Q. Ai 활용 역량 중요성

답변 9

• ㄱ

  ㄱㄱㄱㄴㄴㄴㄱㄱㄱLG에너지솔루션

  코사원 ∙ 채택률 0% ∙

  회사

  일치

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  생산기술 그 자체에는 아직 필요는 없지만,공정 단에서 디지털트윈이라던가 다른 AI 기술을 활용하는 직무들이 있습니다. 다만, 해당 직무의 경우에는 단순히 AI 활용 경험 이외에도 연구경험을 요구할 수 있어서 간극이 존재할 수는 있겠습니다.

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• 

  엔소리LG에너지솔루션

  코상무 ∙ 채택률 61% ∙

  회사

  일치

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  음 AI 툴을 익히기보다 내가 하는 일 내에서 AI로 효율을 높이는 것들을 해보시면 좋을거 같습니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  결론부터 말씀드리면, AI 활용 역량은 에너지·가스 생산기술/공정엔지니어에서도 분명 활용도가 높아지고 있지만, 지금 3학년이라면 AI 자체를 하나의 핵심 스펙으로 만드는 것보다 화공 전공지식과 공정·안전 역량을 먼저 갖추고 AI를 업무에 활용할 수 있는 정도를 추가하는 것이 효율적입니다. 실제 최근 공정 관련 채용에서도 데이터 처리와 LLM 활용을 우대하거나, AI Tool 활용 경험을 우대사항으로 명시한 사례가 있습니다. 생산기술에서 AI가 중요한 이유도 일반적인 생성형 AI 사용 자체보다는 공정 데이터를 가지고 문제를 해결하는 데 있습니다. 예를 들어 운전 데이터에서 이상 패턴을 찾거나, 설비·공정 데이터를 분석해서 원인을 추적하거나, 생산성과 에너지 효율을 비교하거나, 반복적인 데이터 정리와 보고서 작성 업무를 자동화하는 식입니다. 실제 에너지 분야에서도 Python을 활용한 데이터 처리와 자동화, 이상탐지·예측분석 등을 요구하는 직무가 등장하고 있고, 공정 최적화 분야에서는 공정 모델과 데이터 분석, 성능 모니터링을 함께 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다. 그래서 질문하신 주 1회 AI 스터디는 해볼 만합니다. 다만 스터디의 목적을 “AI 스펙 하나 추가”로 잡으면 효율이 떨어집니다. 가장 좋은 방식은 화공 전공과 연결해서 작은 프로젝트 하나를 만드는 것입니다. 예를 들어 공개된 에너지·공정 데이터를 가지고 Python으로 전처리하고 시각화한 뒤, 특정 운전변수와 생산량·에너지 사용량의 관계를 분석하고 이상치를 찾아보는 정도면 충분합니다. 여기에 ChatGPT나 다른 생성형 AI를 활용해 코드 작성이나 분석 아이디어를 보조받고, 결과는 본인이 검증하는 방식이면 좋습니다. 현재 취업시장에서도 AI를 단순히 사용할 줄 아는 것보다 실제 데이터를 활용해 업무를 개선하는 역량이 더 직무 친화적입니다. 고용24에서도 공정기술·공정개발 지망 이공계 학생을 대상으로 AI를 이용한 공정 이상 탐지와 데이터 분석을 교육하는 과정이 운영되고 있습니다. 다만 우선순위를 놓치면 안 됩니다. 3학년 2학기라면 화공기사 등 전공 자격, 공정설계·열역학·유체·반응공학·분리공정 등의 전공지식, P&ID와 공정 흐름 이해, 공정안전/PSM에 대한 이해, 영어를 먼저 챙기는 게 좋습니다. 특히 에너지·가스 공정엔지니어는 AI만으로 일하는 직무가 아니라 공정 자체를 이해하고 안전하게 운전·개선하는 것이 본업입니다. 최근 특수가스 공정엔지니어 채용에서도 화공 전공지식, PSM·SOP·위험성평가, 공정모사 경험 등이 주요 역량으로 제시되고 AI Tool 활용은 우대사항으로 들어가 있습니다.

