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Factory Intelligence Starts Here

제조의 미래를 만드는 경험, Team Hyundai와 함께

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제조 SW/AI 경력 집중채용

모집기간
5월 1일(금) ~ 5월 17일(일)까지​
지원대상
  • 학사 이상의 학위를 보유하신 분
  • 해외여행과 출장을 위한 비자 발급이 가능하신 분
    ※ 남성의 경우 병역필 또는 면제자
모집분야
SDF, 제조AI, 제조로보틱스​, 제조물류지능화
채용 프로세스

  • 서류전형

  • 직무면접
    (인성검사)

  • 종합면접

  • 채용검진

  • 최종합격
    및 입사

  • 지원 직무에 따라 자격요건 및 채용 프로세스가 상이할 수 있으니, 공고별 안내사항을 확인해 주세요.
우리의 비전​

Factory Intelligence

“세상에 없던 미래 제조 솔루션을 만듭니다.”

미래 제조는 더 높은 수준의 인텔리전스와
​이를 실제로 연결하는 소프트웨어로부터 시작됩니다.​

데이터가 연결되고 운영이 소프트웨어로 정의되며 AI가 판단을 돕는 곳.
물류가 지능적으로 최적화되고, 사람과 로봇, 설비가 더 유연하게 협동하는 구조.

이것이 현대자동차가 만들어가는 미래를 향한 제조 솔루션입니다.

SDF

Software Defined Factory의 핵심은 신속하고 유연한 제조 환경을 구현하는 것입니다.
방대한 데이터를 하나로 연결하고, 이를 AI로 분석·예측·개선함으로써 제조 현장의 의사결정 능력을 향상시킵니다.
개별공장과 단위를 넘어 소프트웨어를 통해 하나의 유기적인 시스템처럼 연결되는 스마트팩토리.
SDF는 제조 산업의 패러다임을 바꾸는 현대자동차의 새로운 변화입니다.

제조AI

글로벌 생산 현장의 대규모 데이터를 기반으로 '공정 최적화', '예지보전', '비전 기반 품질 검사' 등
도메인에 특화된 핵심 AI 알고리즘을 설계합니다.
설계부터 적용, 피드백, 고도화로 이어지는 학습 루프를 통해 AI가 의사결정을 보조하고
나아가 자율적으로 공장을 운영하는 진정한 의미의 'AI Factory'를 완성해 나갑니다.

제조로보틱스

현대자동차 제조현장의 Use-case를 바탕으로 지능형 로봇 솔루션을 개발하고,
생산·적용·운영까지 기술 생애주기 전반을 주도합니다.
완성차 제조 노하우를 로봇 개발에 녹여내 품질·원가·양산성 모두를 확보해 나가며,
제조 현장 데이터를 활용한 학습과 검증 과정을 통해 로봇 지능화 기술을 고도화합니다.
현대자동차의 제조로보틱스는 미래 제조의 현실화이자 인류를 위한 제조 혁신입니다.

제조물류지능화

제조 현장의 물류를 자동화와 실시간 최적화 기술로 전환하여, 지능적으로 작동하는 물류 운영 체계를 만듭니다.
공장에서 발생하는 물류 데이터를 기반으로 AGV·AMR의 물류 특화 알고리즘을 설계합니다.
단순한 시뮬레이션에 머물지 않고, 실제 공장 환경에서 검증하여 신뢰성 있는 물류 시스템을 완성해 나가는 것.
그것이 현대자동차 제조물류지능화의 궁극적인 목표입니다.

Exploring How Team Hyundai Works

세상에 없던 미래 제조를 만들어가는 여정,
Team Hyundai가 들려주는 특별한 이야기를 확인해보세요.

Team Hyundai Stories

미래 제조를 만들어가는 생생한 4편의 스토리를 만나보세요.

