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主な採用地域Seoul, Korea | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
最終確認2026年11月1日
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モニタリング開始2026年9月24日
最終確認2026年11月1日
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フィールド・統合[Infra] Field Engineer (세종)마키나락스 세종오피스 | Sejong, Korea
公式応募 ↗フィールド・統合[Infra] Field Engineer마키나락스 | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer Lead (창원)国未確認
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer - Vision(Defect Detction)Seoul, Korea | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer - LLM QuantizationSeoul, Korea | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer - LLM [Tokyo, JP]Tokyo, Japan | 1-chōme-17-1 Toranomon, Minato City, Tokyo 105-6415 일본 | 도쿄 도라노몬 CIC Tokyo 내 마키나락스 오피스
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer - LLM (창원)国未確認
公式応募 ↗フィールド・統合[FDE] Forward Deployed Engineer - LLMSeoul, Korea | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
公式応募 ↗繰り返し出る実務経験
求人で繰り返される実務経験
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BANSEOG OUTLOOK
閉域網の現場で、製品チームが持つ最も正確なセンサーは、出張から戻ったエンジニアです
MakinaRocksのAIオペレーティングシステムRunwayは、製造と防衛の閉域網・オンプレミス環境を想定して設計されました。2026年10月には外部ネットワークが制限された海軍の艦艇「浦項」で、インターネットなしで教範を探すAIを実証し、上半期の受注の27%は防衛・航空宇宙から生まれました。インターネットで提供するサービスなら利用記録はすぐ開発チームにたまりますが、網が閉じた場所ではそうはなりにくいものです。Banseogは、顧客が機密性を重んじるほど、製品が学ぶ材料は自動では戻ってこないと読みます。そのため、現場で見たことを安全に製品へ持ち帰る人と手順を次の人材課題と考えます。
入社前に確認する質問
- 閉域網の現場の障害と利用記録は、どのような経路で製品チームに戻りますか。
- 現場勤務と本社開発の時間の比率はどの程度で、セキュリティ手順はどうなっていますか。
- 現場で見つけた問題を製品に反映した最近の事例を教えていただけますか。
「浦項」のAIは決定を代行せず、乗組員が教範を探すのを助ける役割です。利用が続く場合、どの質問が失敗したかをセキュリティ手順の範囲内で確認する方法が重要になる可能性があります。
会社は上半期に進めた仕事が下半期の検収につながる流れを説明しています。納入が集中するほど、現場の知識を人の記憶ではなく決まった形式で残す仕事が大きくなる可能性があります。
2029年12月までの鍛造課題のように現場が長く続く場合、診断機能を製品に組み込み、顧客が自ら問題を見つけられるようにする設計が重要になる可能性があります。これは条件付きの発展段階であり、確定した日程や採用計画ではありません。
重要になる能力
セキュリティ基準の範囲内での現場知識の回収閉域網での設置・更新・ロールバックの設計現場診断ツールの製品への組み込み限られた機器での軽量モデルの運用業種共通の機能と顧客別設定の切り分け
検討する人材市場
製造AI・工程データ閉域網・オンプレミス基盤AI基盤・MLOps金型・鍛造の工程技術防衛・造船のシステムソフトウェア
現在の採用は既存の検証済みデータ経路で表示します。これは条件付きの人材・組織見通しであり、会社の採用計画・個人適性・合格確率を意味しません。 · 2026-11-01
次の人材変化
各職種の責任範囲はどこまで広がるか
現場での実装から、その場の知識を安全に製品へ戻す仕事までを結ぶ責任に注目します。実際の業務と応募要件は個別求人で確認してください。
顧客現場でのモデル構築と納入→帰還後に再現できる形で問題と解決策を製品へ伝達
Runwayの機能開発→遠隔接続なしでも診断できるツールを製品に組み込む
顧客環境への設置対応→外部接続のない更新とロールバックの手順を標準化
顧客データでの性能改善→データを持ち出せない場合の評価と軽量化の方法を設計
納入前の点検対応→持ち出せる情報の基準を顧客と合意
顧客要望の取りまとめ→数少ない現場報告から共通の問題を見つけて優先順位を決定
応募者の視点
ログを見られない場所の問題を解いた経験
遠隔接続や十分なログなしで問題を見つけた経験と、現場で学んだことをチームの資産として残した経験を確認します。隣接経験は応募資格や個人の適性を保証するものではありません。
職務経歴で示したい経験
✓
インターネットから切り離された環境にソフトウェアを設置し更新した経験
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ログを持ち出せない顧客環境で障害の原因を見つけた経験
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現場の解決方法を製品機能や文書にした経験
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セキュリティ審査を経て顧客環境にシステムを導入した経験
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限られた機器でAIモデルを軽量化して運用した経験
✓
工場や艦艇のような現場の担当者と一緒に問題を定義した経験
どの経験がどの業務につながるか
分離されたネットワーク環境にシステムを導入し運用した経験は、Runwayの配備につながる可能性があります。
工場のデータでモデルをつくり、ラインに適用した経験が接点です。
セキュリティ手順の範囲内で納入と試験を進めた経験です。
現場の問題を再現できる事例に整理した経験を確認します。
限られた機器でモデルを運用した経験です。
利用者が自ら問題を見つけられるツールをつくった経験は、製品に組み込む診断につながる可能性があります。
入社前に確認する質問
- 閉域網の現場の障害と利用記録は、どのような経路で製品チームに戻りますか。
- 現場勤務と本社開発の時間の比率はどの程度で、セキュリティ手順はどうなっていますか。
- 現場で見つけた問題を製品に反映した最近の事例を教えていただけますか。
- この職種は防衛、重工業、先端製造、一般製造のどれを担当しますか。
- 防衛課題への参加に必要なセキュリティ要件はありますか。
地域 × 人材
各拠点でつながる業務
公開された事業と実証の内容から業務のつながりを解釈しています。地域別の採用計画や現在の人員配置ではありません。
会社はソウルに本社を置いています。複数の現場の経験が共通の製品に集まる地点と読み、現在の組織構成や人数は推定しません。
Runway開発AIエージェント製品基準
2029年12月まで続く熱間鍛造課題の舞台です。熟練の基準を現場に長くとどまって学ぶ場所と読み、研究成果は断定しません。
金型設計の補正工程制御品質検査
外部ネットワークが制限される艦艇内で教範と整備資料を探すのを助ける実証です。AIが装備の運用を決める構造ではなく、実際の記録を回収する手順は公開されていません。
オンデバイスAI閉域網運用文書根拠の管理
会社が明らかにした主要顧客には斗山エナビリティ、サムスン電子、現代自動車などがあります。顧客現場の要求が製品に戻る仕組みは別途確認する課題です。
現場データ導入設計要件整理
閉域網の現場 → エンジニアの帰還報告 → 製品への反映 → 組み込み診断 → 次の現場の素早い設置