우주[경력/2년이상] Product Engineer 채용
0.0우주에이엠에프
경력근거: MES, Dashboard 등 제조 기반 솔루션의 사용자 경험을 분석하고 핵심 문제를 기술로 해결
어제 확인채용 공고 보기
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
우주에이엠에프는 우주일렉트로닉스의 제조 MES·대시보드를 운영하는 사내 IT 법인이라, MES 운영 이상을 짚어 대시보드로 보여주는 이 도구는 그 제조 MES 데이터가 있어야 판정을 검증합니다.
'MES, Dashboard 등 제조 기반 솔루션의 사용자 경험 분석'. 이상 점검 대시보드가 그 핵심.
'업무 효율을 극대화할 내부 툴을 주도적으로 설계'. 이상 점검 도구가 전형적 내부 툴.
'기획부터 배포 후 피드백까지 책임'. 점검→대시보드→알림이 1인 E2E.
제조 MES 운영 로그를 받아 설비·공정 이상과 지연을 규칙으로 짚고, 원인 가설을 붙여 대시보드로 보여주는 1주 포트폴리오입니다.
우주에이엠에프 PE. 설비 이상을 운영자가 화면을 뒤져 찾던 일을, 자동 점검 + 대시보드로 옮기고 싶은 사람입니다.
설비 이벤트에 임계·라인을 붙이면, 도구가 (a) 이상·지연을 규칙으로 짚고 (b) 원인 가설에 근거를 달아 대시보드로 보여줍니다.
제조 MES 로그를 받아 설비·공정 이상과 지연을 짚고 원인 가설을 붙여 대시보드로 보여주는 동작하는 도구입니다.
현장 담당 라벨과 이상 판정 일치도를 재고, 오탐 비율을 보여주는 대시보드입니다.
임계 초과 시 담당자에게 자동 알림하고 대응 SLA를 추적하는 단계입니다.
MES 로그를 넣으면 이상·지연과 원인 가설이 근거를 달고 나오는 걸 시연합니다.
임계 기반 이상 탐지가 정답 계산과 일치하는 비율 100%
측정: 결정적 재계산, 표본: 이벤트 200건
일부러 만든 결측·경계·미등록 라인 30종을 넣어도 점검이 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 이상 판정 정확도는 우주에이엠에프 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
상관≠인과: 임계 초과 원인을 단정하지 않고 '점검 포인트'로 제시합니다.
실제 도입 시 달라지는 것: 실 설비·공정 임계가 더미와 다르므로 규칙을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
MES 설비 이벤트를 묶어 이상 점검 입력으로 쓴다
| event_id | line_raw | line_id | metric | value | threshold | ts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E900 | A라인(구) | — | 온도 | — | 100 | 2026-05-20T08:00:00 |
| E901 | 라인0 | ln0 | 진동 | 0 | 5 | 2026-05-20T08:00:00 |
| E902 | 과열라인 | ln2 | 온도 | 150 | 100 | 2026-05-20T03:00:00 |
| E903 | 미등록라인 | — | 사이클타임 | 30 | 20 | 1970-01-01T00:00:00 |
| E000 | 라인0 | ln0 | 온도 | 70 | 100 | 2026-05-20T08:00:00 |
{"type":"object","properties":{"event_id":{"type":"string"},"line_raw":{"type":"string"},"line_id":{"type":["string","null"]},"metric":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"threshold":{"type":"number"},"ts":{"type":"string"}},"required":["event_id","line_raw","line_id","metric","value","threshold","ts"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: value null(센서 누락), 0/극단(과열), line_id null 미등록, ts 1970(잡음), line_raw 표기 흔들림. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"event_id":{"type":"string"},"line_raw":{"type":"string"},"line_id":{"type":["string","null"]},"metric":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"threshold":{"type":"number"},"ts":{"type":"string"}},"required":["event_id","line_raw","line_id","metric","value","threshold","ts"]}| Node.js | MES 로그 ingest + 이상 규칙 + API(`POST /inspect`) |
| React | 운영 모니터링 대시보드 |
| Vue | 레거시 MES 화면 연동 |
| Svelte | 경량 실시간 이상 위젯 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(이상 판정 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(이상 알림 자동화)로 갑니다.
이상 점검 + 원인 가설
{"type":"object","properties":{"event_id":{"type":"string"},"status":{"type":"string","enum":["ok","anomaly","review"]},"hypothesis":{"type":"string"},"evidence":{"type":["object","null"],"properties":{"metric":{"type":"string"},"value":{"type":"number"},"threshold":{"type":"number"}},"required":["metric","value","threshold"]}},"required":["event_id","status","hypothesis","evidence"]}[
{
"event_id": "E902",
"status": "anomaly",
"hypothesis": "온도 임계 초과. 냉각 점검 권장",
"evidence": {
"metric": "온도",
"value": 150,
"threshold": 100
}
},
{
"event_id": "E000",
"status": "ok",
"hypothesis": "정상",
"evidence": {
"metric": "온도",
"value": 72,
"threshold": 100
}
},
{
"event_id": "E900",
"status": "review",
"hypothesis": "센서 결측. 확인 필요",
"evidence": null
}
]status 규칙·evidence 정합성은 자동 검증, hypothesis 타당성은 현장 담당/judge 검증.
근거: MES, Dashboard 등 제조 기반 솔루션의 사용자 경험을 분석하고 핵심 문제를 기술로 해결