포지션 상세
Partridge Systems는 제조 설비의 이상탐지와 예지보전(PdM)을 위한 AI 솔루션 기업입니다.
자사 Edge Solution은 현장 설비의 센서 데이터를 실시간으로 수집·모니터링·분석하고, 자사 AI Agent는 모델 분석 결과를 설명 가능한 리포트와 조치 제안으로 전환하여 설비 엔지니어의 의사결정을 돕습니다.
반도체·배터리·플랜트 등 제조 현장의 실제 데이터를 다루며, PoC를 넘어 반복 가능한 제품으로 만들어가는 팀에서 함께할 데이터 사이언티스트를 찾습니다.
• 정상/이상 패턴을 정의하고 데이터 품질, 이벤트, 운전 조건 변화에 따른 모델 성능을 평가합니다.
• 자사 Edge Solution의 실시간 모니터링·알람·분석 기능과 연동되는 ML 파이프라인을 구현합니다.
• 자사 AI Agent와 연동하여 모델 결과를 설명 가능한 리포트와 조치 제안으로 연결합니다.
• 고객 현장의 설비 전문가와 협업하여 데이터 해석, 모델 검증, 개선 방향을 도출합니다.
• PoC 성공 사례를 반복 가능한 제조 예지보전 제품 기능으로 전환합니다.
• ML/DS, 시계열 분석, 이상탐지, 예지보전 관련 경력 3년 이상인 분
• Python 기반 데이터 분석, 모델링, 시각화, 성능 평가 경험이 있는 분
• 진동, 온도, 전류, 압력, 로그 등 산업 데이터를 다뤄 본 경험이 있는 분
• 통계적 모델, 머신러닝, 딥러닝 기반 이상탐지 기법에 대한 이해가 있는 분
• 고객 현장의 모호한 데이터를 분석하고 실용적인 모델로 구현할 수 있는 분
• 모델 성능뿐 아니라 운영 가능성, 설명 가능성, 유지보수성을 중요하게 생각하는 분
이런 분과 함께하고 싶습니다
• 논문 속 모델이 아니라, 현장에서 돌아가는 모델을 만드는 데서 보람을 느끼는 분
• 데이터가 지저분하고 라벨이 부족한 상황에서도 문제를 정의하고 답을 찾아가는 분
• 설비 전문가의 도메인 지식을 존중하고, 이를 모델에 녹여낼 수 있는 분
자사 Edge Solution은 현장 설비의 센서 데이터를 실시간으로 수집·모니터링·분석하고, 자사 AI Agent는 모델 분석 결과를 설명 가능한 리포트와 조치 제안으로 전환하여 설비 엔지니어의 의사결정을 돕습니다.
반도체·배터리·플랜트 등 제조 현장의 실제 데이터를 다루며, PoC를 넘어 반복 가능한 제품으로 만들어가는 팀에서 함께할 데이터 사이언티스트를 찾습니다.
주요업무
• 제조 설비 센서 데이터를 분석하여 이상탐지, Fault Detection, Health Index, RUL 예측 모델을 개발합니다.• 정상/이상 패턴을 정의하고 데이터 품질, 이벤트, 운전 조건 변화에 따른 모델 성능을 평가합니다.
• 자사 Edge Solution의 실시간 모니터링·알람·분석 기능과 연동되는 ML 파이프라인을 구현합니다.
• 자사 AI Agent와 연동하여 모델 결과를 설명 가능한 리포트와 조치 제안으로 연결합니다.
• 고객 현장의 설비 전문가와 협업하여 데이터 해석, 모델 검증, 개선 방향을 도출합니다.
• PoC 성공 사례를 반복 가능한 제조 예지보전 제품 기능으로 전환합니다.
자격요건
• 관련 경력 3년 이상• ML/DS, 시계열 분석, 이상탐지, 예지보전 관련 경력 3년 이상인 분
• Python 기반 데이터 분석, 모델링, 시각화, 성능 평가 경험이 있는 분
• 진동, 온도, 전류, 압력, 로그 등 산업 데이터를 다뤄 본 경험이 있는 분
• 통계적 모델, 머신러닝, 딥러닝 기반 이상탐지 기법에 대한 이해가 있는 분
• 고객 현장의 모호한 데이터를 분석하고 실용적인 모델로 구현할 수 있는 분
• 모델 성능뿐 아니라 운영 가능성, 설명 가능성, 유지보수성을 중요하게 생각하는 분
이런 분과 함께하고 싶습니다
• 논문 속 모델이 아니라, 현장에서 돌아가는 모델을 만드는 데서 보람을 느끼는 분
• 데이터가 지저분하고 라벨이 부족한 상황에서도 문제를 정의하고 답을 찾아가는 분
• 설비 전문가의 도메인 지식을 존중하고, 이를 모델에 녹여낼 수 있는 분
