포지션 상세
[About 컨포트랩]
컨포트랩은 제조 현장의 운영체계를 다시 만드는 Manufacturing AI OS 기업입니다. 품질·설비·생산·에너지 운영관리를 AI와 데이터 기반으로 전환합니다.
대부분의 제조 현장은 여전히 작업자의 경험, 수기 기록, 엑셀 취합, 사후 보고에 의존하고 있습니다. 이로 인해 이상 징후를 늦게 발견하고, 운영 데이터가 흩어지며, 반복적인 점검·기록·보고 업무가 계속 발생합니다.
PORTA는 컨포트랩이 만드는 제조 운영 AI OS입니다. 현장의 설비·센서·PLC 데이터를 수집해 운영 데이터로 구조화하고, 그 위에서 제조 운영 애플리케이션과 AI가 동작합니다. ML 기반 이상탐지·예측분석과 LLM 기반 AI Agent가 품질·설비·생산·에너지 운영을 자동화합니다.
컴퓨터의 운영체제가 하드웨어의 차이를 감추고 그 위에서 응용 프로그램이 돌아가게 만드는 것처럼, PORTA는 공장마다 다른 설비와 통신 방식의 차이를 흡수하고 그 위에서 제조 운영과 AI가 돌아가게 만듭니다. 컨포트랩은 이 방식으로 제조 현장의 운영 방식을 바꾸고 있습니다.
현재 매쉬업벤처스와 카카오벤처스로부터 Pre-A 투자를 유치하고, 본격적인 스케일업을 준비하고 있습니다.
[Who is Product Manager]
컨포트랩의 Product Manager는 제조 운영 AI OS인 PORTA에서 현장과 맞닿는 계층을 담당합니다. PORTA 전체 제품 중 현장 데이터 연결, 노코드 시스템 통합, PortaCON, Porta Studio 영역입니다.
제조 현장의 설비, 센서, PLC, 계측기, 기존 시스템은 표준화되어 있지 않습니다. 현장마다 통신 방식, 데이터 구조, 설비 명칭, 운영 방식이 다르고, 이 복잡성이 제조 AI 도입의 가장 큰 장벽이 됩니다.
OS가 제 역할을 하려면 장치를 인식하고 연결하는 계층이 먼저 단단해야 합니다. Product Manager는 이 계층을 제품으로 만듭니다. 제각각인 현장 설비를 PORTA가 일관된 방식으로 다룰 수 있는 형태로 바꾸고, 그 과정을 코드 없이 할 수 있는 경험으로 설계합니다.
현장 데이터를 어떻게 쉽게 연결할 것인지
PortaCON을 어떻게 설정하고 운영할 것인지
Porta Studio에서 어떤 노코드 엔지니어링 경험을 제공할 것인지
현장 데이터가 PORTA의 데이터 플랫폼, 제조 운영 Apps, MLOps, AgentOps와 어떻게 연결되어야 하는지 를 정의하고 제품으로 구체화합니다.
[PORTA 제품 구조]
PORTA는 제조 현장을 AI 기반으로 운영하기 위한 통합 운영체계입니다.
• PortaCON: 현장 설비·센서·PLC 데이터를 수집하고 PORTA와 연결하는 노코드 IoT 게이트웨이
• Porta Studio: PortaCON과 현장 기기를 노코드 방식으로 설정하고 엔지니어링하는 도구
• 데이터 플랫폼: 설비·센서·PLC 데이터를 수집, 저장, 처리하는 기반 플랫폼
• MLOps 플랫폼: 제조 데이터를 기반으로 ML 모델을 학습, 배포, 운영하는 플랫폼
• 제조 운영 Apps: 품질·설비·생산·에너지 운영관리를 위한 애플리케이션
• AgentOps 플랫폼: LLM 기반 AI Agent를 실행, 관리, 운영하는 플랫폼
• PortaCON, Porta Studio, 노코드 시스템 통합 도구의 제품 기획
• 제조 현장의 설비·센서·PLC·계측기 연결 문제를 분석하고 제품 요구사항으로 구조화
• 노코드 기반 디바이스 설정, 데이터 포인트 매핑, 통신 설정, 배포 경험 설계
• FDE, 개발팀, 하드웨어팀, 고객사와 협업하여 제품 우선순위와 릴리즈 범위 정의
• 고객 현장 적용 과정에서 발견한 문제를 제품 개선 과제로 전환
• PRD, User Story, 화면 정책, 기능 명세, 제품 로드맵 작성 및 관리
[업무 도구 및 환경]
• 협업 도구: Slack, Jira, Bitbucket, Figma 등
• 기획 방식: PRD, User Story, 화면 정책, 기능 명세, 제품 로드맵 기반 협업
• 협업 대상: Software Engineer, Hardware Engineer, FDE, Designer, Business Team, 고객사 현장 담당자
• Product Manager, Product Owner, 서비스 기획 또는 이에 준하는 제품 기획 경험
• 복잡한 요구사항을 구조화하여 제품 요구사항으로 정리할 수 있는 능력
• 웹/소프트웨어 제품 개발 프로세스에 대한 기본 이해
• 개발자, 디자이너, 현장 엔지니어와 협업할 수 있는 커뮤니케이션 능력
• PRD, User Story, 기능 명세, 정책 문서 작성 역량
컨포트랩은 제조 현장의 운영체계를 다시 만드는 Manufacturing AI OS 기업입니다. 품질·설비·생산·에너지 운영관리를 AI와 데이터 기반으로 전환합니다.
