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산업 AI (AX) · 직무 정보

🏭 제조 AI · 스마트팩토리 엔지니어 Manufacturing AI / Smart Factory Engineer

비전검사 AI / 예지보전 / MES · 공정 데이터 / 디지털트윈 · 품질 예측

준비 기간
전공 10~12개월 · 비전공 14~18개월 (추정)
예상 연봉 (신입~5년차, 참고)
약 3,200 ~ 5,500만원
시장 수요
증가 (정부 AX 지원 확대)

연봉 근거: 경총 대졸 초임(300인 미만 3,238만원, 300인 이상 5,001만원)을 바탕으로 한 추정이에요. 대기업 · 경력자는 더 높을 수 있어요.

제조 AI · 스마트팩토리 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

공장 설비 · 센서 · 카메라에서 나오는 데이터를 모아 불량 검사, 설비 고장 예측, 품질 예측 모델을 만들고 현장 시스템(MES 등)에 붙이는 직무입니다. 대기업은 AX · DX 조직이나 IT 계열사에서, 중소 · 중견기업은 스마트공장 솔루션 기업을 통해 주로 채용합니다. 모델 성능보다 현장에서 실제로 돌아가게 만드는 능력(카메라 · PLC · DB 연동)이 더 중요하게 평가됩니다. 비전공자도 교육과정 · 인턴 연계로 진입할 수 있는 편입니다.

제조 AI · 스마트팩토리 엔지니어 단계별 학습 로드맵

  1. 프로그래밍 · 데이터 기초 (1~3개월)

    • Python, Pandas, NumPy 기본
    • SQL과 관계형 DB(MySQL · MSSQL) 실습
    • 통계 기초와 품질관리(SPC) 개념
    • Linux · Git 기본
  2. 제조 현장 이해 (1~2개월)

    • MES · ERP · PLC가 하는 일 구분하기
    • 센서 · OPC UA · Modbus 등 설비 통신 기초
    • 사출 · 프레스 · 용접 등 공정과 불량 유형
    • KAMP 제조AI 데이터셋 가이드북 읽기
  3. 제조 AI 모델 (3~4개월)

    • OpenCV 전처리, YOLO 객체탐지 · 분류
    • 비지도 이상탐지(PatchCore, AutoEncoder)
    • 시계열 예지보전: 특징 추출 · 잔여수명 예측
    • 모델 경량화 · 엣지 배포(ONNX, Jetson)
  4. 통합 · 취업 준비 (2~3개월)

    • 모델 결과를 웹 대시보드 · API로 연결
    • Docker로 배포 가능한 데모 만들기
    • 제조AI 인력양성 · 인턴 연계 과정 지원
    • 현장 개선 효과를 수치로 정리한 포트폴리오

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핵심 기술 스택

비전 AI
OpenCV, PyTorch, YOLO, Anomalib
시계열 · 예지보전
Pandas, Scikit-learn, LightGBM, tsfresh
공장 시스템
MES, PLC, OPC UA, Modbus, MSSQL
배포 · 엣지
Docker, FastAPI, ONNX, NVIDIA Jetson
시각화 · 모니터링
Grafana, InfluxDB, Streamlit, Power BI

취업 가능 직종

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참고한 자료

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