DAY1 AI Deployment Company를 함께 시작할 100명을 찾습니다
데이원컴퍼니가 다음 10년을 걸고 새로운 AX 사업을 시작합니다. 그 첫 100명을 찾습니다.
이 공고는 이미 완성된 회사에 들어올 사람을 찾는 공고가 아닙니다. 아직 조직도, 역할도, 정답도 충분히 만들어지지 않은 곳에서 어떤 회사를 만들 것인지 함께 결정할 사람을 찾는 공고입니다.
데이원컴퍼니는 AI가 만든 변화가 지난 10여 년 동안 우리가 경험한 그 어떤 기술 변화보다 크다고 생각합니다. 그리고 그 변화가 단순히 새로운 교육 콘텐츠 몇 개를 만드는 기회가 아니라, 회사의 다음 10년을 바꿀 수 있는 사업의 기회라고 판단했습니다.
그래서 작은 TFT를 하나 만들거나, 기존 사업 옆에 AI 신사업팀을 하나 더 붙이는 방식으로 시작하지 않으려고 합니다. 전략과 교육, 구축과 Deployment를 하나의 회사 안에서 연결하는 새로운 사업을 만들고, 그 시작을 함께할 첫 100명을 찾습니다.
교육에서 시작했지만, 교육에 머물지 않습니다
데이원컴퍼니는 2014년 신사동 지하 강의장에서 시작했습니다. 당시에는 교육 산업의 경험도, 거창한 장기 비전도 없었습니다. 우리가 할 수 있는 일을 먼저 시작하고, 고객이 실제로 필요로 하는 교육을 만들면서 살아남는 것이 우선이었습니다.
그렇게 시작한 회사는 성인 실무교육 시장을 만들고 넓혀 왔습니다. 개인에게는 커리어와 삶을 바꾸는 교육을, 기업과 기관에는 구성원과 조직의 변화를 만드는 교육을 제공해 왔습니다. 지금은 B2C, B2B, B2G, 글로벌 시장을 함께 공략하고 있으며, 수백 명의 구성원이 일하는 코스닥 상장회사가 되었습니다.
우리의 사업은 언제나 기술의 변화와 함께 움직였습니다. 프로그래밍, 모바일, 데이터사이언스, 클라우드가 중요해질 때마다 고객이 새롭게 배워야 할 것을 가장 빠르게 찾아 교육으로 만들었습니다. 그리고 지금, 고객이 가장 많이 찾는 주제는 단연 AI입니다.
AI 교육 수요는 기대나 전망이 아니라 이미 확인된 매출과 고객 문의입니다. 개인 고객에게 가장 잘 팔리는 콘텐츠가 AI이고, 기업과 정부 고객이 가장 많이 요청하는 교육 역시 AI입니다. 하지만 고객의 문의를 오래 들여다보면, 그들이 원하는 것이 교육 하나로 끝나지 않는다는 사실을 알게 됩니다.
어디에 AI를 적용해야 하는지 진단해 달라는 요청이 교육보다 먼저 오기도 하고, 교육을 마친 뒤에는 실제 업무 시스템을 만들어 달라는 요청이 이어집니다. 시스템이 만들어진 뒤에는 사람들이 그것을 실제로 사용하도록 변화관리를 해 달라는 요청이 생깁니다. 교육에서 시작했지만, 고객의 문제를 따라가다 보면 전략과 구축, 운영과 조직 변화까지 연결됩니다.
우리는 교육회사이지만, 교육에 갇힌 회사이고 싶지는 않습니다. 고객의 변화가 교육 밖으로 이어진다면 우리도 그곳까지 가야 한다고 생각합니다.
이젠, AI를 만드는 경쟁보다, AI를 기업에 적용하는 경쟁이 시작되었습니다
프론티어 모델은 소수의 글로벌 기업이 만듭니다. 막대한 자본과 컴퓨팅 자원, 세계 최고 수준의 연구 인력이 필요한 경쟁입니다. 한국 기업이 그 경쟁의 모든 영역에서 같은 방식으로 승부하기는 쉽지 않습니다.
하지만 프론티어 모델을 만드는 기업이 소수라는 사실과 달리, AI로 다시 만들어져야 하는 기업은 사실상 전부입니다. 금융회사도, 제조회사도, 유통회사도, 정부기관도 자신들의 데이터와 시스템, 업무 흐름 안에 AI를 넣어야 합니다. AI를 구매하는 것만으로는 아무것도 바뀌지 않습니다. 어떤 업무를 바꿀지 결정하고, 기술을 연결하고, 사람들이 실제로 쓰게 만들고, 보안과 규제를 통과시키고, 성과를 측정해야 합니다.
모델의 성능은 매우 빠르게 좋아지고 있지만 기업이 바뀌는 속도는 그보다 느립니다. 앞으로의 큰 병목은 AI가 존재하느냐가 아니라, 그 AI를 기업의 업무와 조직 안에서 실제로 작동하게 만들 수 있느냐에 있을 가능성이 높습니다. 우리는 그 간극을 메우는 시장이 AX이고, AI Deployment라고 생각합니다.
특히 한국에는 이 기회가 큽니다. 세계적으로 경쟁력 있는 제조업과 금융업, 복잡한 대기업 조직과 높은 디지털 인프라가 존재합니다. AI를 적용했을 때 개선할 수 있는 업무와 시스템이 많고, 동시에 산업과 기업의 맥락을 이해하며 기술과 조직을 함께 바꿀 수 있는 인재와 회사는 아직 충분하지 않습니다.
프론티어 모델은 소수가 만들지만, 모든 기업은 AI로 다시 만들어져야 합니다.
한국에서 가장 현실적이면서도 큰 AI 사업 기회는 모델을 직접 만드는 데만 있지 않습니다. 한국 기업을 세계에서 가장 빠르고 잘 변화시키는 데에도 있습니다. 우리는 그 경쟁에 참여하려고 합니다.
우리가 해오던 일이, 갑자기 훨씬 더 큰 시장을 만났습니다
AI 이전의 기술 변화는 대체로 특정 직무와 특정 조직의 변화였습니다. 프로그래밍과 클라우드는 개발자와 엔지니어링 조직을 크게 바꾸었지만, 회사의 모든 직무와 부서가 동시에 같은 기술 변화의 직접적인 영향을 받는 경우는 많지 않았습니다.
AI는 다릅니다. 개발자뿐 아니라 마케터, 영업, 재무, HR, 법무, 고객센터, 생산과 품질, 연구개발까지 거의 모든 직무의 업무 방식을 바꾸고 있습니다. 개인의 업무 방식이 바뀌면 여러 개인이 모인 조직의 워크플로와 의사결정 방식도 함께 바뀝니다.
AX는 기술 프로젝트이지만 기술만으로 완성되지 않습니다. 좋은 모델과 시스템을 만드는 것만큼, 기존 구성원이 그것을 배우고 실제 업무에 사용하게 만드는 일이 중요합니다. 직무를 다시 정의하고, 조직의 역할을 바꾸고, 리더와 구성원이 새로운 방식으로 일하게 해야 합니다.
사람이 새로운 지식과 기술을 배우고, 그것을 실제 업무에 적용하며, 개인과 조직이 변화하도록 만드는 일은 데이원컴퍼니가 지난 10여 년 동안 해온 일입니다. 우리는 AI 모델을 만든 회사는 아니지만, 기술의 변화를 사람의 변화로 번역해 온 회사입니다.
또한 우리는 이미 수많은 개인과 기업 고객을 만나고 있습니다. 고객이 무엇을 배우고 싶어 하는지, 어디에서 어려움을 겪는지, 어떤 방식이어야 실제 행동이 바뀌는지에 대한 경험을 가지고 있습니다. AI 인재가 부족하다면 직접 양성할 수 있고, 새로운 직무가 필요하다면 그 직무를 정의하고 교육과 채용을 연결할 수 있습니다.
우리가 전혀 해보지 않은 일을 갑자기 시작하는 것은 아닙니다. 우리가 해오던 일이, AI라는 변화와 만나 갑자기 훨씬 더 큰 시장이 되었습니다.
데이원컴퍼니의 다음 10년을 건 베팅
많은 회사가 AI를 중요한 기회라고 말합니다. AI 전담팀을 만들고, 기존 조직에 몇 명을 배치하고, 새로운 상품을 시험합니다. 우리도 그렇게 시작할 수 있었습니다. 하지만 이번 기회를 그런 수준의 실험으로 다루지 않기로 했습니다.