대부분의 제조 현장은 여전히 작업자의 경험, 수기 기록, 엑셀 취합, 사후 보고에 의존하고 있습니다. 이로 인해 이상 징후를 늦게 발견하고, 운영 데이터가 흩어지며, 반복적인 점검·기록·보고 업무가 계속 발생합니다.
PORTA는 컨포트랩이 만드는 제조 운영 AI OS입니다. 현장의 설비·센서·PLC 데이터를 수집해 운영 데이터로 구조화하고, 그 위에서 제조 운영 애플리케이션과 AI가 동작합니다. ML 기반 이상탐지·예측분석과 LLM 기반 AI Agent가 품질·설비·생산·에너지 운영을 자동화합니다.
컴퓨터의 운영체제가 하드웨어의 차이를 감추고 그 위에서 응용 프로그램이 돌아가게 만드는 것처럼, PORTA는 공장마다 다른 설비와 통신 방식의 차이를 흡수하고 그 위에서 제조 운영과 AI가 돌아가게 만듭니다. 컨포트랩은 이 방식으로 제조 현장의 운영 방식을 바꾸고 있습니다.
현재 매쉬업벤처스와 카카오벤처스로부터 Pre-A 투자를 유치하고, 본격적인 스케일업을 준비하고 있습니다.
[Who is Product Manager]
컨포트랩의 Product Manager는 제조 운영 AI OS인 PORTA에서 현장과 맞닿는 계층을 담당합니다. PORTA 전체 제품 중 현장 데이터 연결, 노코드 시스템 통합, PortaCON, Porta Studio 영역입니다.
제조 현장의 설비, 센서, PLC, 계측기, 기존 시스템은 표준화되어 있지 않습니다. 현장마다 통신 방식, 데이터 구조, 설비 명칭, 운영 방식이 다르고, 이 복잡성이 제조 AI 도입의 가장 큰 장벽이 됩니다.
OS가 제 역할을 하려면 장치를 인식하고 연결하는 계층이 먼저 단단해야 합니다. Product Manager는 이 계층을 제품으로 만듭니다. 제각각인 현장 설비를 PORTA가 일관된 방식으로 다룰 수 있는 형태로 바꾸고, 그 과정을 코드 없이 할 수 있는 경험으로 설계합니다.
현장 데이터를 어떻게 쉽게 연결할 것인지
PortaCON을 어떻게 설정하고 운영할 것인지
Porta Studio에서 어떤 노코드 엔지니어링 경험을 제공할 것인지
현장 데이터가 PORTA의 데이터 플랫폼, 제조 운영 Apps, MLOps, AgentOps와 어떻게 연결되어야 하는지 를 정의하고 제품으로 구체화합니다.
[PORTA 제품 구조]
PORTA는 제조 현장을 AI 기반으로 운영하기 위한 통합 운영체계입니다.
• PortaCON: 현장 설비·센서·PLC 데이터를 수집하고 PORTA와 연결하는 노코드 IoT 게이트웨이
• Porta Studio: PortaCON과 현장 기기를 노코드 방식으로 설정하고 엔지니어링하는 도구
• 데이터 플랫폼: 설비·센서·PLC 데이터를 수집, 저장, 처리하는 기반 플랫폼
• MLOps 플랫폼: 제조 데이터를 기반으로 ML 모델을 학습, 배포, 운영하는 플랫폼
• 제조 운영 Apps: 품질·설비·생산·에너지 운영관리를 위한 애플리케이션
• AgentOps 플랫폼: LLM 기반 AI Agent를 실행, 관리, 운영하는 플랫폼
주요업무
[주요 업무]• PortaCON, Porta Studio, 노코드 시스템 통합 도구의 제품 기획
• 제조 현장의 설비·센서·PLC·계측기 연결 문제를 분석하고 제품 요구사항으로 구조화
• 노코드 기반 디바이스 설정, 데이터 포인트 매핑, 통신 설정, 배포 경험 설계
• FDE, 개발팀, 하드웨어팀, 고객사와 협업하여 제품 우선순위와 릴리즈 범위 정의
• 고객 현장 적용 과정에서 발견한 문제를 제품 개선 과제로 전환
• PRD, User Story, 화면 정책, 기능 명세, 제품 로드맵 작성 및 관리
[업무 도구 및 환경]
• 협업 도구: Slack, Jira, Bitbucket, Figma 등
• 기획 방식: PRD, User Story, 화면 정책, 기능 명세, 제품 로드맵 기반 협업
• 협업 대상: Software Engineer, Hardware Engineer, FDE, Designer, Business Team, 고객사 현장 담당자
자격요건
[필요 요건]• Product Manager, Product Owner, 서비스 기획 또는 이에 준하는 제품 기획 경험
• 복잡한 요구사항을 구조화하여 제품 요구사항으로 정리할 수 있는 능력
• 웹/소프트웨어 제품 개발 프로세스에 대한 기본 이해
• 개발자, 디자이너, 현장 엔지니어와 협업할 수 있는 커뮤니케이션 능력
• PRD, User Story, 기능 명세, 정책 문서 작성 역량
