포지션 상세
㈜에이머슬리는 반도체 제조 현장의 문제에서 출발한 회사입니다.
2024년 SK hynix 사내벤처로 시작해 창업 두 달 만에 6억 원의 시드 투자를 유치했고, 반도체 공정에서 실제로 사용되는 AI 솔루션을 만들며 빠르게 성장하고 있습니다.
반도체 공정의 복잡한 의사결정을 소프트웨어로 구현하는 것. 그것이 에이머슬리가 풀고 있는 문제입니다.
** 주요 성과**
• 도전K-스타트업 왕중왕전 우수상(7377개 팀 중)
• 글로벌 이노베이터 페스타 최우수상
• 예비/초기 창업패키지 E-Day 대상
• 예비창업패키지 최우수 졸업 기업 선정
• IBK 창공 혁신기업 선정
• 초기창업패키지 및 TIPS R&D 과제 선정
• 창업 두 달 만에 6억 원 시드 투자 유치
이 포지션은 당사가 개발한 플랫폼과 프레임워크를 실제 반도체 및 제조 현장에 적용하는 역할입니다.
이 역할은 팔란티어의 FDE(Forward Deployed Engineer)와 유사하게, 데이터 사이언스 역량을 바탕으로 고객 현장에 밀착해 문제를 풀고, 그 과정에서 얻은 경험을 기술과 제품 개선에 반영하는 **현장 중심의 데이터 사이언티스트**입니다. 사내에서는 다른 데이터 과학자들과 협업하고, 고객사 현장에서는 당사의 백엔드 개발자와 함께 문제를 해결하게 됩니다.
# ** 주요 업무**
• 고객사 제조 현장에 직접 참여하여 공정 데이터 구조, 제약 조건, 운영 맥락을 이해
• 반도체 및 제조 공정의 시계열 데이터를 기반으로 한 분석 및 모델링
• 고객사의 실제 문제를 데이터·알고리즘 관점에서 정리하고, 적용 가능한 형태로 구조화
• 공정 최적화를 위해 당사가 보유한 알고리즘과 프레임워크를 현장 환경에 맞게 적용·조정
• 분석 및 적용 결과를 현장 시스템과 연결하여 실제 공정 성과로 이어지도록 관리
• 현장 적용 과정에서 확인된 제약과 인사이트를 내부 기술 및 제품 개선에 반영
• 기계, 전기전자, 수학, 통계, 산업공학, 컴퓨터공학 등 관련 전공
• 시계열 데이터 기반 분석 및 모델링 경험, 최적화 또는 제어 문제에 대한 기본적인 이해
• 완전히 정형화되지 않은 산업 문제를 빠르게 파악하고, 데이터 관점에서 구조화해본 경험
• 고객, 현장 엔지니어, 내부 개발자 등 **다양한 이해관계자와 기술적으로 소통하며 문제를 풀어본 경험**
• 분석·모델링 결과를 실제 운영 환경에 적용하고, 현장에서 발생하는 이슈를 조정·개선해본 경험
• AI/데이터 기반 서비스를 **개발 이후 단계(적용, 운영, 개선)**까지 경험했거나, 이에 대한 이해와 관심
# ** 태도 요건**
• 복잡하고 정답이 없는 문제를 끈기 있게 끝까지 풀어내는 분
• 유행하는 기술보다 문제의 본질과 구조를 깊이 이해하려는 분
• 고객·현장과의 소통을 통해 문제를 발견하고 해결하는 과정을 즐기는 분
• 반복(iteration)과 개선 과정을 자연스럽게 받아들이고 성장의 기회로 삼는 분
2024년 SK hynix 사내벤처로 시작해 창업 두 달 만에 6억 원의 시드 투자를 유치했고, 반도체 공정에서 실제로 사용되는 AI 솔루션을 만들며 빠르게 성장하고 있습니다.
반도체 공정의 복잡한 의사결정을 소프트웨어로 구현하는 것. 그것이 에이머슬리가 풀고 있는 문제입니다.
** 주요 성과**
• 도전K-스타트업 왕중왕전 우수상(7377개 팀 중)
• 글로벌 이노베이터 페스타 최우수상
• 예비/초기 창업패키지 E-Day 대상
• 예비창업패키지 최우수 졸업 기업 선정
• IBK 창공 혁신기업 선정
• 초기창업패키지 및 TIPS R&D 과제 선정
• 창업 두 달 만에 6억 원 시드 투자 유치
주요업무
# ** 포지션 소개**이 포지션은 당사가 개발한 플랫폼과 프레임워크를 실제 반도체 및 제조 현장에 적용하는 역할입니다.
이 역할은 팔란티어의 FDE(Forward Deployed Engineer)와 유사하게, 데이터 사이언스 역량을 바탕으로 고객 현장에 밀착해 문제를 풀고, 그 과정에서 얻은 경험을 기술과 제품 개선에 반영하는 **현장 중심의 데이터 사이언티스트**입니다. 사내에서는 다른 데이터 과학자들과 협업하고, 고객사 현장에서는 당사의 백엔드 개발자와 함께 문제를 해결하게 됩니다.
# ** 주요 업무**
• 고객사 제조 현장에 직접 참여하여 공정 데이터 구조, 제약 조건, 운영 맥락을 이해
• 반도체 및 제조 공정의 시계열 데이터를 기반으로 한 분석 및 모델링
• 고객사의 실제 문제를 데이터·알고리즘 관점에서 정리하고, 적용 가능한 형태로 구조화
• 공정 최적화를 위해 당사가 보유한 알고리즘과 프레임워크를 현장 환경에 맞게 적용·조정
• 분석 및 적용 결과를 현장 시스템과 연결하여 실제 공정 성과로 이어지도록 관리
• 현장 적용 과정에서 확인된 제약과 인사이트를 내부 기술 및 제품 개선에 반영
자격요건
# ** 자격 요건**• 기계, 전기전자, 수학, 통계, 산업공학, 컴퓨터공학 등 관련 전공
• 시계열 데이터 기반 분석 및 모델링 경험, 최적화 또는 제어 문제에 대한 기본적인 이해
• 완전히 정형화되지 않은 산업 문제를 빠르게 파악하고, 데이터 관점에서 구조화해본 경험
• 고객, 현장 엔지니어, 내부 개발자 등 **다양한 이해관계자와 기술적으로 소통하며 문제를 풀어본 경험**
• 분석·모델링 결과를 실제 운영 환경에 적용하고, 현장에서 발생하는 이슈를 조정·개선해본 경험
• AI/데이터 기반 서비스를 **개발 이후 단계(적용, 운영, 개선)**까지 경험했거나, 이에 대한 이해와 관심
# ** 태도 요건**
• 복잡하고 정답이 없는 문제를 끈기 있게 끝까지 풀어내는 분
• 유행하는 기술보다 문제의 본질과 구조를 깊이 이해하려는 분
• 고객·현장과의 소통을 통해 문제를 발견하고 해결하는 과정을 즐기는 분
• 반복(iteration)과 개선 과정을 자연스럽게 받아들이고 성장의 기회로 삼는 분