우리는 AX가 회사의 운명을 바꿀 수 있는 기회라고 생각합니다. 교육 시장 안에서 더 큰 교육회사가 되는 것에 머무르지 않고, 기업이 AI로 변화하는 전 과정을 책임하는 회사로 확장할 수 있는 기회입니다. 성공한다면 데이원컴퍼니의 사업 범위와 인재 구성, 고객과 시장, 회사가 평가받는 방식까지 모두 달라질 수 있습니다.
그래서 말이 아니라 자원으로 베팅하려고 합니다. 첫 100명을 공개적으로 모집하고, 기존 사업의 부속 프로젝트가 아니라 별도의 사업 체계로 운영하며, 주요 경영진이 직접 시간을 쓰고 의사결정을 내릴 것입니다. 필요한 인재를 영입하고, 부족한 역량은 외부 파트너와 팀 단위의 결합을 통해 채우고, 사업에 필요한 수준으로 조직을 빠르게 키울 생각입니다.
물론 첫날부터 모든 자원을 무조건 투입하겠다는 뜻은 아닙니다. 큰 꿈을 핑계로 비용과 실패를 합리화할 생각도 없습니다. 시장에서 고객과 매출, 프로젝트 성과를 증명하는 팀과 영역에 더 많은 자원을 몰아주고, 그렇지 못한 가설은 빠르게 바꾸거나 접을 것입니다. 풀베팅은 무모하게 쓰겠다는 뜻이 아니라, 증명된 기회에 회사가 가진 힘을 아끼지 않겠다는 뜻입니다.
교육을 진입점으로 한 AX 사업의 전후방 밸류체인 통합
우리는 교육에서 출발합니다. 그것은 우리가 다른 영역을 몰라서 선택한 소극적인 출발점이 아니라, 데이원컴퍼니가 가장 강한 자산을 가진 곳에서 고객을 만나는 방식입니다.
기업의 AI 전환은 한 번의 컨설팅 보고서나 하나의 시스템 구축으로 끝나지 않습니다. 어디에 적용할지를 진단하고, 우선순위와 로드맵을 정하고, 구성원을 교육하고, 필요한 시스템을 만들고, 현장에 배포하고, 실제 사용과 성과가 발생할 때까지 반복해야 합니다.
진단과 전략 → 교육과 변화관리 → 기술 구축 → 현장 Deployment → 운영과 확산
데이원컴퍼니는 교육을 중심에 두고 이 밸류체인의 앞과 뒤로 확장하려고 합니다. AX 전략과 진단을 담당하는 사람, 기업의 교육과 변화관리를 설계하는 사람, AI 솔루션을 구축하는 사람, 고객 현장에 들어가 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 FDE와 Deployment Strategist, 거버넌스와 보안을 책임지는 사람이 한 회사 안에서 일하게 하려고 합니다.
우리가 참고하는 회사는 이제 전통적인 교육회사에만 머물지 않습니다. 전략과 기술을 결합한 QuantumBlack by McKinsey, 전사적인 전환을 수행하는 Accenture, 고객 현장에서 소프트웨어와 운영을 함께 바꾸는 Palantir 같은 회사들을 공부합니다. 하지만 그 어느 회사와도 출발점은 다릅니다. 우리는 사람의 학습과 변화에서 시작합니다.
이 모든 영역을 지금 이미 잘한다고 말하지 않겠습니다. 교육은 잘하지만 전략과 구축, Deployment는 아직 시작에 가깝습니다. 그렇기 때문에 완성된 조직에 합류할 사람보다, 그 역량과 일하는 방식을 처음부터 함께 만들 사람을 찾습니다.
DAY1 AI Deployment Company의 출발
DAY1 AI Deployment Company는 데이원컴퍼니 안에서 시작합니다. 처음부터 별도 법인으로 출발하는 것은 아니지만, 흔히 볼 수 있는 사내 AI 신사업팀이나 기존 사업부의 작은 프로젝트 조직과는 다르게 운영하려고 합니다.
기존 조직의 직급과 보상 체계를 그대로 가져오기보다, 이 사업과 인재시장에 맞는 별도의 직급 체계, 연봉 체계, 인센티브 체계를 만들어 적용할 예정입니다. 사업과 조직이 충분한 규모와 독립성을 갖추면 별도 법인화를 진행할 예정입니다.
무엇보다 이 사업은 특정 부서에 위임하고 경영진이 멀리서 관찰하는 방식으로 운영하지 않습니다. 박지웅 이사회 의장이 사업의 방향과 핵심 인재 영입을 직접 챙기고, 신해동 공동대표와 이강민 CAIO를 포함한 주요 경영진이 사업과 조직을 함께 만들어갈 것입니다.
첫 100명은 이미 정해진 조직도 속 빈자리를 채우는 사람들이 아닙니다. 어떤 고객을 먼저 공략할지, 어떤 서비스를 내부에 만들고 어떤 역량을 파트너와 결합할지, 직무와 평가와 문화가 어떻게 달라야 할지를 함께 정하게 됩니다.
회사의 첫 100명은 단순한 초기 직원이 아닙니다. 그 회사가 앞으로 어떤 회사가 될지를 결정하는 사람들입니다.
솔직히 말하면, 아직은 없는 것이 더 많습니다
우리에게는 작은 스타트업보다 많은 자금과 고객, 브랜드와 조직이 있습니다. 하지만 글로벌 컨설팅펌과 대형 SI, 빅테크와 비교하면 우리가 쓸 수 있는 자원은 턱없이 적습니다. 그들과 같은 방식으로 사람과 비용을 투입해서 이길 수 있다고 생각하지 않습니다.
AI 교육에서는 국내 최고 수준의 경험과 고객 기반을 가지고 있다고 자부합니다. 그러나 교육 밖으로 나가면 이야기가 달라집니다. AX 전략과 진단, 대형 AI 구축, 엔터프라이즈 보안과 거버넌스, FDE 방식의 현장 Deployment에서 우리의 레퍼런스는 아직 충분하지 않습니다.
내부의 역할과 경계도 완성되지 않았습니다. 전략 조직과 산업 조직이 같은 고객을 두고 경쟁할 수 있고, 교육으로 들어온 프로젝트가 구축으로 확장되는 과정에서 충돌도 생길 수 있습니다. 무엇을 내부 역량으로 가져가고 무엇을 외부 파트너와 할지에 대한 정답도 계속 바뀔 것입니다.
100명을 뽑는다고 했지만 숫자보다 어려운 것은 밀도입니다. 채용 속도를 높이면서도 우리가 원하는 수준의 사람만 뽑는 일은 쉽지 않습니다. 처음 만든 팀 중에는 기대만큼 성과를 내지 못하는 팀도 있을 것이고, 통합되거나 방향이 바뀌거나 사라지는 조직도 나올 수 있습니다.
완성된 브랜드와 안정된 역할, 이미 증명된 성공 공식을 원하는 분이라면 이곳이 맞지 않을 수 있습니다. 우리가 드릴 수 있는 것은 안정적인 정답이 아니라, 큰 기회와 충분한 권한, 그리고 그만큼의 혼란과 책임입니다.
하지만 우리와 함께하는 첫 100명이 얻게 될 것
우리는 이 사업이 AX라는 거대한 변화의 초입에 있다고 생각합니다. 지금 합류하는 사람은 이미 형성된 시장의 한 자리를 차지하는 것이 아니라, 한국에서 새로운 회사의 형태와 새로운 전문직의 기준을 만드는 과정에 참여하게 됩니다.
전략 컨설턴트가 교육과 구축을 이해하고, 교육 전문가가 기업의 변화와 사업을 설계하며, 엔지니어가 고객의 경영 문제를 직접 풀고, 산업 전문가가 여러 전문조직을 조합해 새로운 사업을 만드는 경험을 할 수 있습니다. FDE, Deployment Strategist, AI Governance Specialist처럼 국내에서는 아직 경로가 분명하지 않은 직무를 스스로 정의하고 대표할 수도 있습니다.
데이원컴퍼니의 역사를 보면 사원으로 입사해 사업을 만들고, 조직을 이끌고, 대표이사와 주요 경영진으로 성장한 사람들이 적지 않습니다. 회사는 중요한 자리를 외부 경력자에게만 예약해 두지 않았습니다. 실제로 사업을 만들고 사람을 이끌어낸 사람이 더 큰 책임을 맡아왔습니다.
DAY1 AI Deployment Company에서도 마찬가지입니다. 첫 100명 중 누군가는 새로운 부문의 Head가 되고, 누군가는 Partner와 최고 기술 책임자가 되고, 누군가는 향후 독립 법인의 경영진과 대표가 될 수 있습니다. 그것을 보장할 수는 없지만, 그런 자리를 만들어낼 의도와 실제 전례는 가지고 있습니다.