  • SDF
    Software Defined Factory,
    공장의 미래를 소프트웨어로 설계하는 사람들
  • 제조AI
    연구실을 넘어,
    AI를 통해 해결책을 만드는 사람들
  • 제조로보틱스
    기술이 현실이 되는 순간, 로봇을 제조 현장의
    ‘Use-Case’ 로 만드는 사람들
  • 제조물류지능화
    정확하고 신속하게, 물류 알고리즘으로
    제조 현장의 흐름을 설계하는 사람들

모집공고

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  • SDF
  • 제조AI
  • 제조로보틱스
  • 제조물류지능화

Hyundai Journal

SDF
로봇과 AI가 이끄는 미래형 공장,
스마트 팩토리를 이야기하다
제조AI
완벽한 차량 품질을 위한 제조 신기술,
무인 자율검사 플랫폼
제조로보틱스
현대차그룹, CES 2026에서 우리의 일상으로 들어온 AI 로보틱스를 선보이다
제조물류지능화
사람과 로봇의 이상적인 조화

자주 묻는 질문

현대자동차 제조 SW/AI
경력 집중채용
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SDF

Software Defined Factory, 공장의 미래를 소프트웨어로 설계하는 사람들

현대자동차가 그리는 미래 제조 경쟁력은 소프트웨어로 정의하고, 글로벌 공장에 일관되게 적용하며 변화에 신속하게 대응하는 것입니다. 공장의 모든 결정과 실행을 코드와 알고리즘으로 정의하며, 모든 영역을 소프트웨어 관점에서 재설계 하는 것. 그 중심에는 Software Defined Factory SDF가 있습니다.

우리가 추구하는 SDF는 현장의 목소리를 직접 듣고, 그 필요를 소프트웨어로 어떻게 정의할 것인지 고민하는 것입니다. 소프트웨어를 통해 프로세스 혁신과 글로벌 표준화를 설계해가는 우리의 여정을 각기 다른 배경과 전문성을 가지고 SDF에서 일하고 있는 세 분의 이야기를 통해 생생히 소개해드립니다.

Q. 안녕하세요, 세 분 간단한 자기소개 부탁드립니다.

박홍준 책임 안녕하세요, 저는 SDF의 데이터 사이언티스트입니다. 경력직으로 현대자동차에 입사한 후 제조 데이터를 분석하고 AI/ML 모델을 개발하는 업무를 담당해왔어요. SDF 합류 후에는 그보다 한 단계 더 나아가 제조 현장의 목소리를, IT의 눈으로 바라보고 어떻게 소프트웨어로 해결할 수 있을지 고민하고 있어요.


김태준 매니저 저는 대학원 졸업 후 설비제어기술 분야로 입사한 뒤 비전과 PHM 같은 영역을 거쳐 지금은 품질과 설비 관련 데이터를 기반으로 테스트와 검증 업무를 담당하고 있습니다. SDF에서 개발하고 있는 여러 어플리케이션과 로직이 실제 사용자의 의도를 잘 반영하여 작동하고 있는지 검증하는 역할을 하고 있죠.


이현석 책임 저는 SDF의 KPI와 ROI 관리를 담당하고 있고, 올해 1월에 합류하여 SDF와 함께 성장해 나가고 있습니다. 이전에는 외국계 기업에서 한국과 아시아 지역 재무 기획 업무를 담당했어요. 지금은 개발이나 데이터 전문가들과 협력하며 SDF가 만들어내는 변화가 어떤 가치로 이어지는지 정의하고 측정하는 역할을 맡고 있습니다.

Q. 현대자동차의 SDF를 생소하게 느끼시는 분들을 위해 자세한 소개 부탁드립니다.

김태준 매니저 SDF는 단순한 프로젝트가 아닌 현대자동차그룹의 운영 방식 자체이자 표준이에요. 설비, 진단, 운영 데이터를 공장마다 따로 갖고 있으면 전사 차원에서 같은 기준으로 분석하거나 확장하기는 어렵거든요. 저희는 그런 데이터를 통합적으로 보고, 다르게 운영되던 구조를 표준화해서 전 공장으로 수평 전개할 수 있는 기반을 만들고 있어요. 모호한 부분을 재정의하고, 갭을 줄여가면서 같은 기준과 방식으로 전세계 공장이 움직일 수 있게 만드는 과정이 SDF의 핵심이라고 생각합니다.


박홍준 책임 조금 더 실무적인 관점에서 SDF는 프로세스를 혁신하는 과정이라고 생각해요. 앱을 개발하기 전 왜 필요한지, 지금 현장의 프로세스는 어떻게 돌아가는지, 어떤 점이 바뀌어야 방향과 맞는지를 먼저 정의하거든요. 그래서 개발 전에 현장 목소리를 듣고 프로세스를 분석하며 어떤 방식으로 개선해야 하는지 함께 논의하는 문화가 자리 잡았어요.
저희는 Deep VOC와 Deep Dive라고 표현하는데요. 현장의 실무자부터 리더십까지 다양한 목소리를 듣고 문제를 정의하는 방식입니다. 이론적으로 생각하는 문제를 논하는 자리가 아니라 현장에서 들려오는 실질적인 문제를 구조화하고, 개발과 연결하는 흐름이죠.

