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[현장의 기록이, 공정의 판단이 되도록]
• 건설현장에는 매일 많은 데이터가 만들어집니다. 예정공정표와 도면에는 앞으로 진행해야 할 계획이 담기고, 공사일보와 검측자료, 사진과 영상에는 실제 현장의 변화가 기록됩니다.
• 하지만 이러한 자료는 서로 다른 문서와 시스템에 나뉘어 관리되는 경우가 많아, 현장관리자가 여러 자료를 직접 찾아 비교하며 공정 상황을 판단해야 합니다. 그 과정에서 계획과 실제 시공 사이의 차이를 빠르게 확인하기도 쉽지 않습니다.
• 업사이트는 이렇게 흩어진 계획 데이터와 현장 데이터를 AI로 연결해 현장의 현재 상태를 이해하고, 다음 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 「AI 건설 Intelligence 플랫폼」을 만들고 있습니다.
[저장된 데이터를, 바로 활용할 수 있는 정보로]
• 업사이트의 플랫폼은 예정공정표, 내역서, 도면, BIM 등 공사 계획과 관련된 데이터부터 공사일보, 검측자료, 사진·영상과 같은 현장 실행 데이터까지 함께 분석합니다.
• 드론, 스마트폰, CCTV 등으로 촬영된 영상을 기반으로 실제 시공 상태를 파악한 뒤 이를 계획 정보와 비교해 공정 진척도와 편차를 확인합니다.
• 이를 통해 관리자가 여러 자료를 일일이 대조하지 않아도 작업 누락, 시공 순서의 차이, 공정 지연 가능성 등 우선적으로 확인해야 할 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 지원합니다.
• 현장 데이터를 단순히 한곳에 모아 보여주는 데서 그치지 않고, 이미 쌓이고 있는 자료를 공정관리와 현장 의사결정에 바로 활용할 수 있는 정보로 바꾸는 것이 업사이트가 해결하고자 하는 핵심 문제입니다.
[현장을 바꾸지 않고도 시작할 수 있는 건설 AI]
• 새로운 기술을 도입하기 위해 현장의 업무방식 전체를 바꾸거나 고가의 전용 센서를 설치해야 한다면 실제 활용에는 한계가 생길 수밖에 없습니다.
• 업사이트는 이러한 부담을 줄이기 위해 현장에서 기존에 사용하고 있는 촬영 장비와 업무 데이터를 기반으로 플랫폼을 활용할 수 있도록 개발하고 있습니다.
• 별도의 복잡한 장비 구축 없이 스마트폰, 드론, CCTV 영상과 기존 문서를 활용해 실제 시공 상태를 분석하고, 공정관리 업무와 자연스럽게 연결할 수 있습니다.
• 현재는 영상 기반 현장 3D 모델 생성, 계획 대비 실제 공정 분석, 도면·BIM과 현장 데이터 비교, 공정 이상 및 지연 위험 파악, 공사 보고서 작성 지원 등의 기능을 하나의 플랫폼 안에서 고도화하고 있습니다.
[연구 결과보다, 현장에서 쓰이는 제품을 만듭니다]
• 업사이트의 기술은 연구 단계에만 머무르지 않습니다. 국내 건설사 및 시공사와 현장 단위 PoC를 수행하며 실제 업무에 적용하고, 현장에서 얻은 데이터와 사용자의 의견을 제품 개선에 반영하고 있습니다.
• 같은 기능이라도 현장마다 공정과 작업환경이 다르기 때문에, 기술적 성능뿐 아니라 사용자가 실제로 이해하고 활용할 수 있는지도 중요하게 생각합니다. 이를 위해 AI 연구개발, SaaS 플랫폼 개발, 서비스 기획, 건설현장 경험을 가진 구성원들이 하나의 문제를 함께 살펴보고, 필요한 기능을 빠르게 검증하며 제품에 반영하고 있습니다.
• 이렇게 국내에서 축적한 현장 경험을 기반으로 유럽, 북미, 중남미, 동남아시아 등 해외 건설시장과의 협력도 확대하며, 다양한 환경에서도 활용할 수 있는 건설 AI 플랫폼으로 성장하고 있습니다.