무엇보다 새로운 분야와 새로운 직무, 아직 이름조차 정착되지 않은 일을 먼저 경험하게 됩니다. 누군가가 만들어 둔 커리어 패스를 따라가기보다, 다음 사람들이 따라오게 될 커리어 패스를 직접 만드는 경험이 될 수 있습니다.
첫 100명이 이런 사람들이었으면 합니다
채용하는 부문과 직무는 서로 다르지만, 함께 회사를 시작하고 싶은 사람에 대한 생각은 크게 다르지 않습니다.
용병보다 선교사
단기적으로 경력 한 줄을 추가하고 다음 기회로 이동할 사람보다, 이 회사와 사업을 자기 일로 받아들이고 오래 함께할 사람을 찾습니다. 꿈의 크기는 인내의 시간과 비례한다고 생각합니다. DAY1이라는 회사와 핵심 경영진, 우리가 AX를 바라보는 관점에 대해 충분히 읽고 이해하고, 그럼에도 함께하고 싶은 분이면 좋겠습니다.
현재의 실력보다 학습의 기울기
실력은 중요합니다. 특히 고객에게 큰 책임을 지는 Partner와 기술 전문직에는 높은 현재 역량이 필요합니다. 하지만 지금 잘하는 것만큼 앞으로 얼마나 빠르게 배우고 달라질 수 있는지를 봅니다. AI 시장에서 지금 알고 있는 지식의 유효기간은 짧습니다. 모르는 것은 배울 수 있지만, 배우려는 태도와 자신을 바꾸려는 의지는 가르쳐서 만들기 어렵다고 생각합니다.
원대한 꿈과 시궁창 같은 현실을 동시에 아는 사람
우리는 큰 꿈을 말합니다. 그러나 그 꿈으로 가는 매일은 대체로 정돈되지 않았고, 반복적이며, 생각보다 초라할 것입니다. 전략을 논의한 다음 날 직접 행사 참석자를 정리하거나, 고객 제안서를 밤늦게 고치거나, 부족한 운영을 메우는 일을 해야 할 수 있습니다. 원대한 꿈을 꾸되 현실은 항상 시궁창일 수 있다는 사실을 알고도 손을 움직이는 사람이면 좋겠습니다.
내 일과 남의 일을 지나치게 구분하지 않는 사람
새로운 회사의 초기에는 역할 사이에 빈틈이 많습니다. 나는 컨설턴트라서 영업은 하지 않고, 엔지니어라서 고객 커뮤니케이션은 하지 않고, 마케터라서 콘텐츠의 전문성에는 책임지지 않는 방식으로는 일이 완결되지 않습니다. 전문성은 분명해야 하지만, 고객과 회사의 문제 앞에서 직무기술서의 경계를 방패로 사용하지 않는 사람을 원합니다.
자신의 단점을 알고 있는 사람
완벽한 사람을 찾지 않습니다. 명확한 장점이 있는 만큼 명확한 단점이 있을 수 있다고 생각합니다. 다만 자신의 단점이 무엇인지 알고, 그것이 동료와 고객에게 어떤 영향을 미치는지 이해하며, 필요한 도움을 요청하거나 보완할 수 있는 사람이면 좋겠습니다. 자신을 과장하는 사람보다 자신을 정확하게 아는 사람과 더 오래 일할 수 있다고 믿습니다.
이 긴 글에 공감했다면, 각자의 경력과 직무가 완벽히 맞지 않더라도 지원해주셨으면 합니다. 지금의 직함보다 앞으로 무엇을 만들 수 있는지, 이미 해본 일보다 얼마나 치열하게 배우고 실행할 수 있는지를 함께 보고 싶습니다.
모집 부문과 지원 방법
긴 글에 공감이 되신다면, 한번 만나보고 싶습니다.
이번 채용에는 별도의 마감 기한을 정하지 않았습니다. 신입사원 공개채용처럼 모두가 같은 시기에 움직이는 채용이 아니고, 각자가 새로운 길을 고민하는 시점도 다르기 때문입니다. 지금 보고 계신 채용공고 링크가 여전히 열려 있다면, DAY1 AI Deployment Company는 계속해서 함께할 사람을 찾고 있다는 의미로 생각해주시면 됩니다.
지원하는 방법
자유 형식의 Resume와, DAY1 AI Deployment Company에 지원하는 이유를 담은 자유 형식의 자기소개서를 PDF 파일로 보내주시기 바랍니다. 정해진 양식이나 분량은 없습니다. 지금까지 어떤 일을 해왔는지뿐 아니라, 왜 이 사업과 회사에 관심을 갖게 되었고 여기에서 무엇을 만들고 싶은지를 본인의 언어로 들려주시면 좋겠습니다.
접수 이메일: ceo@day1company.co.kr
이메일 제목: [Day 1 AI Deployment Company 지원] 지원 부문 및 포지션명 / 이름
첨부 서류: 자유 형식 Resume, 지원 이유를 담은 자유 형식 자기소개서 (각 PDF 권장)
하나의 부문이나 포지션으로 본인을 정확히 정의하기 어렵다면, 가장 가까운 부문과 포지션을 적어 보내주셔도 됩니다. 서류와 대화를 통해 더 적합한 역할이나 레벨을 서로 제안할 수 있습니다.
전형 과정
서류를 검토한 뒤 만나보고 싶다는 생각이 들면 인터뷰를 제안드립니다. 인터뷰의 횟수와 방식은 후보자마다 다르게 진행될 수 있으며, 사전에 정해진 두세 차례의 정형화된 인터뷰만으로 모든 지원자를 판단하지 않으려고 합니다.
DAY1 AI Deployment Company는 사람이 곧 상품이고, 사람의 판단과 관계, 실행력이 사업의 대부분을 결정하는 회사입니다. 그렇기 때문에 한 사람을 이해하는 데 충분한 시간을 쓰는 것이 채용 속도를 조금 늦추더라도 더 중요하다고 생각합니다. 필요한 경우 여러 차례 만나 서로의 경험과 생각, 기대하는 역할, 함께 일하는 방식에 대해 비정형적으로 대화를 나눌 수 있습니다.
서류전형 스크리닝은 박지웅 이사회 의장, 신해동 공동대표, 이강민 CAIO & CTAO를 포함한 데이원컴퍼니 최고경영진이 직접 진행합니다. 이후의 모든 인터뷰 역시 실무 면접관 없이 최고경영진이 직접 참여합니다. 이 사업을 다른 조직에 위임하지 않고 최고경영진이 직접 시작하고 책임지겠다는 뜻이며, 지원자 역시 회사와 사업을 실제로 이끌 사람들과 처음부터 충분히 대화할 수 있기를 바랍니다.
인터뷰는 지원 순서대로 서류를 검토해 진행하며, 별도의 마감일 이전이라도 적합한 분과는 바로 대화를 시작합니다. 인터뷰 횟수가 많거나 일정이 길어질 수 있다는 점은 미리 양해를 부탁드립니다.
기타 유의사항
제출하신 서류와 그 안에 포함된 개인정보는 본 채용의 검토와 인터뷰 진행 외의 목적으로 사용하지 않습니다. 채용 절차가 종료된 이후에는 관련 법령과 회사의 개인정보 처리 기준에 따라 보관하거나 파기합니다.
많은 지원이 있을 경우 모든 분께 개별적으로 결과를 안내드리지 못할 수 있습니다. 인터뷰를 제안드리는 분께는 입력하신 연락처 또는 이메일로 개별 연락드리며, 이 점에 대해 미리 양해를 부탁드립니다.
제출 서류에 허위 사실이 있거나, 합류 이후 이해충돌 또는 겸업 등 중요한 사실이 확인되는 경우에는 채용 결정이 변경될 수 있습니다.
이후 페이지에는 현재 모집하고 있는 각 부문과 포지션의 직무기술서가 이어집니다. 직무기술서는 우리가 생각하는 역할의 출발점이지 완성된 경계가 아닙니다. 좋은 후보자를 만나면 역할과 레벨, 소속 부문은 충분히 유연하게 조정할 수 있습니다.
아주 큰 기회의 초입에서, 아직 없는 회사를 함께 만드는 일에 관심이 있으시다면 주저하지 말고 연락해주십시오. 서로가 아주 신중하게 선택할 수 있도록 충분히 만나고 대화하겠습니다.
