Ford Motor Company는 1903년으로 역사를 거슬러 올라가는 미국 기반의 자동차 제조업체입니다. 차량을 개발하고 생산하는 것뿐만 아니라 모빌리티 서비스, 디지털 경험, 소프트웨어 분야로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 또한 지속 가능성을 위한 활동과 환경 목표를 추진하며, 교통, 혁신, 지역사회에 미치는 영향, 책임 있는 비즈니스 관행을 연결하는 접근 방식을 보여주고 있습니다.
포드 제조 계획·물류 AI 및 디지털 전환 매니저
AI, 분석, 자동화를 활용해 포드의 제조 계획 및 물류 혁신을 이끕니다. 글로벌 제조 계획·물류 조직 전반에서 예측형 공급망 최적화와 디지털 역량을 발전시킵니다.
설명
- 전사 목표에 맞춰 제조 계획·물류 AI 및 혁신 로드맵을 수립합니다.
- 재고, 자재 명세서 건전성, 운송비, 공급업체 위험, 자재 취급 및 운영을 개선하기 위해 AI, 머신러닝, 생성형 AI, 컴퓨터 비전, IoT, 디지털 트윈 프로젝트를 선정하고 실행합니다.
- 비즈니스 가치, 투자 수익률, 운영 효율성을 측정할 KPI를 정의합니다.
- 신기술을 평가하고 아이디어를 시범 운영한 뒤 성과가 입증된 솔루션을 조직 전반으로 확장합니다.
- 수요 예측, 재고, 자재 부족, 공급업체 위험, 물류를 위한 예측 및 처방 분석을 구축합니다.
- 공급망, 구매, 제품 개발, 제조, 품질, 재무, IT, GDIA 및 외부 파트너와 협력합니다.
- 거버넌스 회의를 통해 혁신 업무를 감독하고, 비즈니스 성과를 추적하며 지속적인 개선을 지원합니다.
- 아이디어 발굴, 워크숍, 검증된 사례 공유, 역량 개발을 통해 혁신을 장려합니다.
- 기술 스타트업, 대학 연구실, 공급망 소프트웨어 공급업체, 업계 단체와 관계를 구축합니다.
- 글로벌 제조 계획·물류 조직 전반의 변화 관리와 교육을 이끕니다.
- 린, 식스시그마, 디지털 도구를 활용해 낭비를 없애고 탄소 배출을 줄이며 공급망 회복력을 강화합니다.
지원 자격
- 공학, 공급망, 운영 연구, 컴퓨터 과학, 데이터 분석, 정보 기술 또는 관련 분야의 학사 학위가 필요하며 석사 학위는 우대합니다.
- 공급망, 자재 계획, 물류 분야에서 책임이 점차 확대되는 역할을 맡으며 쌓은 8~12년의 경력이 필요합니다.
- 제조업 또는 자동차 업계에서 AI, 분석, 자동화 또는 디지털 전환 과제를 수행한 경험이 필요합니다.
- AI, 머신러닝 또는 고급 분석 프로젝트를 구상부터 실제 운영 환경 적용까지 이끌고 측정 가능한 비즈니스 성과를 낸 실적이 필요합니다.
- 생산 및 재고 관리 인증(CPIM) 또는 공급망 전문가 인증(CSCP) 등의 자격을 우대합니다.
- 프로젝트 관리 전문가(PMP) 인증을 우대합니다.
- 린 식스시그마 그린벨트 또는 블랙벨트 인증을 우대합니다.
- Azure AI Engineer 또는 AWS Machine Learning Specialty 등 AI 또는 데이터 과학 인증을 우대합니다.
- 머신러닝 알고리즘, 최적화 모델링, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 생성형 AI 활용에 대한 실무 지식이 필요합니다.
- SAP S/4HANA, 창고 관리 시스템, 운송 관리 시스템, 자재 소요량 계획에 대한 전문성이 필요합니다.
- AWS, Azure 또는 Google Cloud Platform, Tableau 또는 Power BI, SQL, Python 또는 R에 익숙해야 합니다.
- IoT 센서, RFID 추적, 디지털 트윈 시뮬레이션 도구, 자율 이동 로봇, 엣지 AI를 다뤄본 경험이 필요합니다.
- 프로젝트 관리, 이해관계자 참여, 변화 주도, 애자일 환경, 부서 간 협업 경험이 필요합니다.
- 운영상의 과제를 AI 기술 로드맵으로 구체화할 수 있어야 합니다.
- 공장 현장 작업자부터 임원진에 이르기까지 다양한 이해관계자에게 영향력을 발휘할 수 있어야 합니다.
- 설득력 있는 스토리텔링과 임원 대상 발표 역량이 필요합니다.
- 지원 시 외부 공개용 프로필 또는 이력서를 제출해야 합니다.