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“Design-to-Manufacturing AI Platform”
위즈코어는 ‘Design-to-Manufacturing AI Platform’을 비전으로 국내외 제조기업의 데이터 기반의 디지털화를 견인하고 있습니다.
제조업 고객의 디지털 혁신을 위한 가이드가 되어 솔루션을 제공하고, 데이터의 가치를 새롭게 창출하고 고객과 함께 성장할 수 있도록 인도하고자 합니다. 현재는 열정 가득한 120여 명의 구성원들이 서울 본사(가산), AI Factory Division(성수), 베트남(VINA)에서 근무하며 함께 성장하고 있습니다.
■ 채용절차
서류전형 – 1차 면접 – 2차 면접 및 레퍼런스 체크(필요 시) - 최종합격
■ 참고사항
입사 후 3개월은 시용계약 기간이 적용됩니다.
직원은 회사를, 회사는 직원을 알아가기 위한 시간입니다.
3개월 후 서로의 의사를 존중하여 정직원 계약이 진행됩니다.
- OT(PLC/CNC/센서/비전) + IT(MES/ERP/QMS/SCM) 이기종 데이터 통합 모델 설계
- Edge Lakehouse Data Mart AI Feature Store 전 계층 데이터 흐름 및 토폴로지 설계
2. 산업 표준 메타데이터 모델 설계
- AAS (Asset Administration Shell) 기반 메타모델 및 표준 스키마 정의
- OPC UA · Modbus 등 이기종 프로토콜 데이터 표준화 가이드라인 수립
3. Data Lakehouse 설계·구축 주도
- 정형/반정형/비정형 데이터 통합 저장 구조 설계
- MinIO/S3 객체 저장소 + PostgreSQL/TimescaleDB/MongoDB 폴리글랏 전략
- 대용량 비전(이미지) 데이터 저장·인덱싱·검색 아키텍처
4. 스트리밍·ETL 파이프라인 아키텍처
- Kafka 기반 실시간 스트리밍 처리 설계
- Apache NiFi ETL 자동화 흐름 및 정합성 검증 체계
5. AI Feature Store 설계
- 학습용 데이터셋 버전 관리 체계
- 모델 재학습 데이터 일관성 보장
• 대규모 Data Lake/Lakehouse 설계·구축 경험
• ETL·스트리밍 파이프라인 설계 경험 (Kafka · Spark · NiFi 등)
• 데이터 모델링 전문성 (관계형·차원·NoSQL 모델링)
• SQL/NoSQL DB 깊은 이해 (PostgreSQL, MongoDB, TimescaleDB 중 다수)
• 클라우드 또는 온프레미스 데이터 인프라 경험
위즈코어는 ‘Design-to-Manufacturing AI Platform’을 비전으로 국내외 제조기업의 데이터 기반의 디지털화를 견인하고 있습니다.
제조업 고객의 디지털 혁신을 위한 가이드가 되어 솔루션을 제공하고, 데이터의 가치를 새롭게 창출하고 고객과 함께 성장할 수 있도록 인도하고자 합니다. 현재는 열정 가득한 120여 명의 구성원들이 서울 본사(가산), AI Factory Division(성수), 베트남(VINA)에서 근무하며 함께 성장하고 있습니다.
■ 채용절차
서류전형 – 1차 면접 – 2차 면접 및 레퍼런스 체크(필요 시) - 최종합격
■ 참고사항
입사 후 3개월은 시용계약 기간이 적용됩니다.
직원은 회사를, 회사는 직원을 알아가기 위한 시간입니다.
3개월 후 서로의 의사를 존중하여 정직원 계약이 진행됩니다.
주요업무
1. 통합 데이터 아키텍처 설계- OT(PLC/CNC/센서/비전) + IT(MES/ERP/QMS/SCM) 이기종 데이터 통합 모델 설계
- Edge Lakehouse Data Mart AI Feature Store 전 계층 데이터 흐름 및 토폴로지 설계
2. 산업 표준 메타데이터 모델 설계
- AAS (Asset Administration Shell) 기반 메타모델 및 표준 스키마 정의
- OPC UA · Modbus 등 이기종 프로토콜 데이터 표준화 가이드라인 수립
3. Data Lakehouse 설계·구축 주도
- 정형/반정형/비정형 데이터 통합 저장 구조 설계
- MinIO/S3 객체 저장소 + PostgreSQL/TimescaleDB/MongoDB 폴리글랏 전략
- 대용량 비전(이미지) 데이터 저장·인덱싱·검색 아키텍처
4. 스트리밍·ETL 파이프라인 아키텍처
- Kafka 기반 실시간 스트리밍 처리 설계
- Apache NiFi ETL 자동화 흐름 및 정합성 검증 체계
5. AI Feature Store 설계
- 학습용 데이터셋 버전 관리 체계
- 모델 재학습 데이터 일관성 보장
자격요건
• 데이터 아키텍처 설계 경력 7년 이상 (Senior) / 10년 이상 (Lead)• 대규모 Data Lake/Lakehouse 설계·구축 경험
• ETL·스트리밍 파이프라인 설계 경험 (Kafka · Spark · NiFi 등)
• 데이터 모델링 전문성 (관계형·차원·NoSQL 모델링)
• SQL/NoSQL DB 깊은 이해 (PostgreSQL, MongoDB, TimescaleDB 중 다수)
• 클라우드 또는 온프레미스 데이터 인프라 경험