1. AX 산업 전문가 그룹 (Industry & Client Leadership)
Client Partner, Financial Services AX
금융 AX | 파트너급 · 경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | Industry & Client Leadership |
|---|---|
| 레벨 | Partner-level |
| 주요 고객 | 금융사 CEO·사업부문장, CIO/CDO/CTO, CHRO, AX/DX 추진 책임자 |
| 기대 역할 | 은행·증권·보험·카드·캐피탈 등 금융산업의 경영진 관계와 AX 파이프라인을 소유하고, 전략·교육·구축 역량을 결합한 대형 고객 사업을 만들어냅니다. |
금융 버티컬의 고객 관계 총괄자로서 담당 산업의 파이프라인과 매출을 책임지는 포지션입니다. 산업 네트워크와 도메인 신뢰를 기반으로 신규 프로젝트를 발굴하고, 전략·교육·구축·거버넌스 각 부문의 역량을 고객사 안에서 결합해 사업을 확장합니다.
주요 업무
금융권 우선 공략 고객사과 의사결정자 맵 수립, C-level 관계 개척 및 신규 AX 프로젝트 발굴
담당 고객사의 연간 고객사별 사업 계획 수립과 파이프라인·수주·매출 목표 관리
고객 관계에 기반한 후속·확장 프로젝트의 발굴과 수주
AX 교육 프로그램을 진입 상품으로 한 신규 고객사 개척과 교육 상품 판매
제안·수주 과정 총괄: 제안 전략 수립, 핵심 미팅 리드, 계약 협상
산업 세미나·라운드테이블 등 시장개발 활동에서 도메인 대표로 참여
자격 요건
금융 산업 대상 컨설팅·IT서비스·솔루션 영업 또는 금융사 내 디지털/AI 추진 경력 약 10년 이상
금융권 의사결정권자(임원급) 네트워크와 이를 프로젝트로 전환해 본 수주 실적
AX/DX 프로젝트의 구조(진단-구축-정착)에 대한 이해와 제안 리드 경험
내부 전문조직과 외부 파트너를 결합해 제안팀을 이끄는 리더십
현업·IT·구매·경영진 등 복잡한 이해관계자 구조를 조율해 대형 계약을 성사시켜 본 경험
개인 네트워크에 의존하지 않고 회사의 브랜드·방법론·팀을 활용해 고객 관계를 확장할 수 있는 One-firm 지향성
우대 사항
삼성SDS·LG CNS 등 IT서비스, 전략·IT 컨설팅펌, 또는 금융지주/대형 금융사 출신
금융 규제(망분리 완화, 금융 AI 가이드라인, AI기본법) 대응 프로젝트 경험
검증 가능한 신규 매출 발굴 실적과, 첫 해부터 독자적인 파이프라인을 만들 수 있는 고객 네트워크
금융사의 AI 거버넌스·보안·데이터·인재개발 이슈를 하나의 경영 아젠다로 연결해 본 경험
교육·진단·구축 중 하나의 진입점에서 시작해 다른 서비스라인으로 계정을 확장해 본 경험
본인의 관점과 산업 인사이트를 글·강연·세미나로 꾸준히 외부에 발신해 온 분
Principal, Financial Services AX
금융 AX | 경력 약 5~10년
| 소속 부문 | Industry & Client Leadership |
|---|---|
| 레벨 | Principal-level |
| 주요 고객 | 금융사 실무 임원, AX/DX·IT기획·혁신 부서 리더 |
| 기대 역할 | 금융산업 고객의 AX 기회를 발굴하고, 접근 전략 설계부터 제안·수주 실행까지 실질적으로 리드합니다. |
Client Partner와 함께 금융 버티컬의 프로젝트 발굴과 수주 실행을 담당합니다. 고객사 리서치와 접근 전략 설계, 제안서 작성 리드, 고객 실무진 관계 관리를 통해 파이프라인을 만들어 갑니다.
주요 업무
금융권 타깃 고객사 리서치, 접근 전략 수립 및 초기 미팅 개척
제안서·제안 발표 자료 작성 리드 및 제안 프로젝트 매니징(범위·계약 조건·팀 구성)
교육 상품(맞춤형·구독형)을 포함한 제안 구성과 판매 실행
고객 실무진·중간관리자 레벨 관계 구축과 니즈 발굴
산업 동향·규제·경쟁 분석을 통한 서비스 상품 기획 지원
수주 후 딜리버리 조직과 함께 초기 실행을 리드하고, 고객사 확장 기회 관리
자격 요건
금융 산업 대상 컨설팅·영업·사업개발 또는 금융사 내 AX/DX 실무 경력 약 5~10년
제안서 작성과 제안 PM을 주도해 본 경험
금융 산업 구조와 IT/AI 도입 환경에 대한 이해
숫자와 근거로 설득하는 제안 문서 작성 역량
고객의 모호한 요구를 문제·예산·의사결정 구조가 명확한 사업기회로 바꾸는 능력
여러 부문의 사람과 함께 일하면서도 내 일과 남의 일을 지나치게 구분하지 않는 협업 태도
우대 사항
수주 실적 또는 파이프라인 창출 실적을 정량적으로 제시할 수 있는 분
RFP 기반 대형 프로젝트(공공·금융) 대응 경험
고객사 조직도와 의사결정 구조를 빠르게 파악하는 감각
향후 Client Partner로 성장하고자 하는 사업개발 지향성
금융사 임원·실무진 대상 워크숍 또는 세미나를 직접 기획·진행한 경험
AI 교육 또는 역량전환 프로그램을 고객 진입점으로 활용해 본 경험
Client Partner, Industrial & Manufacturing AX
산업·제조 AX | 파트너급 · 경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | Industry & Client Leadership |
|---|---|
| 레벨 | Partner-level |
| 주요 고객 | 제조사 CEO·사업부문장, CIO/CDO/CTO, 생산·품질·SCM·R&D 임원, AX/DX 추진 책임자 |
| 기대 역할 | 전자·자동차·중공업·화학·소재 등 제조산업의 경영진 관계와 AX 파이프라인을 소유하고, 현장이 실제로 쓰는 AX로 대형 고객 사업을 만들어냅니다. |
제조 버티컬의 고객 관계 총괄자로서 담당 산업의 파이프라인과 매출을 책임지는 포지션입니다. 생산·품질·SCM·R&D 등 제조 현업의 아젠다를 AX 서비스와 연결하는 프로젝트 설계가 핵심이며, 캡티브 SI가 없는 중견 제조사군은 특히 중요한 공략 시장입니다.
주요 업무
제조 대기업·중견기업 우선 공략 고객사과 의사결정자 맵 수립, C-level 관계 개척 및 신규 프로젝트 발굴
담당 고객사의 연간 고객사별 사업 계획 수립과 파이프라인·수주·매출 목표 관리
생산·품질·SCM·R&D 등 제조 현업 아젠다를 AX 서비스와 연결하는 프로젝트 설계
AX 교육 프로그램을 진입 상품으로 한 신규 고객사 개척과 교육 상품 판매
제안·수주 과정 총괄: 제안 전략 수립, 핵심 미팅 리드, 계약 협상
스마트팩토리·현장 데이터·에이전트 자동화 등 제조 특화 적용 과제의 사업 기회화
산업 세미나·전시·협회 활동 등 시장개발 활동에서 도메인 대표로 참여
자격 요건
제조 산업 대상 컨설팅·IT서비스·솔루션 영업 또는 제조 대기업 내 디지털/AI 추진 경력 약 10년 이상
제조업 의사결정권자(임원급) 네트워크와 이를 프로젝트로 전환해 본 수주 실적
제조 현장(생산·품질·설비) 프로세스에 대한 이해와 AX 적용 관점
내부 전문조직과 외부 파트너를 결합해 제안팀을 이끄는 리더십
현업·IT·구매·경영진 등 복잡한 이해관계자 구조를 조율해 대형 계약을 성사시켜 본 경험
공장·본사·IT·구매 등 서로 다른 언어를 사용하는 이해관계자를 하나의 프로젝트 목표로 정렬할 수 있는 능력
우대 사항
그룹사 SI, 스마트팩토리·산업 AI 솔루션사, 전략·오퍼레이션 컨설팅펌 출신
중견 제조사(캡티브 SI가 없는 기업군) 대상 사업 경험
검증 가능한 신규 매출 발굴 실적과, 첫 해부터 독자적인 파이프라인을 만들 수 있는 고객 네트워크
생산성·품질·설비·R&D 등 현업 KPI를 AI 프로젝트의 경제적 가치로 연결해 본 경험
현장 상주형 프로젝트 또는 복수 사업장을 아우르는 전환 프로그램 경험
교육·컨설팅·스마트팩토리·구축을 연계한 복합 제안 경험
Principal, Industrial & Manufacturing AX
산업·제조 AX | 경력 약 5~10년
| 소속 부문 | Industry & Client Leadership |
|---|---|
| 레벨 | Principal-level |
| 주요 고객 | 제조사 실무 임원, 생산·품질·IT·혁신 부서 리더 |
| 기대 역할 | 제조산업 고객의 AX 기회를 발굴하고, 접근 전략 설계부터 제안·수주 실행까지 실질적으로 리드합니다. |
Client Partner와 함께 제조 버티컬의 프로젝트 발굴과 수주 실행을 담당합니다. 고객사 리서치와 접근 전략 설계, 제안서 작성 리드, 고객 실무진 관계 관리를 통해 파이프라인을 만들어 갑니다.
