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제조 데이터는 시간축이 전부입니다.
제조 데이터는 예쁘게 만드는 것보다, 연결되게 만드는 것이 먼저입니다.
RDBMS는 정형 데이터의 진실 원장입니다.
AI 서비스는 모델보다 데이터 계약과 피드백 루프가 핵심입니다.
AI가 현장에서 먹히려면 "운영 데이터의 품질"과 "피드백의 속도"가 승부입니다.
다만 "혼자 다 한다"가 아니라"운영 가능하게 만든다"는 의미입니다.
데이터 신뢰는 개인 책임이 아니라 시스템 책임 입니다.
하지만 그래서 AI가 안 되는 것이 아니라, 그래서 데이터 엔지니어링이 중요한 것입니다.

데이터파이프라인을 처음부터 설계한다면 어떤 아키텍처로 가시겠습니까
AI 서비스 및 AIAgent 개발을 "데이터 엔지니어"관점에서 어떻게 지원하겠습니까
RPA와 AI 자동화를 구분해서 설명하고, 현업 업무에 어떻게 적용하겠습니까
압박) 신입인데 Azure 운영과 데이터 플랫폼 품질을 책임질 수 있습니까
압박) 현업이 "일단 빨리 만들고 나중에 정리하자"라고 압박하면 어떻게 하겠습니까
압박) 제조업은 데이터가 지저분해서 AI가 안 된다는 말에 어떻게 반박하겠습니까
제조 데이터는 시간축이 전부입니다.
세 번째는 단위와 스케일입니다.
제조 데이터는 예쁘게 만드는 것보다, 연결되게 만드는 것이 먼저입니다.
설비나 시스템이 업데이트되면 컬럼이 바뀌거나 의미가 바뀌는 일이 흔한데, 그때마다 파이프라인이 깨지지 않게" 변경 감지-영향 분석-버전 관리 "흐름을 만들어 두겠습니다.
기준은 하나입니다.
품질룰을 정합니다.
룰 위반 시 동작을 정합니다.
저는 품질을 "정성"이 아니라 "운영 SLA"로 만들겠습니다.
예를 들어 LLM 기반 QA나 AIAgent가 답을 만들 때, 벡터DB에서 관련 문서를 찾고, 최종 상태 값이나 수치의 확정은 RDBMS에서 다시 조회하게 설계하겠습니다.
원칙은 보안, 비용, 자동화, 관측 가능성입니다.
클라우드는 "쓰면 편하다"가 아니라"운영하면 이긴다"의 영역입니다.
저는 먼저 AI 서비스가 어떤 입력을 받고 어떤 출력이나가며, 실패를 어떻게 감지할지부터 정의하겠습니다.
AIAgent라면 어떤 업무 문서를 참조하고, 어떤 시스템을 조회하고, 어떤 권한으로 실행하는지 안전장치가 필요합니다.
AI가 현장에서 먹히려면 "운영 데이터의 품질"과 "피드백의 속도"가 승부입니다.
LLM 도입은 기술 데모가 아니라 통제 설계가 먼저입니다.
마지막으로 데이터 정의서를 만듭니다.
RPA와 AI를 결합해 반복 리포트 생성, 이상 징후 알림, 표준문서 검색을 운영체계로 만들고, 장애대응 시간을 줄이는 운영KPI를 개선하겠습니다.
성과는 결과물 개수가 아니라 현업의 시간 절감과 의사결정 속도로 증명하겠습니다.
다만 "혼자 다 한다"가 아니라"운영 가능하게 만든다"는 의미입니다.
다만 현업의 속도 요구는 존중합니다.
책임은 시스템을 설계한 쪽이 집니다.
저는 "완벽한 데이터가 올 때까지 기다리자 "가 아니라, "불완전한 데이터를 통제해 쓰자"는 쪽입니다.
데이터가 지저분한 곳에서 성과를 내는 사람이 진짜 엔지니어입니다.
저는 데이터가 AI 성과를 결정한다는 신념으로 현장형 데이터 엔지니어를 목표로 하는 지원자입니다.

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