포지션 상세
[회사소개]
아하랩스는 'AI 기술로 모두의 일상을 이상적인 미래로 바꾼다'는 미션을 가지고 2018년 창립되었으며, 신뢰할 수 있는 데이터와 아하랩스만의 전문적인 AI 기술을 개발, 제공하고 있습니다. 최신의 인공 지능 기술을 통해 산업 현장의 각 단계에서 투명하고 예측 가능한 환경을 제공함으로서 생산 효율을 향상시키고, 기존의 기술로는 불가능했던 목표를 달성할 수 있도록 도와드리는 것이 아하랩스의 목표입니다. 품질 관리와 생산 효율이 그 어느 곳보다 중시되는 글로벌 전기차 배터리 제조 기업들에 이미 수년간 아하랩스의 솔루션이 제공되고 있으며, 국내 뿐만 아니라 미국, 중국, 싱가포르, 말레이시아, 인도네시아 등 글로벌 제조 현장 최전선에서 안정적인 현장 운영에 기여하고 있습니다.
[제품소개]
빅데이터 통합 공정 관리 솔루션인 데이터 캠프(Data CAMP)는 제조 현장에서 생성되는 영상, 이미지, 진동, 소음 등 다양한 형태의 데이터를 수집하여, 간편하게 전처리하고, 실시간으로 모니터링하며, 패턴 분석 등을 통해 불필요한 다운타임 발생을 사전에 방지할 수 있도록 도와줍니다. 제조 현장에서 쓰이고 있는 통신 프로토콜을 대부분 제공하기 때문에 각기 다른 형식의 데이터를 일괄 수집할 수 있으며, 사용자 친화적인 UI를 이용해 복잡한 코딩 없이도 다양한 데이터 형식을 통일된 형태로 자동 변환할 수 있습니다. 통합된 데이터는 실시간으로 분석되어 생산 설비와 공정 수율 상의 이상 발생을 감지, 미리 대비할 수 있도록 알람 등의 형식으로 지원하고, 웹 기반 솔루션이기 때문에 어느 장소서든 현장 상황을 손쉽게 모니터링할 수 있다는 장점도 갖추고 있습니다.
생산 품질 관리를 위한 인공지능 모델 개발/운영 플랫폼(MLOps Platform)인 리사(LISA, Look'in Smart with AI)는 제조 현장에서 수집된 다양한 데이터를 기반으로 한 AI 품질 관리 솔루션입니다. 정상 데이터만을 학습한 인공지능 모델로 설비 이상과 제품 결함을 실시간으로 탐지할 수 있고, 비정상 데이터 확보 및 전처리에 드는 시간과 비용을 줄여 제품 생산 초기 시점 부터 딥러닝 적용을 가능하도록 돕습니다. 또, 인공지능 모델 개발에 익숙하지 않은 공정 전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 개발된 UI/UX를 제공함으로서, 데이터 레이블링부터 모델 파라미터 설정, 데이터 학습, 평가 및 실제 적용까지 모든 과정을 손쉽게 수행하고 관리할 수 있습니다. 향후에는 리사 플랫폼에서 딥러닝/머신러닝 기술을 활용한 다양한 서비스와 애플리케이션을 직접 개발하거나, 타 플랫폼과의 유연한 연계를 통한 확장성 확보 등 다변하는 생산 환경에 신속하게 대응할 수 있는 기능들을 지속적으로 지원해 드릴 예정입니다.