주요 업무
제조 산업 타깃 고객사 리서치, 접근 전략 수립 및 초기 미팅 개척
제안서·제안 발표 자료 작성 리드 및 제안 프로젝트 매니징(범위·계약 조건·팀 구성)
교육 상품(맞춤형·구독형)을 포함한 제안 구성과 판매 실행
고객 실무진(생산·품질·IT·혁신 부서) 관계 구축과 니즈 발굴
산업 적용 사례·경쟁 동향 분석을 통한 서비스 상품 기획 지원
수주 후 딜리버리 조직과 함께 초기 실행을 리드하고, 고객사 확장 기회 관리
자격 요건
제조 산업 대상 컨설팅·영업·사업개발 또는 제조사 내 AX/DX 실무 경력 약 5~10년
제안서 작성과 제안 PM을 주도해 본 경험
제조 산업 구조와 현장 프로세스에 대한 이해
숫자와 근거로 설득하는 제안 문서 작성 역량
생산·품질·SCM·R&D의 업무 흐름을 빠르게 이해하고 AI 적용 과제로 구조화하는 능력
현장 데이터와 IT 시스템의 제약을 고려해 실행 가능한 제안을 만드는 현실 감각
우대 사항
수주 실적 또는 파이프라인 창출 실적을 정량적으로 제시할 수 있는 분
스마트팩토리·산업 데이터 프로젝트 참여 경험
고객사 조직도와 의사결정 구조를 빠르게 파악하는 감각
향후 Client Partner로 성장하고자 하는 사업개발 지향성
제조 현장 임직원 대상 교육·워크숍·변화관리 프로그램 경험
고객의 파일럿을 후속 구축 또는 전사 확산 계약으로 연결해 본 경험
2. AX 전략 수립 (AX Strategy & Transformation)
Partner, AX Strategy & Transformation
AX 전략·전환 | 경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | AX Strategy & Transformation |
|---|---|
| 레벨 | Partner-level |
| 주요 고객 | CEO/CSO, CIO/CDO, 전사 AX·DX 추진 조직, 사업부 혁신 책임자 |
| 기대 역할 | 기업의 AI 전환 방향과 우선 적용 과제, 실행 로드맵을 설계하고, 전략 컨설팅 사업의 성장을 이끄는 파트너입니다. |
진단·전략 프로젝트의 수주와 수행 품질을 직접 책임지면서, 부문의 방법론과 팀을 처음부터 함께 만들어 가는 포지션입니다.
주요 업무
AX 진단·전략 수립·전환 로드맵 프로젝트의 수주와 총괄 딜리버리
자체 네트워크 기반의 신규 프로젝트 발굴과 수주 활동
AX 진단 프레임워크 등 부문 방법론과 서비스 상품의 설계·자산화
Principal·Consultant 채용, 코칭 및 프로젝트 팀 리딩
C-level 대상 워크숍·브리핑 리드 및 리포트·기고 등 전문 콘텐츠 활동
전략 프로젝트가 교육·구축·거버넌스·운영으로 확장될 수 있도록 고객 계정의 장기 전환 아젠다를 설계
자격 요건
전략·경영 컨설팅 또는 IT/디지털 컨설팅 경력 약 10년 이상, 프로젝트 총괄(EM 이상) 다수 경험
DX/AI/AX 영역 전략 프로젝트 수행 및 수주 경험
고객 임원을 직접 상대하며 프로젝트을 만들어 온 신규 발굴 실적
팀 빌딩과 주니어 육성 경험
제안 경쟁(PT)에서 이겨 본 경험과 그 과정을 구조적으로 설명할 수 있는 분
개인의 전문성과 고객을 회사의 자산으로 공유하고 다른 부문과 공동으로 성장시키는 One-firm 지향성
우대 사항
글로벌 전략펌·Big4·대기업 계열 컨설팅펌 출신
AI 기술 스택(LLM, 에이전트, 데이터 플랫폼)에 대한 실용적 이해
제안·수주부터 딜리버리까지 전 과정을 책임져 본 경험
AI 도구를 컨설팅 업무 방식 자체에 적용해 본 경험
Thought Leadership 콘텐츠를 직접 집필하거나 시장의 담론을 만들어 신규 고객을 창출한 경험
AI-native 방식으로 컨설팅 생산성과 팀 레버리지를 높이는 실험을 주도한 경험
Principal, AX Strategy & Transformation
AX 전략·전환 | 경력 약 5~10년
| 소속 부문 | AX Strategy & Transformation |
|---|---|
| 레벨 | Principal-level |
| 주요 고객 | 고객사 임원·실무 리더(전략·IT·혁신 부서) |
| 기대 역할 | AX 전략·진단 프로젝트의 핵심 모듈을 독립적으로 이끌고, 파트너와 함께 제안·수주 활동을 실행합니다. |
주요 업무
AX 진단·전략 프로젝트의 모듈 리드 및 산출물 품질 책임
고객 실무진·임원 인터뷰, 현황 분석, 전환 로드맵 설계
제안서 작성 리드 및 제안 발표 참여
Consultant 코칭과 프로젝트 팀 운영
진단 프레임워크·산업별 템플릿 등 방법론 자산화 기여
프로젝트 종료 후 핵심 교훈·산출물·고객성과를 정리해 Case Codification과 제안 자산으로 환류
자격 요건
컨설팅펌 또는 그에 준하는 환경에서의 프로젝트 경력 약 5~10년
DX/AI 관련 프로젝트에서 세부 과제를 독립적으로 리드해 본 경험
구조화된 문제 해결과 경영진 커뮤니케이션 역량
가설 수립과 검증 과정을 스스로 설계해 본 분석 경험
고객의 발언과 자료를 그대로 요약하는 데 그치지 않고 자신만의 관점과 가설을 제시하는 능력
프로젝트의 빈 영역을 발견하면 직무 경계와 무관하게 먼저 해결하는 높은 오너십
우대 사항
AX/AI 전략·오퍼레이션 개선·프로세스 혁신(PI) 프로젝트 경험
데이터 분석 도구 및 AI 도구의 실무 활용 능력
임원 워크숍·진단 세션을 직접 설계하고 퍼실리테이션한 경험
프로젝트 성과를 다음 제안·후속 매출·외부 콘텐츠로 연결해 본 경험
새로운 산업이나 기술을 단기간에 학습해 유료 프로젝트 수준의 산출물을 만든 경험
초기 조직·신사업·스타트업처럼 역할과 정답이 정해지지 않은 환경에서 성과를 만든 경험
Consultant, AX Strategy & Transformation
AX 전략·전환 | 경력 약 5년 미만
| 소속 부문 | AX Strategy & Transformation |
|---|---|
| 레벨 | Consultant-level |
| 주요 고객 | 고객사 실무진(프로젝트 카운터파트) |
| 기대 역할 | AX 전략·진단 프로젝트의 핵심 실무자로서 분석과 산출물을 만들고, AI-native 컨설팅 방식을 함께 구축합니다. |
주요 업무
고객사 현황 분석: 데이터 수집·인터뷰·프로세스 분석 및 시사점 도출
전략 보고서·진단 결과 산출물 작성
AI 도구를 활용한 리서치·분석·문서 작업의 생산성 극대화
제안서 작성 지원 및 프로젝트 운영 지원
고객 인터뷰·회의의 핵심 논점과 다음 행동을 빠르게 정리하고 프로젝트 팀의 실행 속도를 높임
프로젝트에서 검증된 자료·질문·분석방법을 공통 템플릿과 지식자산으로 남김
자격 요건
컨설팅·전략기획·사업기획 등 관련 경력 약 1~5년 (경력이 짧더라도 탁월한 역량을 입증할 수 있다면 지원 가능)
논리적 사고와 문서화 역량, 빠른 학습 능력
복잡한 내용을 한 장의 문서로 구조화하는 능력
생성형 AI 도구의 적극적 활용 경험
정답이 없는 상황에서도 스스로 질문을 만들고 필요한 정보를 찾아 끝까지 결과물을 완성하는 태도
팩트와 숫자를 정확히 다루면서도 그 위에 분명한 관점과 주장을 세울 수 있는 능력
우대 사항
AI/데이터 관련 프로젝트·학습 경험
산업 리서치와 정량 분석 역량
짧거나 긴 글을 꾸준히 쓰거나 복잡한 주제를 다른 사람에게 가르쳐 본 경험
창업·사이드 프로젝트·동아리 등 역할이 정해지지 않은 환경에서 무언가를 끝까지 만들어 본 경험
뚜렷한 실패 경험과 그 과정에서 무엇을 바꾸었는지 구체적으로 설명할 수 있는 분
초기 조직·신사업·스타트업처럼 역할과 정답이 정해지지 않은 환경에서 성과를 만든 경험
3. AX 교육 & 변화관리 (AX Consulting & Enablement)
Partner, AX Consulting & Enablement
AX 교육·변화관리 | 경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | AX Consulting & Enablement |
|---|---|
| 레벨 | Partner-level |
| 주요 고객 | CHRO, HRD·인재개발 임원, 전사 AX 추진 조직, 현업 부문장 |
| 기대 역할 | 기업 구성원이 AI를 배우는 것을 넘어 실제 업무에서 쓰게 만드는 교육 상품과 프로그램을 설계·판매하는 사업을 이끌고, 교육을 진입점으로 대형 고객사를 여는 파트너입니다. |
데이원컴퍼니의 기업교육 자산 위에서 AX 교육·역량 전환·변화관리 프로젝트의 수주와 프로그램을 총괄하며, 교육 고객사가 진단·구축으로 확장되는 첫 관문을 책임집니다.
