"용접 기술을 데이터로 학습시키고, AI로 연결합니다."
오엔제이(ONJ)는 용접 산업의 패러다임을 바꿀 AI OS를 구축하는 스타트업입니다.
우리는 모회사인 '오토스(OTOS)'의 독보적인 현장 인프라와 접근성을 자산 삼아 단순히 코드 속에 머무는 AI가 아닌, 실제 제조 현장의 문제를 해결하고 지능화하는 용접 전용 AI OS를 구축하고 있습니다.
[우리가 만드는 핵심 제품군]
1. WTS (Welding Training Solution): 용접 데이터 기반의 교육·평가 솔루션
2. WVS (Welding Vision Solution): 용접 로봇 자동화 비전 솔루션
3. WIS (Welding Inspection Solution): 차세대 용접 검사 시스템
2026년 오엔제이는,
WVS POC 계약, 정부 R&D 과제, WTS 고도화가 동시에 진행되며 제품과 조직이 빠르게 성장하는 중요한 변곡점에 있습니다.
모니터 너머 현장의 문제를 직접 정의하고, 빠르게 실행하며, 자신의 기술로 산업 현장을 직접 움직여보고 싶은 분들을 기다립니다.
주요업무
고객이 쓰는 평가 도구를 만들면서, 동시에 AI 훈련 파이프라인이 자연스럽게 쌓이는 구조를 설계합니다.
모든 기능 결정에서 이 두 목적을 동시에 의식합니다. (사내 및 사외 용접 엔지니어와 함께 만들어가게 됩니다)
[v1.5 제품 개발 (헬멧 카메라 + Vision AI)]
• 강사·교육생·관리자 각각의 워크플로우를 현장에서 직접 파악하고, 개발팀이 구현할 수 있는 스펙으로 변환
• Vision AI 기능(대상물 측정·자동 평가)을 교육 현장의 조건(조도·흄·카메라 각도·네트워크)에 맞게 기획
• AI 출력의 불확실성을 강사 UX에서 어떻게 표현하고 게이팅할지 판단
[데이터 파이프라인 설계]
• 강사 채점 행위에서 나오는 (영상 구간, STT 코멘트, 루브릭 점수, 타임스탬프) 데이터를 AI 훈련에 쓸 수 있는 스키마로 정의
• 레이블링 정책·저장 구조·수집 품질 기준을 AI팀과 함께 설계 — 단, 모델 훈련 자체는 AI팀이 담당
• "쓸수록 데이터가 쌓인다"는 플라이휠 구조가 제품 기능에 자연스럽게 녹아있도록 설계
[고객 운영 & 루프]
• 현재 파일럿 고객사와 직접 소통하여 VOC 수집 및 우선순위 반영
• 강사·훈련생·관리자 등 다른 역할의 사용자를 따로 관찰하고, 역할 별 요구 차이를 스펙에 명확히 분리
• 평가 리포트, 루브릭, 과제 배정 등 교육 운영 흐름 전반에 걸친 기능을 단계적으로 개선
자격요건
• Industrial B2B SaaS 제품을 실제 출시 버전으로 만들어본 경험 (기획서가 아닌, 고객이 실제로 쓴 버전 기준 2회 이상)
• 데이터 수집 구조를 직접 설계해본 경험
• 레이블링 정책, 저장 스키마, 수집 품질 기준을 스스로 정의한 경험
• 현장 장비·IoT 연동 제품에서 물리적 제약을 전제로 스펙을 작성한 경험
• 네트워크 불안정, 현장 환경 변수, 장비 간 통신 등을 설계 전제로 삼아본 경험
• 도메인 전문가(비기술)의 언어를 듣고 개발팀 정의서로 변환해본 경험
• 20인 이하 소규모 팀에서 기획부터 릴리즈까지 직접 단독으로 책임진 경험 
