![라이넨스-[Vision AI & 자동화 설비] AX 엔지니어](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F43742%2Fbmdfklonyizqiuyp__1080_790.png&w=700&q=100)
포지션 상세
[회사 소개]
• 호텔, 모텔, 물류센터, 공장 등 기업 고객 대상 세탁물 공급 서비스를 운영합니다.
• 현재 직영 세탁공장 2개소를 운영하고 있으며, 기술을 통해 운영 효율과 품질을 극대화하는 데 집중하고 있습니다.
[테크팀 소개]
• 테크팀은 스마트 팩토리 기술과 클라이언트 서비스를 개발하는 조직입니다.
• 레거시 방식으로 운영되던 현장 업무를 디지털화하고, AI와 자동화 기술을 적용해 더 정확하고 빠른 운영 체계를 만드는 것을 목표로 합니다.
[AX 엔지니어 직무 소개]
• AX 엔지니어는 세탁 공장과 운영 현장의 비효율을 발견하고, 이를 디지털 기술과 AI로 자동화하는 역할을 담당합니다.
• 현장 문제를 정의하고 데이터를 수집하며, 자동화 시스템을 설계·개발·배포하고 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동하도록 개선합니다.
• 레거시 방식으로 운영되는 세탁 공정, 물류, 검수, 카운팅, 분류 업무 분석
• 반복적이고 수작업 중심인 업무를 디지털화·자동화할 수 있는 기술 요구사항 정의
• 현장 담당자와 협업하여 실제 운영에 적용 가능한 자동화 프로세스 설계
[AI/CV 기반 자동화 시스템 개발]
• 세탁물 분류, 오염 탐지, 형태 인식, 수량 카운팅 등 공정 자동화를 위한 AI/CV 모델 개발
• Object Detection, Segmentation, Classification 등 문제에 적합한 모델 설계 및 고도화
• 카메라 영상, 이미지, 센서 데이터 등 비정형 데이터를 활용한 자동화 PoC 및 상용화
[데이터 수집 및 실험 설계]
• 현장 환경에 맞는 데이터 수집 방식 설계
• 카메라 위치, 조명, 촬영 조건, 라벨링 기준 등 데이터 품질 확보를 위한 실험 설계
• 실제 공장 환경의 조명 변화, 진동, 작업자 동선 등 변수를 고려한 성능 검증
[Edge AI 및 시스템 최적화]
• IPC, 미니PC, Edge 디바이스 환경에서 실시간 추론이 가능하도록 모델 최적화
• ONNX, TensorRT, Quantization 등을 활용한 모델 경량화 및 추론 성능 개선
• 현장 장비와 연동되는 안정적인 AI 시스템 구축 및 운영
[AI Native 업무 방식 적용]
• 최신 AI 기술, 오픈소스, 자동화 도구를 빠르게 탐색하고 실제 업무에 적용
• LLM, Agent, Workflow Automation 등 최신 기술을 활용해 빠르게 프로토타입을 만들고 완성도 있는 결과물로 발전
• 문제 정의부터 구현, 배포, 운영 개선까지 주도적으로 실행
• 컴퓨터 비전 또는 딥러닝 모델 개발 경험
• PyTorch, TensorFlow, OpenCV 등 AI/CV 관련 프레임워크 사용 경험
• AWS 기반 서비스 구성 또는 운영 경험
• Docker를 활용한 개발·배포 환경 구성 경험
• 현장 또는 운영 데이터를 분석해 기술적 요구사항으로 정의할 수 있는 문제 해결 능력
• PoC 수준에서 끝나지 않고 실제 사용 가능한 결과물로 구현해본 경험
• 비개발·현장 조직과 소통하며 문제를 구체화하고 개선안을 실행할 수 있는 커뮤니케이션 역량
• 호텔, 모텔, 물류센터, 공장 등 기업 고객 대상 세탁물 공급 서비스를 운영합니다.
• 현재 직영 세탁공장 2개소를 운영하고 있으며, 기술을 통해 운영 효율과 품질을 극대화하는 데 집중하고 있습니다.
[테크팀 소개]
• 테크팀은 스마트 팩토리 기술과 클라이언트 서비스를 개발하는 조직입니다.
• 레거시 방식으로 운영되던 현장 업무를 디지털화하고, AI와 자동화 기술을 적용해 더 정확하고 빠른 운영 체계를 만드는 것을 목표로 합니다.
[AX 엔지니어 직무 소개]
• AX 엔지니어는 세탁 공장과 운영 현장의 비효율을 발견하고, 이를 디지털 기술과 AI로 자동화하는 역할을 담당합니다.
• 현장 문제를 정의하고 데이터를 수집하며, 자동화 시스템을 설계·개발·배포하고 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동하도록 개선합니다.
주요업무
[현장 및 운영 업무 자동화]• 레거시 방식으로 운영되는 세탁 공정, 물류, 검수, 카운팅, 분류 업무 분석
• 반복적이고 수작업 중심인 업무를 디지털화·자동화할 수 있는 기술 요구사항 정의
• 현장 담당자와 협업하여 실제 운영에 적용 가능한 자동화 프로세스 설계
[AI/CV 기반 자동화 시스템 개발]
• 세탁물 분류, 오염 탐지, 형태 인식, 수량 카운팅 등 공정 자동화를 위한 AI/CV 모델 개발
• Object Detection, Segmentation, Classification 등 문제에 적합한 모델 설계 및 고도화
• 카메라 영상, 이미지, 센서 데이터 등 비정형 데이터를 활용한 자동화 PoC 및 상용화
[데이터 수집 및 실험 설계]
• 현장 환경에 맞는 데이터 수집 방식 설계
• 카메라 위치, 조명, 촬영 조건, 라벨링 기준 등 데이터 품질 확보를 위한 실험 설계
• 실제 공장 환경의 조명 변화, 진동, 작업자 동선 등 변수를 고려한 성능 검증
[Edge AI 및 시스템 최적화]
• IPC, 미니PC, Edge 디바이스 환경에서 실시간 추론이 가능하도록 모델 최적화
• ONNX, TensorRT, Quantization 등을 활용한 모델 경량화 및 추론 성능 개선
• 현장 장비와 연동되는 안정적인 AI 시스템 구축 및 운영
[AI Native 업무 방식 적용]
• 최신 AI 기술, 오픈소스, 자동화 도구를 빠르게 탐색하고 실제 업무에 적용
• LLM, Agent, Workflow Automation 등 최신 기술을 활용해 빠르게 프로토타입을 만들고 완성도 있는 결과물로 발전
• 문제 정의부터 구현, 배포, 운영 개선까지 주도적으로 실행
자격요건
• Python 기반 개발 경험• 컴퓨터 비전 또는 딥러닝 모델 개발 경험
• PyTorch, TensorFlow, OpenCV 등 AI/CV 관련 프레임워크 사용 경험
• AWS 기반 서비스 구성 또는 운영 경험
• Docker를 활용한 개발·배포 환경 구성 경험
• 현장 또는 운영 데이터를 분석해 기술적 요구사항으로 정의할 수 있는 문제 해결 능력
• PoC 수준에서 끝나지 않고 실제 사용 가능한 결과물로 구현해본 경험
• 비개발·현장 조직과 소통하며 문제를 구체화하고 개선안을 실행할 수 있는 커뮤니케이션 역량
