Season 1 ─ 테크·AI·디지털 직무 인사이트 (Ep.1–20) | Dreampax Career
🤖 Ep.1 — AI Design & Coding Engineer

💡 AI 모델의 ‘두뇌’를 직접 설계하고 코드로 구현

모델 구조 설계부터 성능 최적화까지 제품 탑재형 AI를 완성합니다.

👉 자세히 보기 — 연봉·커리어 트랙

🧠 Ep.3 — Machine Learning Engineer

⚙️ ML 파이프라인과 배포·관측을 책임지는 실전 엔지니어

데이터→모델→배포의 전체 수명주기를 최적화합니다.

👉 자세히 보기 — MLOps 체크리스트

🔒 Ep.5 — Cybersecurity Specialist

🛡️ 침해 전·중·후를 아우르는 보안 아키텍트

위협 헌팅·취약점 진단·보안 정책으로 리스크를 통제합니다.

👉 자세히 보기 — IR·SOC 경로 비교

전문가 추천 · 지금 함께 보면 좋은 인사이트

🧭 Ep.10 — IT Project Manager

🗺️ 범위·일정·리스크를 통합 지휘하는 프로젝트 리더

애자일·예산·품질 지표로 이해관계자를 정렬합니다.

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🌐 Ep.11 — Digital Transformation Lead

🔄 기술·데이터·조직을 잇는 변화의 설계자

프로세스 혁신과 거버넌스로 DX를 가속합니다.

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🎨 Ep.12 — UX/UI Researcher

🔍 사용자의 목소리를 데이터로 바꾸는 리서치 전문가

리서치·테스트·퍼소나로 제품 의사결정을 지원합니다.

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📦 Ep.13 — Product Manager (PM)

🧭 문제→솔루션→실행을 잇는 제품의 총괄 지휘자

로드맵·우선순위·실험으로 가치를 극대화합니다.

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🧮 Ep.14 — Data Engineer

🧰 데이터 파이프라인과 플랫폼의 빌더

ETL/ELT·레이크하우스로 기반을 안정화합니다.

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🕶️ Ep.15 — AR/VR Developer

🪄 몰입형 경험을 구현하는 인터랙션 엔지니어

3D·렌더링·트래킹으로 차세대 UX를 실현합니다.

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✨ Ep.16 — Generative AI Specialist

🧪 생성형 AI 응용·프롬프트·에이전트 설계 전문가

응용 시나리오·품질 튜닝·거버넌스를 통합합니다.

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🤖 Ep.17 — Robotics Engineer

⚙️ 지능형 자동화를 구현하는 제어·센싱 엔지니어

SLAM·경로계획·로봇OS로 물리 세계를 제어합니다.

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⚖️ Ep.18 — AI Ethics Officer

🧭 공정성·투명성·책임성을 보장하는 AI 거버넌스

리스크 프레임워크와 컴플라이언스로 신뢰를 설계합니다.

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📢 Ep.19 — Global Media Planner

📣 글로벌 채널·예산·성과를 설계하는 미디어 전략가

퍼널·캠페인·어트리뷰션으로 성과를 최적화합니다.

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🧭 Ep.20 — Platform Operations Manager

🛠️ 안정성·정책·지표를 총괄하는 운영 리더

운영 프로세스·SLA·모니터링으로 서비스 품질을 지킵니다.

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🔥 지금 읽어야 할 추천 직무 TOP 3

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AI 시대의 커리어를 설계하는 인사이트 시리즈 — 직무 핵심 역량과 시장 트렌드를 연결합니다.

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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 데이터의 해석자가 아니라, 데이터로 세상을 설계하는 전략가. 통계와 인간의 직관이 만나는 직업. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.2 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) 데이터 사이언티스트는 수많은 데이터 속에서 의미를 추출하고, 그 의미를 비즈니스 의사결정과 제품 전략에 연결하는 역할을 맡습니다. 단순히 통계 분석을 수행하는 사람이 아니라, 문제를 정의하고, 가설을 세우며, 데이터를 통해 이를 증명하는 ‘현대의 실험가’입니다. 이 직무는 기술, 수학, 비즈니스 감각의 교차점에 존재합니다. 즉, 수치와 확률로 세상을 이해하면서도, 인간 행동의 복잡함을 해석할 줄 아는 사람이 필요합니다. 오늘날 기업의 혁신은 데이터로부터 시작되고, 데이터 사이언티스트는 그 혁신의 첫 문장을 쓰는 사람입니다. 키워드: Data Science Machine Learning Big Data Predictive Analytics AI Strategy II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 대규모 데이터의 수집, 정제, 분석을 통한 인사이트 도출 비즈니스 목표에 맞춘 예측 모델 및 통계 모델링 수행 머신러닝 알고리즘 개발 및 성능 최적화 데이터 기반 의사결정을 위한 대시보드 및 리포트 제작 AI·ML 팀, 제품 기획자, 경영진과 협업을 통한 전략 제안 데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 데이터 품질 관리 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 기술 역량...
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
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Ep.33 ─ Operations Excellence Manager | Dreampax Career Insight 📈 Ep.33 │ Operations Excellence Manager 공정·품질·비용의 균형을 설계하는 운영 전략가 1️⃣ 핵심 개요 Operations Excellence Manager 는 제조 기업의 경쟁력을 높이는 운영 전략 설계자 입니다. 그는 Lean·Six Sigma, Kaizen, TPM 같은 혁신 방법론을 기반으로 공정 효율, 품질 안정성, 비용 절감 의 세 가지 목표를 동시에 달성합니다. 2️⃣ 주요 역할 제조 공정·라인의 Cycle Time 및 생산성 개선 품질 불량률 및 리워크(Rework) 감소 생산 비용 절감 및 KPI 성과지표 관리 Lean, Six Sigma, Agile 운영 모델 도입 운영 데이터 기반 대시보드 및 KPI 체계 설계 3️⃣ 반도체 산업에서의 역할 반도체 FAB 환경에서는 장비稼動률(OEE) 개선, 수율(Yield) 향상, Cycle Time 단축을 목표로 공정자동화(AI, MES)와 협력사 품질 개선까지 통합적으로 관리합니다. 또한 ESG 관점에서 에너지 절감 및 자원효율화 전략 수립에도 관여합니다. 💡 후보자 관점 이 포지션은 데이터와 현장을 잇는 “실행형 전략가” 를 요구합니다. Lean, Six Sigma 실무 경험과 더불어, AI 기반 공정 데이터 해석 역량을 함께 갖춘다면 고급 제조업의 디지털 전환(DX) 핵심 인재로 평가받습니다. 🧭 헤드헌터 관점 운영엑설런스 인재를 검증할 때는 ‘정량적 개선성과’를 반드시 확인해야 합니다. 불량률 감소 %, 비용 절감액, 생산성 향상률 등 명확한 KPI 근거를 제시할 수 있는 후보자는 ...
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