Q. 취준생 실무 관련해서 질문드립니다.

답변 4

• 칸

  칸칸이삼성전자

  코차장 ∙ 채택률 67%

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  안녕하세요 생산 엔지니어는 AI 자체를 개발하는 것이 아니라, AI 기반 솔루션의 사용자입니다. AI 시스템 개발이나 데이터 분석 솔루션은 sw 엔지니어가 구축을 하죠. 물론, 설계 엔지니어도 Python과 같은 도구를 활용해 공정 데이터를 다룰 수 있는 기본 역량을 갖추는 것은 좋습니다.

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• 

  CareerArchitect11번가

  코사장 ∙ 채택률 89%

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  데이터엔지니어는 데이터가 존재하게 만드는 일을 합니다. 수집, 파이프라인 구축, 표준 스키마 생성, 데이터 품질관리, 서버관리가 메인 목적입니다. 현업에서 필요한 요건이 있어서 직접 데이터를 분석해서 보게 됩니다. 회사마다 차이는 있으나, 어떤 회사는 이 영역이 회사의 핵심이어서 데이터사이언스팀을 별도로 두는 경우도 있습니다. 그렇지만 기초적인 통계로 데이터를 확인하는 것은 현업에서 할 일입니다. 간단한 프로그래밍이 동반되는 경우가 있으나 대부분은 데이터엔지니어가 마련해준 표준 툴로 쉽게 보는 편 입니다. 생산라인에서 큰 문제가 발생하여 다각적으로 살펴보아야 할 때는 유관부서가 함께 모여서 회의를 통해 업무가 진행되게 되며, 이 때는 데이터엔지니어가 기술적으로 분석하고, 현업의 의견을 통하여 결론을 같이 내리게 됩니다.

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• 신

  신뢰의마부두산에너빌리티

  코사장 ∙ 채택률 91%

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  안녕하세요 멘티님, 기계공학과가 데이터를 다루는 경우는 프로세스 엔지니어나 품질직무인 경우에 담당합니다. 일반적인 AI의 경우 석유화학같이 직접적인 4발달린 로봇이 현장 순찰이나 생산설비의 DCS/PLC,MEC와 연결된 시스템 설비 스마트 팩토리의 설비에서 데이터 분석을 합니다.

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• 

  lIlllIIIII|lLS일렉트릭

  코대리 ∙ 채택률 72%

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  안녕하세요 멘티님. 다른 회사들은 모르겠지만 대기업에서는 프로그래밍 직무면 프로그래밍만 다루고 데이터 분석하는 팀은 따로 있습니다. 다른 직무 이해하는 정도로만 숙지하는 편입니다. 생산기술에서도 MES, PLC, 설비, 소재 등등 다양하기 때문에 여러 직무를 수행하지는 않습니다 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다~

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