주요 업무
대기업·기관 대상 온·오프라인 AX 교육 프로젝트의 발굴·제안·수주 총괄
맞춤형 교육·온라인 구독 등 기업 AX 교육 상품의 설계와 상품화(구성·가격 구조) 총괄
고객사 HRD·현업 리더와의 관계 구축과 지속적인 관리
교육 제안 내용(커리큘럼 체계·강사진·운영 방식)의 설계 리드
전사 AI 역량 진단과 변화관리 프로그램 설계
교육 고객사의 진단·구축 확장 기회 발굴
Principal·Consultant·Program Manager 채용과 육성
자격 요건
기업교육(HRD)·역량 컨설팅·조직 변화관리 분야 경력 약 10년 이상
대기업 대상 교육·전환 프로그램의 수주 및 총괄 경험
교육 사업의 수익 구조와 B2B 세일즈 사이클에 대한 이해
교육 상품의 가격·수익 구조를 설계해 본 경험
교육을 단발성 행사가 아니라 고객의 업무·조직 변화와 후속 AX 사업으로 확장하는 관점
고객과 개인 네트워크를 회사의 장기 자산으로 공유하고 타 부문과 공동영업하는 One-firm 태도
우대 사항
기업교육사·컨설팅펌 교육 부문·IT서비스사 교육사업 또는 대기업 HRD 리더 출신
AI 교육·디지털 역량 전환 프로그램 기획·운영 경험
영업 목표를 가지고 교육 상품을 판매하며 사업을 성장시켜 본 경험
학습 경험 설계(교수설계) 방법론에 대한 이해
교육 이후 실제 활용률·업무성과·조직변화를 측정하는 체계를 설계한 경험
대규모 강사·코치·콘텐츠 파트너 생태계를 구축하고 품질을 관리한 경험
Principal, AX Consulting & Enablement
AX 교육·변화관리 | 경력 약 5~10년
| 소속 부문 | AX Consulting & Enablement |
|---|---|
| 레벨 | Principal-level |
| 주요 고객 | 고객사 HRD·인재개발 리더, 현업 부서 책임자 |
| 기대 역할 | 기업 AX 교육 상품과 프로그램의 학습 경험을 설계하고, 제안·판매부터 프로그램 성과 측정까지 독립적으로 리드합니다. |
주요 업무
고객사 AI 역량 진단과 직무별 교육 체계·커리큘럼·학습 여정 설계
교육 상품(맞춤형·구독형)의 구성 설계와 고객 맞춤 제안·판매 실행
교육·변화관리 제안서 작성 리드 및 제안 발표
프로그램 딜리버리 품질 관리와 성과 측정(학습 데이터 분석) 설계
고객 HRD·현업 부서와의 관계 관리 및 확장 기회 발굴
커리큘럼·진단 도구의 자산화 기여
자격 요건
기업교육·역량 컨설팅·조직개발 분야 경력 약 5~10년
대기업 대상 교육 프로그램의 설계 또는 수주형 제안 경험
교수설계·학습 경험 설계 방법론의 활용 경험
교육 성과를 데이터로 측정·개선해 본 경험
고객 임원 대상 교육 성과 보고와 설득 커뮤니케이션 경험
고객의 막연한 교육 요구를 직무·역량·행동 변화가 명확한 프로그램으로 구조화하는 능력
우대 사항
AI/DX 교육 콘텐츠 기획 경험
대형 교육 사업의 제안 발표(PT) 경험
현업 프로젝트 기반 학습(PBL), 액션러닝, 코호트형 교육 설계 경험
교육 프로그램을 반복 판매 가능한 상품이나 구독 모델로 전환한 경험
교육팀·강사·현업·경영진 사이의 갈등을 조율하며 대형 프로그램을 완수한 경험
본인이 설계한 프로그램의 실패를 복기하고 다음 버전에 반영한 구체적 사례
Consultant, AX Consulting & Enablement
AX 교육·변화관리 | 경력 약 5년 미만
| 소속 부문 | AX Consulting & Enablement |
|---|---|
| 레벨 | Consultant-level |
| 주요 고객 | 고객사 HRD·교육 담당 실무진 |
| 기대 역할 | AX 교육·변화관리 프로젝트의 실무자로서 역량 진단 분석, 커리큘럼 기획, 프로그램 설계에 참여합니다. |
주요 업무
고객사 역량 진단 데이터 분석 및 결과 보고서 작성
직무별 교육 과정·학습 경험 기획과 콘텐츠 큐레이션
교육 프로그램 운영 설계 및 성과 데이터 관리
교육 상품 제안서 작성 지원
고객·학습자 인터뷰와 현업 업무 분석을 통해 실제로 쓰이는 교육 과제와 실습을 발굴
운영팀·강사·콘텐츠팀 사이의 빈 업무를 주도적으로 발견하고 해결
자격 요건
기업교육·HRD·교육 기획 관련 경력 약 1~5년
구조화된 문서 작성과 데이터 정리 역량
교육생·고객 피드백을 실제 개선으로 연결해 본 경험
생성형 AI 도구의 적극적 활용 경험
새로운 AI 도구와 직무 지식을 빠르게 학습해 학습자 수준에 맞게 설명하는 능력
일정·숫자·문서의 작은 오류를 놓치지 않으면서도 프로그램 전체 목적을 이해하는 균형감
우대 사항
교육 기업 또는 컨설팅펌 근무 경험
교육 운영 시스템(LMS)과 학습 성과 데이터 활용 경험
강의·튜터링·워크숍 퍼실리테이션 등 다른 사람의 학습을 도운 경험
노코드·AI 도구로 콘텐츠 제작이나 교육 운영을 자동화한 경험
역할이 정해지지 않은 프로젝트에서 기획부터 운영까지 끝까지 맡아본 경험
교육 또는 프로젝트 실패 경험을 솔직하게 복기하고 개선한 사례가 있는 분
AX Program Manager
경력 약 2년 이상
| 소속 부문 | AX Consulting & Enablement |
|---|---|
| 레벨 | Manager-level |
| 주요 고객 | 고객사 교육 담당자, 내부 프로그램 이해관계자 |
| 기대 역할 | 대형 고객사 AX 교육·전환 프로그램이 약속된 품질과 성과로 완결되도록 운영 전 과정을 책임집니다. |
주요 업무
기업 AX 교육 프로그램의 전 과정 운영: 일정·강사·운영 인력·품질 관리
고객사 담당자와의 커뮤니케이션 및 이슈 대응 총괄
운영 데이터(출석·만족도·성과) 기반의 프로그램·학습 경험 개선
운영 프로세스 표준화 및 AI 도구 기반 운영 자동화 설계
FDE & DS Academy 등 자체 양성 프로그램 운영 협업
프로그램별 예산·원가·정산을 관리하고 수익성과 고객 만족을 동시에 개선
자격 요건
교육 프로그램·프로젝트 운영(PM) 경력 약 2년 이상
복수 프로젝트를 동시에 관리해 본 경험과 이해관계자 조율 역량
데이터 기반 운영 개선 경험
꼼꼼한 일정·비용 관리와 문서화 습관
고객·강사·학습자·내부팀의 요구가 충돌할 때 우선순위를 정하고 끝까지 조율하는 능력
예상치 못한 문제를 남의 일로 미루지 않고 현장에서 직접 해결하는 높은 책임감
우대 사항
B2B 기업교육 운영 경험
운영 자동화 도구(노코드·AI 에이전트) 활용 경험
수백 명 이상 또는 복수 사업장을 대상으로 한 대형 프로그램 운영 경험
예산·정산·계약·외부 파트너 관리까지 포함한 프로젝트 운영 경험
고객 불만이나 운영 사고를 신뢰 회복과 재계약으로 전환해 본 경험
초기 조직이나 신규 사업에서 표준이 없는 상태부터 운영체계를 만든 경험
4. AI 기술 & 구축 (AI Solutions & Delivery)
Head of AI Solutions & Delivery
경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Head (부문 대표) |
| 주요 고객 | 고객사 CIO/CTO·IT기획 임원 및 내부 전 부문 |
| 기대 역할 | AI-native 방식으로 기존 SI 대비 월등한 인당 생산성을 실현하는 구축 사업 모델을 설계하고, 부문의 수주·딜리버리·수익성을 총괄합니다. |
소수 정예 내부 인력과 검증된 외부 파트너를 결합한 하이브리드 딜리버리 모델을 설계·운영하고, 프로젝트 산출물이 재사용 자산으로 축적되는 체계를 만드는 부문 대표 포지션입니다.