[각자의 전문성을, 하나의 현장 문제에 연결합니다]
• 업사이트에서는 직무마다 문제를 바라보는 관점은 다르지만, 해결하고자 하는 목표는 같습니다.
• AI 엔지니어는 현장 데이터를 분석하는 기술을 만들고, 플랫폼 개발자는 이를 사용자가 활용할 수 있는 제품으로 구현하며, 기획과 사업 담당자는 현장의 요구를 제품과 기술에 연결합니다.
• 우리는 정해진 업무만 수행하기보다 문제의 원인을 함께 살펴보고, 더 나은 방법을 제안하며, 실행 결과를 확인하는 과정을 중요하게 생각합니다. 직무와 경력에 관계없이 필요한 의견을 나누고, 빠르게 만들어 현장에서 검증하면서 제품을 함께 발전시켜 나갑니다.
[현장 데이터와 AI 기술을 연결하는 백엔드 개발]
• 업사이트의 백엔드 개발자는 공정표, 도면, 공사일보, 사진·영상과 같은 현장 데이터와 AI 분석 결과가 하나의 플랫폼 안에서 안정적으로 연결될 수 있도록 서비스의 기반을 만듭니다.
• 단순히 정해진 API를 개발하는 데 그치지 않고, 다양한 데이터를 어떤 구조로 저장하고 처리할지 고민하며 서비스의 성능과 안정성, 확장성을 함께 개선합니다.
• AI 엔지니어, 프론트엔드 개발자, 서비스 기획자와 협업해 새로운 기능을 실제 제품으로 구현하고, 현장에서 사용되는 과정에서 확인된 문제를 지속적으로 보완합니다.
• 완성된 시스템을 유지하는 역할보다, 빠르게 성장하는 플랫폼의 구조를 함께 설계하고 더 나은 방향으로 만들어가는 일에 가깝습니다.
[업사이트의 개발환경]
• 언어·프레임워크: Kotlin, Spring Framework, JPA, Kotlin JDSL
• 데이터베이스: MySQL, Redis
• 테스트·CI/CD: JUnit, Kotest, Jenkins, GitHub Actions
• 모니터링: Grafana, Prometheus
• 협업·버전 관리: Git, GitHub, Jira, Slack, Notion
• 인프라·클라우드: AWS ECS, RDS, S3, VPC, ALB, Docker, EKS, Kafka
• 공정표, 도면, 공사일보, 사진·영상, AI 분석 결과 등 다양한 현장 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 API와 데이터 구조를 개발합니다.
• AWS 기반의 서비스 인프라를 구축하고, 안정적인 배포와 운영을 위한 환경을 고도화합니다.
• MySQL 기반 데이터베이스를 설계·관리하며, 서비스 성능을 고려해 쿼리와 데이터 처리 구조를 개선합니다.
• 서비스가 성장하고 현장 데이터가 늘어나더라도 안정적으로 운영될 수 있도록 확장 가능한 아키텍처를 설계합니다.
• 서비스 운영 과정에서 발생하는 문제를 분석하고, 성능과 안정성, 유지보수성을 지속적으로 개선합니다.
• Kotlin과 Spring Boot를 활용한 백엔드 서비스 개발 및 운영 경험이 있으신 분
• 백엔드 서비스의 구조를 설계하고, 주요 기술 의사결정을 주도한 경험이 있으신 분
• 객체지향 설계와 도메인 모델링에 대한 이해를 바탕으로 서비스 구조를 설계해 본 분
• JPA, Hibernate 등 ORM을 활용한 개발 경험과 동작 원리에 대한 이해가 있으신 분
• MySQL 등 RDBMS의 설계와 트랜잭션 처리에 대한 이해가 있으신 분
• RESTful API를 설계하고 실제 서비스에서 운영해 본 경험이 있으신 분
• Git을 활용한 버전 관리와 협업 경험이 있으신 분
• 문제의 원인을 파악하고 해결할 때까지 책임감 있게 접근하시는 분
• 기획, 프론트엔드, AI 등 다양한 직군과 원활하게 소통하며 협업할 수 있는 분
• 건설현장에는 매일 많은 데이터가 만들어집니다. 예정공정표와 도면에는 앞으로 진행해야 할 계획이 담기고, 공사일보와 검측자료, 사진과 영상에는 실제 현장의 변화가 기록됩니다.
