공고 상세

[26년 하반기 신입] 생산기술

기아(주) · 마감

접수 기간
2026-09-15 ~ 2026-09-29
근무지
AutoLand화성, AutoLand광명, AutoLand광주, 남양연구소, 서울 양재본사, 의왕연구소

신차개발 - 프레스/차체/도장/의장 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 신차 투입을 위한 양산 공장의 공법/투자비 검토 및 신공장 건설 업무 수행
  • 신차 구조 검토 및 설계 개선 활동을 통한 원가, 수익성 산출 및 공장 건설 투자비 산출, 레이아웃 등 공장 운영관리 프로세스 수립 등
  • 디지털 신차개발: 디지털 툴(CATIA/BIG DATA/AI/CPS 등)을 활용한 선행구조 검토 및 디지털 장비 측정 기반 품질 확보 업무 수행
  • 데이터를 활용한 생산 공장의 생산 공법(모듈단위, 공정순서 등)/투자비/설비 사양 검토 및 최적 생산 방안 제시
  • 자동화 설비 고도화 및 빅데이터/AI 응용 기술 개발 통한 스마트팩토리(E-FOREST) 구축
  • 빅데이터/AI/비전 활용 기술 개발 및 적용을 통한 자동화 설비 고도화
  • 생산 공장 스마트팩토리(E-FOREST) 시스템 구축 및 확대 적용

자동화 설비 제어 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 신차 생산 설비 제어 설계 및 물류 자동화 솔루션 개발
  • 완성차 생산 공장의 자동화 제어 시스템 및 PC/PLC 프로그램 설계, 검증 프로젝트 수행
  • AGV/ACS 제어 시스템 표준화 및 AI 기반 비전 알고리즘 개발을 통한 물류 효율 최적화
  • 설비 예방 진단을 위한 데이터 분석, 제어 기술 표준화/신기술 개발
  • 생산 설비 데이터 수집 및 진동/전류 센서 모니터링을 활용한 예방 진단 시스템 운영
  • 산업용 네트워크, 세이프티, 시큐리티 등 제어 기술 표준화 및 산학 협력을 통한 신기술 개발 적용

금형기술 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 신차개발 단계의 금형 기술 개발
  • 디자인 결정 단계부터 양산 가능한 신차 제품 구조 검토
  • 무결점 판넬 생산을 위한 금형 품질 확보 및 국내외 공장의 생산성·원가 경쟁력 강화를 위한 기술 지원
  • 금형·차체 부품 혁신 제조기술 개발 및 양산적용
  • AI/빅데이터를 접목한 미래 금형 신제조기술 검토(해석 시뮬레이션/디지털트윈 등)
  • 스마트 팩토리 환경 구축을 위한 금형 요소 기술 및 UAM, PBV 등 미래 모빌리티 양산 가능한 제조기술 개발

전동화 생산기술 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 국내외 전동화 공장 프로젝트 수행
  • PT 및 전동화(PE, 배터리) 설계도면 양산성 검토, 공정 프로세스 설계, 생산설비 등 4M 생산준비 계획 수립
  • 설비/공구/시설 등 사양 검토 및 시운전, 품질/생산성 확보, 제조부문 인수인계, 양산 초기 생산라인 안정화 활동
  • 품질/수익성 향상 및 신제조 기술 개발
  • 노후 설비, 불합리 공정/작업 개선 활동을 통한 품질/생산성 향상 및 재료비/에너지 절감 활동
  • 품질/생산성/수익성 향상을 위한 자동화/자율화, 신기술/신공법 개발 및 품질/생산운영 시스템 구축(비전, AI 딥러닝 포함)
  • 벤치마킹을 통한 제조기술 향상 및 내재화 추진
  • 전동화 부품 내구시험을 통한 개발단계 제품 검증 및 전동화 부품 해석 신기술 개발
  • 표준화 및 공법 개발
  • 표준화: 국내/해외 공장 현지 환경에 맞춘 최적 공법 표준화
  • 신기술/신공법 개발: 제조 공정 자동화 기술, 공정정보 데이터 연계 및 관리 기술, 제품 품질 평가 기술 등 개발
  • DX 관련 시뮬레이션 검증: 생산 설비 3D화 구축 및 사전 검증을 통한 선제적 문제점 개선

SDF 데이터 분석 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 제조 DX 애플리케이션 개발 프로젝트 기획/수행
  • 데이터 기반 문제원인 분석: 비즈니스 과제에 대해 데이터를 수집·분석하여 근본원인을 파악하고 해결방안 도출
  • RFP 프로세스 지원: 데이터 요구사항 정의, 분석 범위 산정, 기술 사양서 작성
  • 데이터 분석 및 통계 분석: 대규모 데이터셋에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하고, 가설 검정 및 통계적 유의성 검증
  • AI/ML 모델링 개발: 예측, 분류, 최적화 등 비즈니스 목적에 맞는 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발, 학습, 평가 및 성능 최적화
  • BI 및 시각화 구현: 분석 결과를 효과적으로 전달하기 위한 대시보드, 리포트 개발 및 의사결정 지원 자료 작성
  • 모델 검증 및 평가: 개발된 모델의 성능 평가, 과적합 방지, 실무 적용 타당성 검증 및 개선
  • 운영 및 유지보수 지원: 개발된 모델과 시스템의 성능 모니터링, 데이터 드리프트 감지, 주기적 재학습 및 성능 개선

그린팩토리 매니저 (신입·정규직·석사)

  • 환경경영 목표 수립 및 체계 구축
  • 온실가스 감축 전략 및 중장기 로드맵 수립
  • 글로벌 환경 규제 대응 체계 및 사업장 온실가스 관리
  • 에너지 신기술 개발 및 운영 효율화
  • 태양광, ESS, 수소 등 친환경 기술 개발 및 생산공장 적용
  • 생산공장 전력, 가스, 스팀 등 유틸리티 최적화 기술 검토
  • 데이터 분석 기반 신기술 과제 발굴 및 사업화
  • 스마트 에너지관리 플랫폼 개발
  • AI 및 데이터 분석 기반 에너지 수요 예측 및 최적 운영 기술 개발
  • 디지털트윈 기반 에너지 통합 모니터링 관리 플랫폼 구축 및 고도화