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• 컨

  컨설턴트 이선생PwC컨설팅

  코전무 ∙ 채택률 80%

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  안녕하세요. 제조·에너지 기업의 디지털 전환 과제를 컨설팅 관점에서 수행해온 입장에서 답변드리겠습니다. 결론부터 말씀드리면, 스터디는 하시되 "결과물이 남는 형태"일 때만 가치가 있습니다. 1. 중요성은 커지고 있지만, 신입에게 요구되는 형태가 다릅니다 에너지·가스 플랜트에서 AI 도입은 이미 진행형입니다. 다만 현장에서 실제로 필요한 사람은 모델을 만드는 사람이 아니라, 공정을 알면서 데이터를 읽을 줄 아는 사람입니다. 구체적으로 이런 일들입니다. - DCS나 PI 시스템에 쌓인 태그 데이터(온도·압력·유량)에서 이상 징후 찾기 - 알람이 하루 수천 건씩 뜨는데 그중 의미 있는 것만 걸러내기(알람 합리화) - 설비 진동·온도 데이터로 고장 시점 예측(예지정비) - 운전 조건과 수율·에너지 원단위의 관계 분석 여기서 병목은 늘 알고리즘이 아니라 도메인입니다. 데이터 사이언티스트는 있는데 "이 압력 변동이 정상인지 아닌지"를 판단할 사람이 없어서 프로젝트가 멈추는 경우를 많이 봤습니다. 화학공학 전공이 여기서 가치가 있습니다. 2. 그래서 스터디를 고르는 기준 주 1회 스터디 자체가 좋고 나쁘고가 아니라, 학기 말에 무엇이 남는지로 판단하세요. - 강의 듣고 실습 따라 치는 스터디: 남는 게 없습니다. 자소서에 쓸 문장이 "AI 스터디에 참여했습니다" 한 줄뿐이면 안 하느니만 못합니다. - 각자 주제를 잡고 데이터로 결론을 내는 스터디: 합니다. 한 학기에 작은 분석 1개만 완성해도 충분합니다. 가입 전에 "학기 말 산출물이 무엇인가"를 물어보시고, 답이 애매하면 차라리 혼자 하시는 게 낫습니다. 3. 3학년 2학기 기준 우선순위 냉정하게 순서를 매기면 이렇습니다. 1) 전공 학점과 화공기사 준비 (4학년 1회차 필기 일정 역산하면 지금부터 준비 구간입니다) 2) Python으로 공정 데이터 다뤄본 경험 1건 3) 그 외 AI 자격증류 2번은 생각보다 금방 만듭니다. 공개된 공정 데이터셋이나 학과 실험 데이터로 "운전 변수와 수율의 관계를 분석하고 어떤 변수를 우선 관리해야 하는지"까지 결론 내면 끝입니다. 전처리, 시각화, 회귀 또는 변수 중요도 정도면 충분하고, 딥러닝까지 갈 필요 전혀 없습니다. 4. 면접에서 실제로 갈리는 지점 "파이썬 할 줄 압니다"는 이제 변별력이 없습니다. 대신 이런 질문에 답할 수 있으면 확실히 차별화됩니다. - 분석 결과가 현장 엔지니어의 경험과 달랐을 때 어떻게 하시겠습니까 - 데이터가 이상하게 나왔을 때 센서 문제인지 공정 문제인지 어떻게 구분하시겠습니까 이건 도구를 배워서 나오는 답이 아니라 직접 데이터를 만져보고 고민해봐야 나오는 답입니다. 스터디를 하신다면 이 질문에 답할 수 있는 상태를 목표로 잡으시면 됩니다. 정리하면, "있으면 좋다" 수준이 맞긴 하지만 그건 자격증 얘기고, 공정 데이터를 직접 분석해본 경험 하나는 이미 "있으면 확실히 유리한" 영역으로 넘어왔습니다. 전공을 1순위로 두시되 그 경험 하나만 만들어두세요. 응원하겠습니다.

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• 웅

  웅박

  코대리 ∙ 채택률 67%

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  안녕하세요~ 일단 스터디는 적당히 하시면 좋을 듯 합니다. 입사하자마자 활용을 잘하면 업무의 기회가 많이 생깁니다. 대부분의 현직자는 도메인 지식이 있지만 IT or LLM을 활용한 프로그램 구현에는 약한 모습이 많습니다. 그래서 고년차가 제안을 하고 그 제안을 저년차들이 직접 수행하는 모습을 많이 볼 수 있습니다(7-80%정도) 지금 대부분의 대기업은 AI AX로 난리가 아닙니다. LG그룹도 예외는 없죠. 전 계열사의 CDO 조직과 같이 데이터를 다루는 조직에서 서로 앞다퉈 진행하고 있답니다. 구체적인 계획, 방향 보다는 일단 시작하자라는 느낌이 강합니다. 조직 내에서 바이브 코딩, AI AGENT를 개발해 업무 자동화 및 고도화를 지속 요구 하고 있어요. LLM API를 활용한 데이터 분석, 분석 자동화 등이 진행되고 있죠~ 다만 제약 사항이 많습니다. 워낙 보안을 강조하니 한정된 인원 조직에게 권한을 부여하는게 사실이에요. 그러니 공부 꼭 하고 오세요 그 다음! AI만 잘 다뤄서는 안됩니다. 기본적으로 파워포인트, 엑셀은 공부 좀 하고 오시면 좋을 듯 합니다. 가끔 어디서부터 지도해야 하지 싶은 생각이 많이 듭니다. 최근 근처 신입사원 3명을 봤지만 3명 모두 오피스 기본 기능도 못 쓰는게 보여 아쉬운 생각이 들었습니다. 실제로 AI가 만들어준 보고서 아직까지 안쓰입니다. 아직까지 티도 많이 나고, 만들더라도 유첨 수준!! 결국 보고를 받는 사람도 보고를 하는 사람도 아직은 옛 사람들이며, 회사 스타일로 보고서가 만들어지려면 AI도 많은 학습이 필요할 것 같아요. 스터디 하시면서 뭔가 자동화 프로그램을 많이 만들어 보고 오시면 좋을 것 같아요~ 스펙이라기 보다는 실전! 적용! 이게 더 중요할 듯 해요~ 결과물이 본인의 포트폴리오에요. 그리고 만들다보면 pain point도 알게 되고 개선하면서 실력도 늘어요 나중에 PT할때 보여주면 좋겠죠? 화이팅하세요