Q. 조직 문화나 일하는 방식에서 느끼는 SDF 조직만의 특징도 소개 부탁드립니다.

이현석 책임 솔직히 조직 문화 측면에서 의외라는 느낌을 많이 받았습니다. 외국계 회사에 오래 있었기 때문에, 처음에는 우리 회사의 수직적인 문화나 경력직에 대한 텃세 같은 걸 걱정했어요. 그런데 입사하고 나니 현대차가 이렇게까지 수평적인 곳이었나 하는 생각이 들 정도였어요. 제가 가진 경험을 먼저 궁금해해주고 존중해주는 느낌이 들었습니다. 그래서 새로운 분야에서 들어오는 분들도 충분히 잘 적응하실 수 있는 환경이라고 생각해요.


박홍준 책임 글로벌 스케일을 생생히 경험할 수 있다는 점을 언급하고 싶은데요. 특히 HMGICS(현대차그룹 싱가포르 글로벌 혁신센터) 와 협업하면서 현장 인터뷰를 하고, 그들의 니즈를 직접 듣고, 일하는 방식을 보는 과정이 굉장히 인상적이었습니다. 해외 현장에 가면 언어뿐 아니라 전혀 다른 접근법이나 관점을 자연스럽게 만나게 돼요. 이런 경험을 통해 분명 개발자나 데이터 전문가로서 시야를 넓혀가고 있다는 걸 체감하고 있습니다.

Q. 마지막으로 SDF를 함께 만들어갈 예비 지원자 분들께 한 말씀 부탁드립니다.

박홍준 책임 데이터나 AI/ML 관점에서도 제조는 굉장히 매력적인 도메인이라고 생각합니다. 마케팅이나 금융은 결과 해석이 상대적으로 주관적이거나 피드백이 느릴 수 있는데, 제조는 달라요. 제가 머신 비전 AI 모델을 만들어서 현장이 필요로 하는 수치인 95% 정확도를 목표로 검사 라인에 넣는다고 가정해볼게요. 우리는 도입과 동시에 달성 여부를 즉시 알 수 있어요. 달성 못 하면 적용이 불가능 하거든요. 피드백이 명확하고 빠르게 수치화 되는 것이 제조 분야에서만 가능한, 제조 데이터의 가장 큰 강점이라고 생각합니다.


김태준 매니저 현대자동차 안에는 여러 제조 도메인이 함께 있어서, 모델을 적용하고 개선해보는 경험의 폭도 넓어요. 그래서 호기심이 많고, 새로운 지식을 적극적으로 받아들이며, 자기 의견을 자유롭게 낼 수 있는 분이라면 잘 맞을 것 같습니다. 주니어라도 좋은 아이디어가 있으면 충분히 이야기할 수 있고, 실제로 반영될 수 있는 조직이니까요. 내가 만든 변화가 실제 전 공장으로 확산될 수 있다는 점에서 성취감을 느끼는 분이라면 정말 좋은 기회가 될 수 있다고 생각해요.

제조AI

연구실을 넘어, AI를 통해 해결책을 만드는 사람들

현대자동차의 제조 AI는 미래 기술의 가능성을 확인하는 것에서 끝나지 않습니다. 실제 제조 현장의 문제를 해결할 수 있는 형태로 AI를 설계하고, 소프트웨어로 구현하며, 공장에 적용하는 것까지 이어집니다.

제조 현장은 항상 ‘더 빠르고’, ‘더 정확하고’, ‘더 유연하게’ 움직여야 하기에, 그 과정에서 생기는 수많은 문제들을 우리는 AI를 통해 해결해 나갑니다. 에이전트, 비전 AI, 데이터 기반 어플리케이션, 가상 시운전, AI Ops까지. 각자의 방식으로 제조 현장에 AI를 녹여내고 있는 해결사 네 분의 이야기를 들려드립니다.

Q. 안녕하세요. 네 분 간단한 자기소개 부탁드립니다.

임용택 책임 안녕하세요 저는 NLP를 전공해서, 현재는 Cognitive Science 박사과정을 병행하며 제조 도메인에 특화된 지능형 AI 에이전트 개발을 담당하고 있습니다.