주요 업무
부문 P&L 총괄: 수주 목표, 프로젝트 수익성, 가동률 관리
AI 구축 사업의 서비스 상품 설계(에이전트 구축, LLM 도입, 데이터 파이프라인 등)와 가격 정책 수립
내부 정예 인력 + 외부 파트너 풀의 하이브리드 딜리버리 체계 구축 (품질·IP 귀속 관리 포함)
Solutions Partner·Delivery Lead·엔지니어 채용과 조직 빌딩
산업 버티컬·전략 부문과의 공동 수주 및 대형 프로젝트 총괄
재사용 자산(공통 모듈·템플릿) 축적 체계를 AI Platform Engineer와 함께 설계
자격 요건
IT서비스·솔루션·테크 기업에서 구축 사업 조직을 리드한 경력 약 10년 이상
프로젝트 사업의 P&L(수주·원가·가동률) 운영 경험
AI/데이터 프로젝트 딜리버리에 대한 기술적 이해와 품질 관리 경험
외주·파트너 딜리버리 모델 운영 경험
수주 제안부터 검수·종료까지 구축 사업 전 주기에 대한 이해
기술·영업·딜리버리 중 한 영역에만 머무르지 않고 사업 전체의 경제성을 판단하는 역량
우대 사항
SI 딜리버리 모델의 한계를 알고 AI-native 방식으로 재설계하고자 하는 분
AI 에이전트·LLM 기반 구축 프로젝트 경험
조직을 처음부터 만들어 본 경험
외부 파트너를 활용하면서도 고객 관계·핵심 설계·품질 통제권을 내부에 유지한 경험
프로젝트 자산과 방법론을 공통 플랫폼·반복 상품으로 전환한 경험
고정된 대규모 조직보다 소수정예 팀을 빠르게 조합해 성과를 낸 경험
Solutions Partner
경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Partner-level (세일즈 총괄) |
| 주요 고객 | 고객사 CIO/CTO, IT기획·디지털 임원 |
| 기대 역할 | 대기업의 AI 구축 수요를 발굴해 프로젝트로 전환하고, 제안 전략과 계약 협상을 총괄하는 시니어 세일즈 리더입니다. |
대기업의 AI 구축 수요를 프로젝트로 전환하는 세일즈 총괄 포지션입니다. 신규 발굴부터 제안 전략 수립, 계약 협상까지 수주의 전 과정을 이끕니다.
주요 업무
AI 구축·시스템 프로젝트의 발굴, 제안 전략 수립, 수주 총괄
고객 IT·디지털 임원 대상 관계 구축과 기술 기반 신규 프로젝트 발굴
AI Delivery Lead·엔지니어와 협업한 제안 솔루션 구조 설계
계약 협상(범위·가격·조건) 및 수주 후 확장 기회 관리
전략·교육·산업 파트너와 공동으로 복합 제안을 만들고 고객 계정의 장기 확장 계획을 운영
고객 니즈와 프로젝트 경험을 반복 가능한 솔루션 상품과 시장 메시지로 환류
자격 요건
IT서비스·솔루션·클라우드 분야 엔터프라이즈 세일즈/수주 경력 약 10년 이상
대형 구축 프로젝트의 제안-협상-수주 사이클을 총괄해 본 실적
AI/데이터 기술 스택에 대한 상업적 이해
목표 대비 수주 실적을 정량적으로 제시할 수 있는 분
개인 관계에만 의존하지 않고 기술팀과 회사 브랜드를 활용해 반복적으로 수주하는 능력
프로젝트의 총비용·리스크·성과를 함께 판단해 무리한 저가 수주를 거절할 수 있는 사업 감각
우대 사항
직접 개척으로 신규 고객사를 만들어 본 경험
산업별 IT 구매·품의 구조에 대한 이해
기술 트렌드를 경영진의 언어로 번역하는 역량
클라우드·모델사·SI 파트너와 공동 영업으로 대형 계약을 만든 경험
신규 AI 솔루션 또는 서비스의 초기 GTM을 직접 만들어 본 경험
개인 고객을 회사의 장기 계정과 공동 자산으로 전환해 본 경험
Solutions Principal
경력 약 5~10년
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Principal-level (세일즈) |
| 주요 고객 | 고객사 IT 실무진·기술 평가 조직 |
| 기대 역할 | AI 구축 프로젝트의 기술 제안과 고객 실무 협의를 주도하는 테크니컬 세일즈 실무 리더입니다. |
주요 업무
구축 프로젝트 제안서(기술·수행 파트) 작성 리드 및 견적 산정 협업
고객 IT 실무진과의 요건 협의 및 제안 솔루션 검토
데모·PoC 기획과 실행 조율
파이프라인 관리와 수주 후 인수인계
제안 단계의 핵심 가정·리스크·외부 파트너 역할을 명확히 하고 Delivery 팀이 실행 가능한 상태로 인계
고객 요구와 반복되는 제안 요소를 표준 오퍼링·데모·제안 모듈로 자산화
자격 요건
IT서비스·솔루션 분야 세일즈/프리세일즈/사업개발 경력 약 5~10년
기술 제안서 작성과 견적·수행 계획 수립 경험
AI/데이터 기술에 대한 실무적 이해
고객 요건을 실행 가능한 수행 계획과 비용 구조로 정리하는 역량
기술 용어를 고객의 비즈니스 가치와 의사결정 언어로 번역하는 능력
모호한 요구를 범위·일정·비용·리스크가 명확한 제안으로 구조화하는 능력
우대 사항
RFP 기반 제안 다수 경험
제안 발표(PT)를 직접 리드해 본 경험
엔지니어 경력 후 세일즈로 전환한 분
LLM·RAG·에이전트·데이터 통합 PoC를 직접 기획하거나 데모한 경험
제안 실패를 분석해 다음 수주율과 견적 정확도를 개선한 경험
고객의 예산이 정해지지 않은 초기 단계에서 사업기회를 만들어 본 경험
AI Delivery Lead
경력 약 8년 이상
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Lead-level |
| 주요 고객 | 고객사 프로젝트 오너·IT 실무 조직 |
| 기대 역할 | 수주된 AI 구축 프로젝트의 일정·품질·수익성을 책임지고, 내부 엔지니어와 외부 파트너가 결합된 프로젝트 팀을 이끕니다. |
주요 업무
AI 구축 프로젝트의 수행 계획 수립과 전 과정 딜리버리 총괄
내부 엔지니어·외부 파트너 인력의 배치와 산출물 품질 관리(검수 체계 포함)
프로젝트 손익·리스크·변경 관리 및 고객 커뮤니케이션
AI 도구 기반 개발 생산성 표준(도구·프로세스) 수립과 확산
프로젝트 산출물의 재사용 자산화 프로세스 실행
프로젝트 종료 후 성과·원가·실패 요인을 복기하고 공통 프로세스와 다음 제안에 반영
자격 요건
IT/AI 프로젝트의 PM/PL 경력 약 8년 이상, 다수의 구축 프로젝트 완수 실적
외주 인력을 포함한 프로젝트 팀 운영과 품질 검수 경험
프로젝트 손익 관리 경험
고객과의 갈등 상황을 협상으로 풀어 본 경험
기술 세부사항을 이해하면서도 고객·일정·원가·팀을 동시에 관리할 수 있는 균형감
문제가 생겼을 때 책임 소재보다 해결 순서를 먼저 정하는 높은 오너십
우대 사항
LLM·에이전트·데이터 플랫폼 구축 프로젝트 리드 경험
애자일과 전통 SI 방법론 모두에 대한 이해
소수 내부 인력과 다수 외부 파트너가 결합된 하이브리드 프로젝트 경험
프로젝트 실패·적자·분쟁을 정상화하거나 중단한 경험
개발 자동화·AI 코딩·테스트 자동화로 투입 맨먼스를 크게 줄인 경험
프로젝트 결과를 후속 운영·확장 계약으로 연결해 본 경험
