[주식회사 한국기술자산(KTA)] 데이터 사이언티스트 인턴 채용 (신입·주니어)

회사 소개

㈜한국기술자산(KTA, Korea Technology Asset)은 제조 설비의 고장을 사전에 예측하고 고장 위치까지 특정하는 제조 AI 솔루션을 개발하는 딥테크 스타트업입니다.

기존 HMI가 "지금 이 순간의 값"만 보여주고 설정값을 넘어선 뒤에야 알람을 울리는 방식이었다면, KIBO Solution™은 설비 데이터의 흐름을 학습해 이상 징후를 사전에 포착하고(고장 예측), PLC 제어 로직·전기설계도면·정비 이력을 근거로 고장 원인과 위치를 자동으로 특정하며(원인 진단), 모든 이력을 기록·통계화해 이력을 자산화합니다. 신규 센서 설치나 설비 증설 없이 현장에 이미 존재하는 데이터를 근거로 진단한다는 점이 핵심 기술 차별점입니다.

2026년 2월 법인 설립 이후 POSCO IMP 30th 선정 및 투자 유치, 과기정통부 국가 R&D 과제 선정, LS일렉트릭 공동 연구개발 기업 선정, 서울 AI 허브 협력 기업 선정 등 짧은 기간 안에 빠르게 성장하고 있습니다. 데이터가 쌓이는 것에서 그치지 않고, 이를 분석하고 모델링하여 제조 현장의 실질적인 비가동 손실을 줄이는 데까지 연결할 동료를 찾고 있습니다.

[복리후생]

업무에 필요한 AI 도구 구독 지원

업무용 최신형 맥북 지원

광화문역 도보 2분거리 역세권 사무실

성과급 지원

자유로운 간식·음료

리프레시 휴가

데이터 사이언티스트

주요 업무

1. 설비 센서·PLC 시계열 데이터를 활용한 이상 감지(anomaly detection) 및 고장 예측 모델 설계·개발·검증
2. PLC 제어 로직(Ladder), 전기설계도면, 정비 이력 데이터를 활용한 고장 원인 진단 로직 개발
3. 정상 패턴 대비 미세한 변화를 조기에 포착하는 시계열 분석 및 피처 엔지니어링
4. 예측·진단 결과를 현장 관제 디스플레이 및 모바일 리포트로 제공하기 위한 데이터 파이프라인 및 시각화 작업
5. 실증 현장(PoC)에서 수집되는 데이터를 기반으로 한 모델 성능 모니터링, 튜닝 및 재학습
6. 연구/개발팀과의 협업을 통한 예측·진단 엔진 고도화

자격 요건

1. 통계학, 수학, 산업공학, 컴퓨터공학, 전기/기계공학 또는 관련 전공자 우대
2. Python을 활용한 데이터 분석/모델링 실무 또는 프로젝트 경험
3. SQL을 활용한 데이터 추출 및 가공 능력
4. 시계열 데이터, 통계학 및 머신러닝 기본 이론에 대한 이해
5. 문제를 정의하고 데이터로 검증하는 논리적 사고력과, 제조 현장 도메인을 빠르게 학습하려는 태도

우대 사항

1. 시계열 이상 탐지(anomaly detection), 예지보전(PdM) 관련 프로젝트 또는 연구 경험
2. Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow 등 ML/DL 프레임워크 사용 경험
3. Kaggle, 공모전, 캡스톤 프로젝트 등 데이터 분석·모델링 프로젝트 수행 경험
4. 초기 스타트업 환경에서 빠르게 실험하고 실증(PoC) 결과로 검증하는 방식에 대한 관심

전형 절차

1. 서류 전형
2. 면접
3. 최종 합격