고예나 매니저 저는 제조 데이터가 생성되고 관리되는 전 과정을 개발했던 경험을 바탕으로 현대자동차에 입사했습니다. 제조 현장의 데이터를 더 잘 수집하고, 수집된 데이터를 가공하여 실제 인사이트를 줄 수 있는 어플리케이션을 개발하고 있어요. AI가 현장에서 실시간으로 발생하는 상황을 더 빠르게 이해하고 최적의 의사결정을 할 수 있도록 하는 일이죠.


임성수 책임 저는 박사 학위 취득 이후 다양한 커리어를 경험했습니다. 대학에서 강의도 했었고, 연구기관 근무 경력도 있어요. 다채로운 경험을 하다가 지금은 제조 현장에서 필요한 컴퓨터 비전 기반 기술을 선행 관점에서 검토하고 개발하고 있습니다. 차량의 품질 검사부터 시작하여, 제조 현장 안에서 비전 기술이 실제로 쓰일 수 있는 여러 가능성을 폭 넓게 검토하고 있습니다.


이기한 책임 저는 작년 3월에 입사했고, 박사 졸업생이라 현대자동차가 제 첫 회사예요. 현장의 Pain Point를 듣고, 그 안에 숨어 있는 요구사항을 구조화해서, 실제로 현장에서 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하는 업무를 하고 있습니다.

Q. 바야흐로 AI시대잖아요, 현대자동차 제조 AI 만의 매력을 알고 싶습니다.

임용택 책임 제가 생각하는 가장 큰 매력은 업무 범위가 PoC에 그치지 않고 실제 제조 현장의 문제를 해결하는 것까지 이어진다는 점입니다. 일반적인 AI 기술 연구는 미래 가능성을 증명하는 수준에서 끝나는 경우가 많은데요. 저희는 실제 제조 현장인 공장에 투입하고 적절히 작동하게 하는 완결성을 가지고 있다는 게 큰 매력이죠.


이기한 책임 저도 우리가 수행하는 AI 프로젝트가 현장의 문제와 굉장히 가깝다는 점이 매력이라고 생각해요. 학계나 다른 산업에서도 최신 AI 기술을 다루지만, 실제 사용자가 느끼는 문제점과 연계되어 있는 경우는 많지 않아요. 저희는 현장의 보이스를 단순히 받아 적는 게 아니라, 그 안에 숨어 있는 문제를 구체화해서 기술적으로 풀어내고 있습니다. 이 과정이 굉장히 창의적이기도 하고, 실제로 문제가 해결됐을 때 더 뿌듯해요. 기술을 자랑하는 조직이 아니라, 기술을 현실에서 작동하게 만드는 조직이라 보람이 더 큰 것 같습니다.


고예나 매니저 수 많은 다양한 테스트베드가 강점이라고 생각합니다. 현대자동차는 국내 공장뿐 아니라 해외에도 여러 생산 거점이 있기 때문에 개발자 입장에서 엄청난 기회로 작용하거든요. 특정 공장에서만 작동하는 소프트웨어가 아니라, 여러 공장에 수평 전개가 가능한 구조를 고민 하다보니 자연스럽게 범용성과 확장성을 고려하는 설계를 하게 되고 개발자로서 시야도 넓어졌어요.

Q. 지금 AI를 통해 어떤 문제를 해결해 나가고 계신지 소개 부탁드립니다.

이기한 책임 저는 가상 시운전 프로젝트를 소개해드리고 싶습니다. 새로운 차종이 도입되거나, 차량 생산 공정 상 변경이 발생했을 때, 실제 라인에서 시운전을 해보면서 문제가 없는지 검증하는 프로세스가 있어요. 기존에는 생산 라인 가동을 중단하는 큰 손해를 감수해야 했고, 시운전 중에 설비 간 물리적 충돌이 발생하면 비용적 손실도 크거든요. 실제 시운전 때 담당자들이 비상 정지 버튼에 손을 얹고 있는 모습을 보면, 한 번의 실패가 얼마나 비싼 값을 치러야 하는지 체감하게 되거든요.
그래서 시운전을 컴퓨터 안에서 먼저 수행할 수 있는 환경을 만들어서 실제 설비와 동일한 제어 논리를 가상 환경에 연동하고, 라인에서 벌어질 수 있는 움직임과 충돌을 시뮬레이션으로 검증하고 있어요. 가상 시운전 프로젝트가 자리 잡으면, 비용 절감뿐 아니라 의사결정 속도와 안정성 측면에서도 큰 변화가 있을 것으로 기대하고 있어요.