• Java 서버 개발: Spring을 활용한 서버 API개발
• DB 설계: MongoDB를 활용하여, 솔루션 데이터 관리
• 서비스 성능 최적화를 위한 아키텍쳐 설계 및 리팩토링
[보조업무]
• 서버간 통신 및 관제 개발
• 4년 이상의 Java 및 Spring에 관한 개발 경력
• NoSQL(MongoDB)에 관한 개발 역량
• 원활한 커뮤니케이션 능력
아하랩스는 'AI 기술로 모두의 일상을 이상적인 미래로 바꾼다'는 미션을 가지고 2018년 창립되었으며, 신뢰할 수 있는 데이터와 아하랩스만의 전문적인 AI 기술을 개발, 제공하고 있습니다. 최신의 인공 지능 기술을 통해 산업 현장의 각 단계에서 투명하고 예측 가능한 환경을 제공함으로서 생산 효율을 향상시키고, 기존의 기술로는 불가능했던 목표를 달성할 수 있도록 도와드리는 것이 아하랩스의 목표입니다. 품질 관리와 생산 효율이 그 어느 곳보다 중시되는 글로벌 전기차 배터리 제조 기업들에 이미 수년간 아하랩스의 솔루션이 제공되고 있으며, 국내 뿐만 아니라 미국, 중국, 싱가포르, 말레이시아, 인도네시아 등 글로벌 제조 현장 최전선에서 안정적인 현장 운영에 기여하고 있습니다.
[제품소개]
빅데이터 통합 공정 관리 솔루션인 데이터 캠프(Data CAMP)는 제조 현장에서 생성되는 영상, 이미지, 진동, 소음 등 다양한 형태의 데이터를 수집하여, 간편하게 전처리하고, 실시간으로 모니터링하며, 패턴 분석 등을 통해 불필요한 다운타임 발생을 사전에 방지할 수 있도록 도와줍니다. 제조 현장에서 쓰이고 있는 통신 프로토콜을 대부분 제공하기 때문에 각기 다른 형식의 데이터를 일괄 수집할 수 있으며, 사용자 친화적인 UI를 이용해 복잡한 코딩 없이도 다양한 데이터 형식을 통일된 형태로 자동 변환할 수 있습니다. 통합된 데이터는 실시간으로 분석되어 생산 설비와 공정 수율 상의 이상 발생을 감지, 미리 대비할 수 있도록 알람 등의 형식으로 지원하고, 웹 기반 솔루션이기 때문에 어느 장소서든 현장 상황을 손쉽게 모니터링할 수 있다는 장점도 갖추고 있습니다.
생산 품질 관리를 위한 인공지능 모델 개발/운영 플랫폼(MLOps Platform)인 리사(LISA, Look'in Smart with AI)는 제조 현장에서 수집된 다양한 데이터를 기반으로 한 AI 품질 관리 솔루션입니다. 정상 데이터만을 학습한 인공지능 모델로 설비 이상과 제품 결함을 실시간으로 탐지할 수 있고, 비정상 데이터 확보 및 전처리에 드는 시간과 비용을 줄여 제품 생산 초기 시점 부터 딥러닝 적용을 가능하도록 돕습니다. 또, 인공지능 모델 개발에 익숙하지 않은 공정 전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 개발된 UI/UX를 제공함으로서, 데이터 레이블링부터 모델 파라미터 설정, 데이터 학습, 평가 및 실제 적용까지 모든 과정을 손쉽게 수행하고 관리할 수 있습니다. 향후에는 리사 플랫폼에서 딥러닝/머신러닝 기술을 활용한 다양한 서비스와 애플리케이션을 직접 개발하거나, 타 플랫폼과의 유연한 연계를 통한 확장성 확보 등 다변하는 생산 환경에 신속하게 대응할 수 있는 기능들을 지속적으로 지원해 드릴 예정입니다.
주요업무
자사에서 개발한 Smart Factory Solution의 서버를 개발하는 업무를 수행합니다. UI Application을 위한 API 제공과 타 서버와의 통신 & 관제가 주 업무입니다.• Java 서버 개발: Spring을 활용한 서버 API개발
• DB 설계: MongoDB를 활용하여, 솔루션 데이터 관리
• 서비스 성능 최적화를 위한 아키텍쳐 설계 및 리팩토링
[보조업무]
• 서버간 통신 및 관제 개발
자격요건
• 4년제 대학교 졸업 및 컴퓨터 관련 분야 전공• 4년 이상의 Java 및 Spring에 관한 개발 경력
• NoSQL(MongoDB)에 관한 개발 역량
• 원활한 커뮤니케이션 능력