• 하지만 이러한 자료는 서로 다른 문서와 시스템에 나뉘어 관리되는 경우가 많아, 현장관리자가 여러 자료를 직접 찾아 비교하며 공정 상황을 판단해야 합니다. 그 과정에서 계획과 실제 시공 사이의 차이를 빠르게 확인하기도 쉽지 않습니다.
• 업사이트는 이렇게 흩어진 계획 데이터와 현장 데이터를 AI로 연결해 현장의 현재 상태를 이해하고, 다음 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 「AI 건설 Intelligence 플랫폼」을 만들고 있습니다.
[저장된 데이터를, 바로 활용할 수 있는 정보로]
• 업사이트의 플랫폼은 예정공정표, 내역서, 도면, BIM 등 공사 계획과 관련된 데이터부터 공사일보, 검측자료, 사진·영상과 같은 현장 실행 데이터까지 함께 분석합니다.
• 드론, 스마트폰, CCTV 등으로 촬영된 영상을 기반으로 실제 시공 상태를 파악한 뒤 이를 계획 정보와 비교해 공정 진척도와 편차를 확인합니다.
• 이를 통해 관리자가 여러 자료를 일일이 대조하지 않아도 작업 누락, 시공 순서의 차이, 공정 지연 가능성 등 우선적으로 확인해야 할 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 지원합니다.
• 현장 데이터를 단순히 한곳에 모아 보여주는 데서 그치지 않고, 이미 쌓이고 있는 자료를 공정관리와 현장 의사결정에 바로 활용할 수 있는 정보로 바꾸는 것이 업사이트가 해결하고자 하는 핵심 문제입니다.
[현장을 바꾸지 않고도 시작할 수 있는 건설 AI]
• 새로운 기술을 도입하기 위해 현장의 업무방식 전체를 바꾸거나 고가의 전용 센서를 설치해야 한다면 실제 활용에는 한계가 생길 수밖에 없습니다.
• 업사이트는 이러한 부담을 줄이기 위해 현장에서 기존에 사용하고 있는 촬영 장비와 업무 데이터를 기반으로 플랫폼을 활용할 수 있도록 개발하고 있습니다.
• 별도의 복잡한 장비 구축 없이 스마트폰, 드론, CCTV 영상과 기존 문서를 활용해 실제 시공 상태를 분석하고, 공정관리 업무와 자연스럽게 연결할 수 있습니다.
• 현재는 영상 기반 현장 3D 모델 생성, 계획 대비 실제 공정 분석, 도면·BIM과 현장 데이터 비교, 공정 이상 및 지연 위험 파악, 공사 보고서 작성 지원 등의 기능을 하나의 플랫폼 안에서 고도화하고 있습니다.
[연구 결과보다, 현장에서 쓰이는 제품을 만듭니다]
• 업사이트의 기술은 연구 단계에만 머무르지 않습니다. 국내 건설사 및 시공사와 현장 단위 PoC를 수행하며 실제 업무에 적용하고, 현장에서 얻은 데이터와 사용자의 의견을 제품 개선에 반영하고 있습니다.
• 같은 기능이라도 현장마다 공정과 작업환경이 다르기 때문에, 기술적 성능뿐 아니라 사용자가 실제로 이해하고 활용할 수 있는지도 중요하게 생각합니다. 이를 위해 AI 연구개발, SaaS 플랫폼 개발, 서비스 기획, 건설현장 경험을 가진 구성원들이 하나의 문제를 함께 살펴보고, 필요한 기능을 빠르게 검증하며 제품에 반영하고 있습니다.
• 이렇게 국내에서 축적한 현장 경험을 기반으로 유럽, 북미, 중남미, 동남아시아 등 해외 건설시장과의 협력도 확대하며, 다양한 환경에서도 활용할 수 있는 건설 AI 플랫폼으로 성장하고 있습니다.
[각자의 전문성을, 하나의 현장 문제에 연결합니다]
• 업사이트에서는 직무마다 문제를 바라보는 관점은 다르지만, 해결하고자 하는 목표는 같습니다.
