 모니터링 체계 구축 : 핵심 지표(성공률, 처리량, 사이클타임, 가동률 등) 정의 및 대시보드/리포트 자동화
• 데이터 파이프라인 개발 : 로그 수집 전처리 분석 리포팅 자동화 프로세스 구축 (Python 기반)
• 엔지니어링 팀 협업 : 로봇·비전·PLC 팀과 문제 재현 실험 설계, 최적화 솔루션 현장 적용 및 효과 검증
자격요건
• 학력 : 관련 전공 학사 이상• 경력 : 데이터 분석 실무 경력 2년 이상 (신입의 경우, 프로젝트 또는 인턴 경험 必)
• Python 데이터 분석 스택(Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn) 활용한 실무 분석 경험이 있는 분
• 통계 기초(기술통계, 가설검정, 회귀분석 등) 이해 및 적용 경험이 있는 분
• 최적화 문제 정의 및 해결 경험이 있는 분(Gurobi, OR-Tools 등 활용 또는 알고리즘 구현)
• 데이터 전처리 및 시계열 데이터 핸들링 경험이 있는 분(결측치, 이상치 처리 등)
• 분석 결과를 비전문가에게 명확히 전달하고 실행 가능한 제안으로 변환하는 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분