임성수 책임 비전 분야에서는 차량 외관 품질 검사를 자동화하는 프로젝트가 가장 기억에 남아요. 고객 입장에서 신차에서 발견되는 작은 스크래치는 민감할 수밖에 없잖아요. 출고 후 클레임으로 이어지면 브랜드 이미지 손실도 상당하죠. 그래서 공정 중 카메라 기반 검사로 이상 여부를 사전에 확인하고, 그 과정을 자동화할 수 있는 비전 AI 모델을 개발하고 있습니다.
자동차는 특히나 계속해서 신차가 나오고 페이스리프트가 이뤄지기 때문에 시간이 지난다고 해서 데이터가 무한히 쌓이는 구조가 아닙니다. 그래서 불완전한 데이터들을 가지고도 높은 정확도를 내야 하기 때문에 난이도가 굉장히 높죠. 이러한 특수성을 고려한 비전 AI 모델 개발은 도전적이지만 그만큼 보람찬 것 같아요.

Q. 제조 AI에서 일하려면 제조 도메인 경험이 필수적인지도 궁금합니다.

임용택 책임 현실적으로 제조 도메인과 AI 기술을 동시에 깊게 경험한 인재는 많지 않은 것 같아요. 실제로 저희는 다양한 백그라운드를 가진 사람들과 함께 일하고 있어요. 그래서 오히려 중요한 것은 새로운 도메인을 배우려는 의지와, 자신의 기술을 거기에 연결하려는 태도입니다.
저희 조직은 기술별 전문성을 가진 사람들이 모여 협업하는 구조에 가깝습니다. 제조를 잘 아는 사람도 있고, AI를 잘 아는 사람도 있고, 소프트웨어를 잘 아는 사람도 있어요. One Team 마인드로 문제 해결 의지와 본인만의 확실한 전문성이 있다면, 도메인은 합류하셔서 충분히 배워 가실 수 있다고 생각합니다.

Q. 제조 AI에 합류하고 싶은 예비 지원자분들께 한 마디 부탁드립니다.

이기한 책임 내가 만든 결과물이 실제로 쓰이는 걸 보고 싶어하는 분이라면 절대 망설이지 말라고 말씀드리고 싶습니다. 내가 개발한 소프트웨어나 모델을 누군가가 실제로 사용해서 “정말 큰 도움이 됐다”고 말해주실 때 큰 보람을 느끼는 분이라면 이 조직에서 재미를 느끼실 수 있을 거예요.


고예나 매니저 저희 조직은 생각보다 Tech 중심의 문화가 잘 녹아져 있다고 느낍니다. Git Flow를 활용해서 개발하고, 코드 리뷰도 하고, 아키텍처 설계에서도 담당자에게 꽤 높은 자율성을 주고 있거든요. Top-Down 방식이 아닌, 담당자가 먼저 설계하고 팀이 리뷰하면서 같이 발전시키는 구조에 가까워요.
특히 각자의 전문성을 존중하는 분위기가 더 강해졌다고 느낍니다. 경력직 비중도 높고, 각자 자기 분야에서 해온 경험을 존중하는 문화가 자리 잡은 것 같아요. 그래서 실무자 입장에서도 주도적으로 설계하고 구현해볼 기회가 많다는 점을 꼭 소개해드리고 싶었습니다.

제조로보틱스

기술이 현실이 되는 순간, 로봇을 제조 현장의 ‘Use-Case’ 로 만드는 사람들

제조로보틱스는 로봇 기술 연구를 넘어 현장에서 로봇이 실제로 일하게 만드는 분야입니다. 현대자동차는 글로벌 제조 현장의 생생한 Use-Case를 바탕으로 로봇을 직접 기획하고 생산하며 현장에 적용하는 거대한 로봇 생태계를 만들어 나갑니다.

실험실의 성공에 만족하지 않고 실제 제조 현장에서 일할 수 있는 로봇 솔루션과 글로벌 표준을 만들어 나가는 Physical AI 전문가 네 분의 이야기를 소개합니다.

Q. 안녕하세요, 네 분 간단한 자기소개 부탁드립니다.

윤정일 책임 저는 자동차를 전공하고 석사 때는 자율주행 분야를 공부했어요. 이후 물류회사에서 물류 관제 분야를 경험했습니다. 지금은 보스턴다이나믹스 로봇을 현대자동차 공장에서 어떻게 활용할 수 있을지 Use-Case를 검토하고, 실제 제조 현장에서 적용 가능한 솔루션으로 구체화하고 있습니다.


