이 시대에 전공과 학벌이 필요한가웨이스가 채용 기준 1순위를 「틀렸을 때 알아채는가」로 둔 이유
AI가 코드를 짜고 모델 구조까지 제안해 주는 시대에 전공과 학벌은 얼마나 필요할까요. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 이 질문에 채용 순서로 답해 두었습니다. 채용 페이지에 적은 1순위는 「틀렸을 때 알아채는가」, 2순위는 「모르는 분야도 AI와 함께 해내는가」, 3순위는 「개발을 이해하는가」입니다.
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제조 AI는 이론 밖의 영역입니다학벌 대신 현장의 오랜 경험과 도메인 지식으로 웨이스가 만드는 것
한 투자 미팅에서 이런 지적을 받았습니다. 「팀이 스마트해 보이지 않는다.」 뒤에 붙은 설명으로 뜻은 분명해졌습니다. 해외 대학이나 이름 있는 국내 대학이 팀 소개에 보이지 않는다는 것이었습니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 그 자리에서 할 수 있는 답은 하나였습니다. 맞는 지적이라는 것입니다.
업무를 전부 AI와 함께 하면 조직에서 무엇이 달라집니까
저희는 거의 모든 업무를 AI와 함께 처리합니다. 제안서와 분석 문서를 쓰는 일, 코드를 만드는 일, 만든 것을 검증하는 일, 회의 기록을 남기고 다음 할 일로 넘기는 일까지 포함해서입니다.
공장에서 비어 있던 자리는 판단이었습니다오늘 그 자리를 채웠습니다
저희가 만들려는 것은 공장의 판단을 다루는 소프트웨어입니다. 설비를 연결하고 데이터를 모으는 것까지는 여러 곳이 합니다. 지난 몇 년 동안 공장에 센서가 늘고 화면이 늘었습니다. 그런데 늘어난 것은 보이는 양이지 정해지는 속도가 아닙니다. 그다음 무엇을 할지 정하는 구간이 아직 사람 머릿속에 있기 때문입니다.
현장배치 엔지니어를 뽑으면서, 채용 기준에 빠져 있던 것을 찾았습니다
저희는 현장배치 엔지니어를 뽑고 있습니다. 공장에 직접 들어가 데이터를 진단하고, 시스템을 그 현장에 맞춰 구축하고, 실제로 돌아갈 때까지 붙어 있는 자리입니다.
