[VIRKEYD] 산업 데이터 엔지니어 (Python·SQL)

About the role

프롬디는 산업현장의 데이터를 이해하고 판단하는 AI 기술을 개발하는 산업 AI 스타트업입니다.

산업현장마다 서로 다른 공정·설비·작업·센서 데이터를 공통 언어로 변환하고, 법규와 산업별 기준을 연결해 현장 상황을 판단하는 AI 엔진 VIRKEYD(버키드)를 만들고 있습니다. VIRKEYD는 현장의 위험을 판단하고 필요한 조치를 제안하며, 그 과정에서 나온 판단 근거와 이행 결과를 데이터로 축적합니다.

이 기술과 데이터를 바탕으로 산업안전·컴플라이언스를 넘어 인증, 금융·융자, 해외진출, 정부사업 관리까지 서비스를 넓혀가고 있습니다.

[데이터 플랫폼팀]
VIRKEYD의 AI 판단 엔진과 여러 산업·서비스에 공통으로 쓰이는 기반 기술을 연구·개발하는 팀입니다. AI 서비스 개발자, 서비스개발팀과 협업합니다.


[이 포지션에서 하는 일]
산업현장의 데이터는 업종, 사업장, 공정, 설비마다 구조와 표현 방식이 다릅니다. 같은 설비 상태도 기업마다 명칭과 코드, 형식이 다르고, 센서 신호도 단위와 기준이 제각각입니다. 이런 데이터를 한 데이터베이스에 모으는 것만으로는 산업 전반에 적용되는 AI 판단 엔진을 만들 수 없습니다.

이 포지션은 산업 데이터의 수집, 표준화, 공통 데이터 모델 설계, 파이프라인 구축, 품질 검증까지 데이터 엔지니어링의 핵심 영역을 맡습니다. 고객과 산업이 바뀌어도 데이터를 처음부터 다시 해석하지 않아도 되는, 재사용성과 확장성을 갖춘 산업 데이터 플랫폼을 만드는 것이 목표입니다.

What you'll do

[산업 데이터 수집 및 연계]
• 공정·설비·작업·센서 데이터의 수집 및 처리 기능 개발
• 기업별로 다른 데이터 구조와 형식을 분석하고 연계 방안 설계
• API, 데이터베이스, 외부 시스템을 활용한 데이터 수집·연동 구현
• 수집 주기, 데이터 형식, 변경 및 오류 처리 방식 설계

[공통 언어 변환 및 표준화]
• 산업별 공정·설비·작업 데이터의 공통 구조 및 표준 데이터 모델 설계
• 서로 다른 명칭, 코드, 속성, 단위의 변환·매핑 기능 개발
• 설비 상태, 작업 조건, 현장 이벤트 등 신호의 표준화 및 의미 해석
• 신규 산업·고객사 데이터가 공통 체계에 연결되도록 확장 구조 설계

[데이터 모델링 및 파이프라인]
• Python, SQL 기반 수집·정제·변환·적재 기능 개발
• PostgreSQL, MySQL 데이터 구조 설계 및 최적화
• ETL/ELT 파이프라인 설계 및 구현
• 공정·설비·작업·위험요인 간 관계를 표현하는 데이터 모델 개발

[데이터 품질 및 신뢰성]
• 정합성, 완전성, 일관성 검증 기능 개발
• 중복·누락·오류 데이터 탐지 및 정제
• 수집·변환 과정의 이력 관리와 오류 추적 체계 구축

[AI 판단 엔진 연계 및 데이터 자산화]
• AI 판단 엔진이 활용할 구조화된 산업 데이터 및 현장 상황정보 제공
• 판단 결과·근거·조치·이행 데이터를 재활용할 수 있는 구조 구축
• 데이터 출처, 변경 이력, 접근권한을 고려한 관리체계 개발
• 데이터 모델과 변환 규칙에 대한 기술 문서화

Requirements

• Python으로 데이터 처리 및 변환 기능을 직접 구현할 수 있는 분
• SQL 활용과 관계형 데이터베이스에 대한 이해가 있는 분
• 데이터의 구조와 관계를 분석하고 데이터 모델을 설계할 수 있는 분
• 서로 다른 형식의 데이터를 수집·정제·변환하는 로직을 구현할 수 있는 분
• REST API, JSON 등 시스템 간 데이터 연동 방식을 이해하는 분
• 데이터 오류와 정합성 문제를 분석하고 해결할 수 있는 분
• Git 기반 코드 관리 및 협업이 가능한 분
• 데이터의 저장·처리뿐 아니라 데이터가 의미하는 내용과 활용 목적을 이해하려는 분
※ 실무 경력이 없어도 개인·팀 프로젝트, 오픈소스 기여 등으로 위 역량을 보여주실 수 있다면 지원 가능합니다.

Preferred qualifications

• ETL/ELT 파이프라인을 직접 설계하거나 구현한 경험
• PostgreSQL 또는 MySQL 데이터 모델링 및 성능 개선 경험
• 서로 다른 시스템의 데이터를 통합하거나 표준화한 경험
• 데이터 품질 검증, 오류 처리, 파이프라인 모니터링 기능 개발 경험
• MES, ERP, SCADA, IoT 등 산업 시스템과의 데이터 연계 경험
• 센서·설비 데이터 수집·가공·표준화 및 시계열·이벤트 데이터 처리 경험
• 메타데이터 관리, 공통 데이터 모델, 지식그래프·온톨로지 활용 경험
• 데이터 변경 이력, 출처, 계보 관리 체계에 대한 이해
• AI·LLM 서비스용 데이터 파이프라인 구축 경험
• 제조업·산업안전·설비관리 등 산업 데이터 프로젝트 경험

[현재 기술 스택]
Python, SQL, PostgreSQL, MySQL, FastAPI, OpenAI API, pgvector, REST API, AWS S3, MinIO
(Java 17 / Spring Boot 3.2 기반 서비스와 연계)
모든 기술의 사전 경험을 요구하지는 않습니다.

Benefits

[근무 조건]
• 고용형태: 정규직 (입사 후 3개월 시용기간)
• 근무시간: 주 5일, 09:00~18:00
• 근무지: 서울 강남구
• 급여: 직무 및 역량에 따라 개별 협의

[복리후생]
• 휴가
• 교육비 지원 (한도 내)
• 도서 구입비 지원
• 저녁 식대 지원
• 공통·개별 성과금
• 결혼·장례 등 경조사 지원

※ 근속·직급·내규에 따라 세부 조건이 다를 수 있습니다.

Hiring process

서류 전형 - 동료 면접- 대표 면접- 처우 협의 및 입사

[서류 전형]
이력서와 포트폴리오를 함께 제출해 주세요. 직접 수행한 프로젝트, 담당 역할, 데이터 처리 및 모델링 경험을 중심으로 검토합니다.

[동료 면접]
함께 일할 동료가 Python·SQL 데이터 처리 역량, 데이터 모델링에 대한 이해, 수집·정제·변환 및 파이프라인 구현 능력, 서로 다른 데이터 구조를 표준화하는 문제 해결 능력, 협업 방식을 확인합니다.

[대표 면접]
프롬디의 사업 방향에 대한 이해, 업무 책임감과 주도성, 협업 방식, 성장 가능성을 종합적으로 봅니다.

※ 포트폴리오에 아래 내용을 담아주시면 좋습니다.
• 직접 설계·구현한 데이터 처리 시스템과 담당 역할
• 주요 데이터 모델 및 처리 구조
• 서로 다른 데이터 구조를 통합·표준화한 경험
• 데이터 정확성, 정합성, 처리 성능을 개선한 경험