양창모 책임 저는 전자공학을 전공했고, 커리어 초반에는 무선통신, 비전, 로보틱스까지 다양한 영역의 업무를 경험했어요. 지금은 제조 환경을 시뮬레이션으로 구현하고, 그 안에서 로봇이 자율적으로 일할 수 있는 알고리즘 개발 업무를 담당하고 있습니다.


김기범 책임 로봇 AI 및 강화학습 분야 박사학위 취득 후 현대자동차가 로봇을 연구하고 운영한다는 점에 매력을 느껴 합류하게 됐어요. 현재는 그룹 차원의 로봇 거버넌스부터 데이터 취득과 현장 문제를 정의하는 업무를 하고 있습니다.


송하영 책임 학부에서는 전자물리를 전공했고, 석사 과정 때 로보틱스 분야를 공부했어요. 이후 AMR 회사에서 자율주행 개발을 했고, 현재는 로봇의 행동을 실제로 구현하기 위해 필요한 데이터를 수집하는 시스템과 로봇의 학습 속도를 향상시키는 구조를 설계하고 있습니다.

Q. ‘제조로보틱스’ 분야 만의 차별점에 대한 자세한 설명 부탁드립니다.

윤정일 책임 가장 큰 차별점이라고 한다면 저희는 실제 제조 현장에서 활용 가능한 로봇을 만드는 데 집중한다는 점입니다. 보스턴다이나믹스가 로봇 자체를 설계한다면, 저희는 그 로봇이 제조 현장에서 실제 Value 를 창출해 낼 수 있는 응용 기술과 현장 솔루션을 개발해요. 대표적인 예가 스팟(Spot) 기반 제조 현장 어플리케이션인데요. 처음에는 보스턴다이나믹스에서 연구 목적의 로봇으로 개발됐지만, 함께 협업하며 차량 조립 검수, 야간 안전 패트롤, 설비 이상 감지 같은 기능을 수행하는 로봇으로 확장 시켰어요. 로봇을 개발했다는 사실보다 실제 현장에서 로봇이 어떤 문제를 해결할 수 있는지가 더욱 중요하다고 생각했거든요.


송하영 책임 제 의견도 비슷해요. 로봇의 궁극적인 목표는 결국 ‘인류의 삶에 도움이 되는 것’이라고 생각하는데요. 현대자동차는 글로벌 거점에 많은 제조 사이트를 운영하고 있고, 다양한 현장이 실제 로봇 활용의 수요처로 이어지거든요. 로봇이 현장에 투입되는 장면을 목격할 수 있다는 점은 물론, 실제 작업자들에게 도움을 주는 모습을 직접 경험할 수 있다는 게 가장 의미 있다고 생각합니다.

Q. 제조로보틱스가 새로운 기술 분야인만큼 성장을 체감하셨던 순간이 있으시다면 소개 해주세요.

양창모 책임 저는 로봇 자동 티칭과 강화학습 기반 조립 자동화 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. 기존에는 용접이나 조립 공정에서 로봇이 해야 할 동작을 사람이 가르쳤어요. 그런데 제조 현장은 작업 편차도 많고 예외 상황도 많아서, 이런 방식만으로는 한계가 분명했습니다. 그래서 저희는 시뮬레이션 환경 안에서 제조 조건을 정밀하게 구현하고, AI 알고리즘과 강화학습을 통해 로봇이 스스로 경로와 동작을 익히도록 하는 방식을 개발하고 있어요. 기존 방식은 예외 상황을 모두 대응하기 어려웠지만, 강화학습 기반 접근은 다양한 케이스를 극복할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었거든요. 실험실에서 로봇이 자율적으로 잘 움직이는 걸 보고 끝나는 게 아니라, 그 결과를 바탕으로 실제 현장 적용 논의까지 이어졌을 때 세상에 없던 것들을 만들어내는 커리어를 쌓고 있다는 생각이 들었어요.

Q. 제조로보틱스 부문에 지원을 고민하고 있는 분들께 한 말씀 부탁드립니다.

김기범 책임 저희는 단순히 로봇을 연구하는 조직이 아니라, 실제 제조 현장에서 활용하는 로봇 솔루션을 연구하고 개발해요. 내가 만든 기술이 필드에서 어떻게 현실화 되는지를 직접 경험하고 싶은 분이라면 분명 큰 매력을 느끼실 거예요. 아직 정답이 없는 문제를 Front-line에서 직접 다뤄볼 수 있는 시기인만큼 연구, 데이터, 알고리즘, 실증까지 한 흐름으로 경험하고 싶은 분들에게는 굉장히 좋은 기회라고 생각합니다.