• AI 엔지니어는 현장 데이터를 분석하는 기술을 만들고, 플랫폼 개발자는 이를 사용자가 활용할 수 있는 제품으로 구현하며, 기획과 사업 담당자는 현장의 요구를 제품과 기술에 연결합니다.
• 우리는 정해진 업무만 수행하기보다 문제의 원인을 함께 살펴보고, 더 나은 방법을 제안하며, 실행 결과를 확인하는 과정을 중요하게 생각합니다. 직무와 경력에 관계없이 필요한 의견을 나누고, 빠르게 만들어 현장에서 검증하면서 제품을 함께 발전시켜 나갑니다.
[현장 데이터와 AI 기술을 연결하는 백엔드 개발]
• 업사이트의 백엔드 개발자는 공정표, 도면, 공사일보, 사진·영상과 같은 현장 데이터와 AI 분석 결과가 하나의 플랫폼 안에서 안정적으로 연결될 수 있도록 서비스의 기반을 만듭니다.
• 단순히 정해진 API를 개발하는 데 그치지 않고, 다양한 데이터를 어떤 구조로 저장하고 처리할지 고민하며 서비스의 성능과 안정성, 확장성을 함께 개선합니다.
• AI 엔지니어, 프론트엔드 개발자, 서비스 기획자와 협업해 새로운 기능을 실제 제품으로 구현하고, 현장에서 사용되는 과정에서 확인된 문제를 지속적으로 보완합니다.
• 완성된 시스템을 유지하는 역할보다, 빠르게 성장하는 플랫폼의 구조를 함께 설계하고 더 나은 방향으로 만들어가는 일에 가깝습니다.
[업사이트의 개발환경]
• 언어·프레임워크: Kotlin, Spring Framework, JPA, Kotlin JDSL
• 데이터베이스: MySQL, Redis
• 테스트·CI/CD: JUnit, Kotest, Jenkins, GitHub Actions
• 모니터링: Grafana, Prometheus
• 협업·버전 관리: Git, GitHub, Jira, Slack, Notion
• 인프라·클라우드: AWS ECS, RDS, S3, VPC, ALB, Docker, EKS, Kafka
주요업무
• 업사이트의 AI 건설 Intelligence 플랫폼 백엔드 서비스를 설계하고 개발합니다.• 공정표, 도면, 공사일보, 사진·영상, AI 분석 결과 등 다양한 현장 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 API와 데이터 구조를 개발합니다.
• AWS 기반의 서비스 인프라를 구축하고, 안정적인 배포와 운영을 위한 환경을 고도화합니다.
• MySQL 기반 데이터베이스를 설계·관리하며, 서비스 성능을 고려해 쿼리와 데이터 처리 구조를 개선합니다.
• 서비스가 성장하고 현장 데이터가 늘어나더라도 안정적으로 운영될 수 있도록 확장 가능한 아키텍처를 설계합니다.
• 서비스 운영 과정에서 발생하는 문제를 분석하고, 성능과 안정성, 유지보수성을 지속적으로 개선합니다.
자격요건
• 백엔드 개발 경력 7년 이상이신 분• Kotlin과 Spring Boot를 활용한 백엔드 서비스 개발 및 운영 경험이 있으신 분
• 백엔드 서비스의 구조를 설계하고, 주요 기술 의사결정을 주도한 경험이 있으신 분
• 객체지향 설계와 도메인 모델링에 대한 이해를 바탕으로 서비스 구조를 설계해 본 분
• JPA, Hibernate 등 ORM을 활용한 개발 경험과 동작 원리에 대한 이해가 있으신 분
• MySQL 등 RDBMS의 설계와 트랜잭션 처리에 대한 이해가 있으신 분
• RESTful API를 설계하고 실제 서비스에서 운영해 본 경험이 있으신 분
• Git을 활용한 버전 관리와 협업 경험이 있으신 분
• 문제의 원인을 파악하고 해결할 때까지 책임감 있게 접근하시는 분
• 기획, 프론트엔드, AI 등 다양한 직군과 원활하게 소통하며 협업할 수 있는 분