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 57%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 생산기술과 공정엔지니어에서도 AI와 데이터 활용 중요성은 커지고 있습니다. 다만 신입 화학공학 전공자에게 AI 모델 개발자 수준의 역량을 요구한다기보다 공정 데이터를 분석하고 이상 원인이나 품질 및 수율에 영향을 주는 변수를 찾아 개선하는 능력이 더 중요합니다. 따라서 AI 관련 자격증을 여러 개 취득하기보다는 Python을 이용한 데이터 전처리와 시각화, 회귀분석, 기본적인 머신러닝 정도를 익혀두세요. 가능하다면 온도와 압력, 유량 등 공정 데이터를 활용

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​에너지 및 가스 기업의 생산기술과 공정 엔지니어 직무에서도 디지털 전환이 빨라지며 공정 데이터 분석과 최적화에 인공지능을 적용하는 시도가 꾸준히 늘고 있습니다. 다만 학부생 수준에서 요구하는 핵심 스펙은 여전히 화공기사 같은 전공 필수 자격증과 전공 지식이 중심이 됩니다. ​주 1회 정도의 스터디를 활용해 파이썬 기반 데이터 분석이나 기본 도구를 접해보는 것은 부담 없는 차별화 요소로 매우 좋습니다. 전공 공부와 필수 스펙 준비에 방해가 되지 않는 선에서 스터디에 참여해 기초적인 경험을 쌓아두시면 자소서나 면접에서 좋은 강점이 됩니다. 결국 핵심 전공 역량을 탄탄히 다져두는 것을 최우선으로 삼고 인공지능 관련 경험은 보충적인 우대 스펙으로 가볍게 얹어가는 방향을 권합니다. ​응원하겠습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 53%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 생산기술과 공정엔지니어에서도 AI와 데이터 활용 역량의 중요성은 커질 가능성이 높습니다. 다만 신입에게 AI 자체가 핵심 스펙이라기보다 공정 데이터를 활용해 문제를 찾고 개선하는 능력이 우선입니다. 화공양론과 열역학, 반응공학, 전달현상 같은 전공 기반을 먼저 탄탄하게 가져가셔야 합니다. AI 스터디는 주 1회 정도라면 참여해볼 만합니다. 단순히 생성형 AI 사용법만 배우기보다 Python으로 공정 데이터를 분석하고 이상치를 탐지하거나 품질과 공정조건의 관계를 분석하는 작은 프로젝트까지 만들어보세요. 별도의 AI 자격증을 여러 개 준비할 필요는 없습니다. 전공과 공정 이해를 중심에 두고 데이터 분석과 AI를 문제해결 도구로 활용한 경험 하나를 만드는 정도면 학부생에게 충분히 좋은 차별점이 될 수 있습니다.

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• 

  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 96%

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  에너지와 가스 기업의 생산기술 및 공정엔지니어 직무에서도 인공지능 활용 역량의 중요성은 꾸준히 커지고 있습니다. 과거에는 공정 데이터를 엑셀이나 통계 프로그램으로 분석하는 수준에 머물렀지만, 최근에는 스마트 팩토리 구축과 공정 효율화, 안전 관리 고도화를 위해 빅데이터 분석과 머신러닝 기술을 현장에 적극적으로 도입하는 추세입니다. 화학공학에서 다루는 방대한 공정 변수와 시계열 데이터를 다룰 줄 아는 엔지니어는 현업에서 큰 경쟁력을 가집니다. 다만 채용 시장에서 이 역량이 무조건 없으면 안 되는 필수 자격증 같은 개념은 아닙니다. 공정엔지니어의 본질은 단위조작에 대한 이해와 화학공학 기초 지식이므로 전공 학점과 관련 기사 자격증이 우선입니다. 따라서 '없으면 말고, 있으면 좋다'는 조언도 일리가 있지만, 앞으로 실무에서 다루는 데이터의 양과 복잡성이 늘어난다는 점을 고려하면 '있으면 확실히 차별화되는 무기'가 됩니다. 주 1회 인공지능 활용 스터디 참여는 3학년 2학기라는 시기에 충분히 도전해 볼 만한 가치가 있습니다. 엄청난 수준의 알고리즘을 개발하는 능력을 요구하는 것이 아니라, 파이썬을 활용해 공정 데이터를 전처리하고 시각화하거나 간단한 예측 모델을 다뤄보는 경험이면 충분합니다. 스터디를 통해 배운 내용을 나중에 공정 모림 실습이나 캡스톤 디자인, 혹은 자기소개서의 프로젝트 경험으로 녹여낸다면 비전공자나 다른 지원자들과 차별화되는 인재임을 어필할 수 있을 것입니다.

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