송하영 책임 단순히 Physical AI의 미래를 논하는 것을 넘어, 직접 실행해보고 싶은 분이라면 후회 없으실 거라고 확신합니다. 글로벌 제조 현장이라는 살아 숨쉬고 있는 큰 무대에서 데이터를 만들고, 기술을 학습시키고, 적용해보는 경험은 흔치 않으니까요.

제조물류지능화

정확하고 신속하게, 물류 알고리즘으로 제조 현장의 흐름을 설계하는 사람들

물류 지능화는 수천, 수만 개의 부품을 적절한 시점에 필요한 공정으로 신속 정확하게 공급하는 유기적 과정을 소프트웨어와 AI로 통제하며 최적화하는 영역입니다.

자동화를 넘어 공급망 전체의 흐름을 이해하고 조정하며 다양한 상황 변화에 실시간으로 적응하는 물류 알고리즘 구현이 곧 현대자동차가 만들어 나가는 물류 지능화입니다.

제조 도메인 없이 업무 커리어를 시작하였지만, 지금은 그 누구보다 현장에 대한 깊은 이해를 가지고 물류 지능화를 현실로 만들어가고 있는 두 분의 이야기를 들어봤습니다.

Q. 안녕하세요. 간단한 자기소개와 담당하시는 업무 소개 부탁드립니다.

라창현 책임 저는 순수 소프트웨어 개발자로 13년 정도 경력을 쌓고 현대차에 합류하여 현재는 물류 로봇 관제 시스템을 개발하고 있습니다. 실제 제조현장에서는 많게는 수십 대의 물류 로봇이 동시에 움직이고, 서로 다른 종류의 로봇이 함께 운영되는데요. 다양한 로봇들을 하나의 시스템 안에서 통합적으로 관리하고, 가장 효율적으로 운영할 수 있는 구조를 설계하는 업무를 담당하고 있습니다.


백찬렬 매니저 저는 공장 안에서 움직이는 AGV·AMR의 제어기 개발을 담당하고 있습니다. 관제 시스템이 각 로봇에게 “어디로 가라” 라는 목적지와 경로를 내려주면, 그 다음부터는 로봇이 실제로 그 경로를 얼마나 안정적으로, 정확하게 따라가는지가 물류 지능화의 가장 중요한 부분인데요. 그 과정에서 각 로봇은 장애물을 피하거나, 화물의 중량에 따른 가속 또는 감속과 같은 의사결정은 물론이고 공간적 제약이 있는 환경 안에서도 오차 없이 움직여야 합니다. 저는 그러한 상황들을 고려해 로봇이 가장 적절하게 움직일 수 있는 제어 로직을 개발하고 있습니다.

Q. 물류는 다양한 곳에서 활용되고 있잖아요, 현대자동차 물류 지능화만의 매력 소개 부탁드립니다.

백찬렬 매니저 현대자동차 물류 지능화 부문의 가장 큰 매력은 아무래도 글로벌 스케일이라고 생각해요. AMR을 개발하는 회사는 많지만, 이렇게 다양한 대규모 제조 현장과 실제 생산 공정을 테스트베드로 갖고 있는 회사는 글로벌 시장에서도 흔하지 않아요. 내가 개발한 제어기를 실제 생산라인에 맞춰 고도화하고, 공장 전체 흐름 속에서 검증해볼 수 있다는 건 개발자 입장에서 굉장히 매력 있는 경험입니다.


라창현 책임 진정한 개발의 의미에 대해 고민하며 커리어가 확장되는 매력도 있어요. 단순히 코드만 잘 짜는 개발자가 아니라 기획과 설계, 운영과 현장 적용까지 다 이해하는 물류 솔루션 전문가로 성장할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이죠. 제조 현장이라는 실제 무대에서 실패와 성공을 반복하며 배울 수 있으니까요.
앞으로의 성장 가능성도 무한하다고 생각합니다. 우리의 비전은 물류 영역에서 산발적으로 존재하는 파편적인 조각을 통합하여 하나의 전체 물류 시스템을 설계하는 것이기 때문에, 정해진 틀을 유지하는 게 아니라 표준을 만들어가는 초기 단계부터 함께 성장할 수 있거든요. 내 아이디어가 실제 구조 안에 반영되고, 그것이 미래 세대 물류 시스템의 일부가 되는 기회를 경험할 수 있다는 것이 제가 합류를 결정한 큰 이유기도 해요.

Q. 업무적으로 성장했던 순간이나 기억에 남는 프로젝트가 있다면 소개 부탁드립니다.

라창현 책임 저는 처음 맡았던 해외 신공장 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. 당시 저는 자동차 도메인도, 물류 도메인도, 관제 시스템 도메인도 전혀 없는 상태였어요.
다들 "관제 전문가가 왔다"라고 생각하셨을 텐데 저는 전문가가 아니었거든요. 머리가 하얗게 됐던 순간도 많았죠. 그런데 운 좋게 그 프로젝트에서 정말 좋은 동료 분들을 만났어요. 모르는 걸 솔직하게 인정하고 계속 질문했더니, 제조 현장에 대해 하나하나 설명해주시고, 마치 후배 가르치듯 도와 주셨어요. 좋은 동료들과 협업하며 배우다 보니 어느새 1년 가까이 프로젝트를 수행하면서, 관제 관련 이슈를 100건 가까이 해결할 수 있는 사람이 되었더라고요. 그때 처음으로 “아, 나도 여기서 할 수 있는 일이 있구나” 하는 자신감을 얻었습니다.


백찬렬 매니저 저는 최근에 단순히 로봇을 잘 움직이게 하는 기술보다는 복잡한 제조 현장의 특성이 고려된 로봇의 정밀함과 안정성에 집중하고 있어요. 그 중 HMGCIS(현대차그룹 싱가포르 글로벌 혁신센터) 와 협업했던 프로젝트가 기억에 남습니다. 당시 레퍼런스가 많지 않아 모바일 로봇 제어기를 처음부터 끝까지 새로 설계해야 했는데요, 실제 하드웨어가 싱가포르에만 있어서 국내에서는 시뮬레이션으로만 반복 검증할 수밖에 없었습니다. 한국에서 사전 준비를 마치고 현지 출장에서 처음으로 테스트를 하는데, 제 설계가 정확하게 작동하더라고요. 아무리 많이 준비했어도 불안한 마음이 있었던 만큼 쾌감도 느껴지고, 동료분들에게 많은 축하와 칭찬을 받았던 순간이 아직도 생생합니다.
평소에는 코드와 시뮬레이션 안에서만 보던 결과가, 낯선 현장과 실제 하드웨어 위에서 그대로 구현되는 걸 직접 체감한 거잖아요. 내가 만든 로직이 실제 공장에서 통할 수 있구나 하는 확신을 얻을 수 있었어요. 이런 성공 경험들이 축적되면, 향후에는 더 큰 규모의 프로젝트나 양산 적용에서도 제 역량과 로직에 대한 자신감을 가질 수 있을 것 같다는 생각도 들었어요.

Q. 제조 물류지능화에 합류하고 싶은 지원자분들께 한 마디 부탁드립니다.

백찬렬 매니저 채용 공고를 보다 보면 “내가 이 업무들을 다 할 줄 알아야 하나?” 하는 두려움이 생기실 수 있습니다. 저도 그러한 지원자 중 하나였으니까요. 처음부터 모든 걸 완벽히 알고 계신 분 보다는, 함께 표준을 만들고 성장할 수 있는 분을 기다리고 있어요. 특히 모바일 로봇, 제어, 경로 계획, 최적화 같은 분야를 해보신 분이라면 충분히 연결할 수 있는 부분이 많습니다. 한 가지만 더 어필해보자면, 우리 조직은 단순히 비즈니스만 하는 것이 아닙니다. 국내 학회에 논문도 발표하고, 연간 해외 세미나에도 참석하면서 학술적으로도 성장할 수 있어요.


라창현 책임 제조 도메인 지식이 없어서 망설이신다면, 너무 걱정하지 않으셔도 됩니다. 저도 그렇게 시작했으니까요. 개발 역량과 문제 해결력 그리고 예외 상황과 실패 가능성을 깊게 고민하는 습관이 있다면 충분히 잘할 수 있습니다. 지금 이 팀에는 새로운 도전을 꿈꾸며 함께하는 경력직분들이 많아요. 그래서 서로를 더 잘 이해하고, 더 챙겨줍니다. 경력이든 신입이든, 도메인을 떠나서 물류 지능화는 누구에게나 새롭게 시도하는 영역이니까요.