Applied AI Engineer
경력 무관 · 역량 중심 평가
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Engineer (경력·역량에 따라 레벨 부여) |
| 주요 고객 | 고객사 현업·IT 실무진 |
| 기대 역할 | LLM·에이전트·데이터 파이프라인으로 고객의 업무 문제를 동작하는 시스템으로 만들고, AI 코딩 도구를 극한으로 활용해 소수 인원으로 큰 임팩트를 냅니다. |
주요 업무
LLM·AI 에이전트 기반 업무 시스템의 설계와 구현
고객 시스템 연계(API·데이터 파이프라인) 개발과 배포
AI 코딩 도구를 활용한 고생산성 개발 및 팀 표준 기여
외부 파트너 산출물의 기술 검수 참여
구현 모듈의 재사용 자산화(문서화·모듈화) 참여
모델 평가·관측성·보안·비용을 고려해 데모가 아닌 운영 가능한 시스템을 구현
자격 요건
Python 등 주요 언어 기반 소프트웨어 개발 역량 (연차 무관, 역량 증거 중심 평가)
LLM API·에이전트 프레임워크 활용 프로젝트 경험 (사이드 프로젝트 포함)
클라우드 환경(AWS·Azure·GCP) 개발·배포 경험
본인이 만든 결과물을 링크(깃허브·데모)로 보여줄 수 있는 분
새로운 모델·프레임워크를 빠르게 학습하고 실제 결과물로 검증하는 높은 학습 속도
코드를 작성하는 데 그치지 않고 고객의 업무 성과와 사용성을 함께 고민하는 태도
우대 사항
AI 코딩 도구를 실전 워크플로에 깊이 통합해 본 분
B2B/엔터프라이즈 환경 개발 경험
탁월한 사이드 프로젝트·오픈소스 기여 실적
Evals·관측성·가드레일·Human-in-the-loop를 포함한 Production AI 시스템 경험
직접 고객을 만나 요구를 정의하거나 현장 문제를 해결한 경험
작은 팀에서 백엔드·데이터·인프라의 경계를 넘어 제품을 완성한 경험
AI Platform Engineer
경력 약 5년 이상
| 소속 부문 | AI Solutions & Delivery |
|---|---|
| 레벨 | Engineer (경력·역량에 따라 레벨 부여) |
| 주요 고객 | 내부 프로젝트 팀 전체 (내부 고객) |
| 기대 역할 | 프로젝트 산출물을 재사용 가능한 플랫폼 자산으로 축적해, 회사의 수익성이 규모와 함께 개선되는 구조를 만드는 핵심 역할입니다. |
프로젝트에서 만들어진 코드·모듈·프레임워크를 회사의 공통 자산으로 정리·축적하고, 모든 프로젝트 팀이 그 자산 위에서 더 빠르게 만들 수 있는 기반을 제공하는 포지션입니다.
주요 업무
프로젝트 산출물의 공통화·모듈화 및 내부 자산 라이브러리 구축·운영
공통 구축 모듈(에이전트 모듈, 커넥터, 템플릿)의 개발
프로젝트 팀의 자산 활용 지원과 자산 기여 프로세스 운영
외부 파트너 산출물의 IP 귀속·자산 회수 기준 수립 협업
내부 개발 환경·도구 체인 표준화
공통 자산의 품질·버전·문서화·보안 기준을 정하고 프로젝트별 중복 개발을 줄임
자격 요건
소프트웨어 엔지니어링 경력 약 5년 이상, 공통 모듈·플랫폼·SDK 개발 경험
LLM/에이전트 스택에 대한 실무 이해
여러 프로젝트를 관통하는 추상화 설계 역량
다른 엔지니어가 쓰는 도구를 만들어 본 경험
개별 프로젝트의 특수성과 공통 패턴을 구분해 적절한 수준으로 추상화하는 판단력
다른 엔지니어가 실제로 쓰도록 사용자 경험·문서·지원까지 책임지는 제품적 태도
우대 사항
사내 플랫폼·개발자 도구 조직 경험
오픈소스 메인테이너 경험
CI/CD·관측성·권한·비용관리 등 엔터프라이즈 공통 기반을 구축한 경험
멀티테넌시 또는 복수 고객 환경의 보안·격리 설계 경험
내부 플랫폼의 도입률과 개발 생산성 효과를 정량적으로 측정한 경험
아직 사용자가 없는 초기 단계에서 플랫폼의 첫 내부 고객을 만들어 본 경험
5. AI Deployment Lab (FDE & DS)
Head of AI Deployment Lab
경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | AI Deployment Lab |
|---|---|
| 레벨 | Head (조직 리더) |
| 주요 고객 | 고객사 현업 임원·AX 추진 조직 및 내부 전 부문 |
| 기대 역할 | FDE·DS pod 운영 모델을 설계하고 최고 난도 고객 문제에 팀을 배치하며, Academy와 연계한 인재 파이프라인으로 소수정예 조직을 키웁니다. |
주요 업무
FDE·DS pod의 구성·배치·성과 관리 및 딜리버리 품질 총괄
고난도 고객 문제의 범위 정의와 pod 단위 수행 모델 설계
FDE·DS 채용 기준 수립과 소수정예 문화·평가 체계 구축
FDE & DS Academy와 연계한 양성-채용 파이프라인 운영
타 부문(전략·구축)과의 협업 모델 정립
최고 난도 고객 프로젝트에 직접 참여하는 player-coach로서 Lab의 기술·문제해결 기준을 몸소 제시
자격 요건
기술 조직 리더십 경력 약 10년 이상, 고객 대면 엔지니어링 조직 운영 경험
본인이 직접 고난도 기술 문제를 풀어 온 핸즈온 배경
채용과 조직 문화 구축에 대한 강한 관점
비즈니스 문제를 정의·구조화하는 문제 해결 역량과 사업 성과 관점
완성된 직무를 관리하는 것이 아니라 한국형 FDE·DS 역할과 문화를 처음부터 정의할 수 있는 창업가적 성향
기술적 정답보다 고객의 실제 사용과 사업성과를 우선하는 강한 현장 지향성
우대 사항
Forward deployed·필드 엔지니어링·솔루션 엔지니어링 조직 경험
AI/데이터 제품 또는 프로젝트 딜리버리 배경
컨설팅·사업 운영 경험과 기술 리더십이 결합된 분
고객사 상주·필드 조직에서 높은 인재 밀도와 강한 문화를 동시에 유지한 경험
교육·채용·배치를 하나의 인재 공급망으로 연결해 본 경험
초기 스타트업 창업 또는 0→1 제품·사업 조직 리딩 경험
Forward Deployed Engineer (FDE)
직급 없이 역량으로 평가하는 정예 트랙
| 소속 부문 | AI Deployment Lab |
|---|---|
| 레벨 | Individual Contributor (직급 없이 역량과 임팩트로 평가) |
| 주요 고객 | 고객사 현업 부서·데이터/IT 조직 |
| 기대 역할 | 고객 현장에 상주하며 문제를 직접 정의하고, 필요한 AI 시스템을 설계·구현해 Production에서 실제로 작동하게 만듭니다. |
정해진 요구사항을 받아 개발하는 것이 아니라, 문제를 직접 정의하는 것에서 출발합니다. 작은 팀이 큰 문제를 처음부터 끝까지 책임지며, 직급이 아니라 만들어낸 임팩트로 평가받습니다.
주요 업무
고객사 상주: 현장의 실제 업무 흐름·데이터·시스템을 파악하고 기술적 해결책을 정의
Prototype부터 Production까지 AI 애플리케이션의 신속한 설계·구현·배포
고객 엔지니어·현업과 함께 통합·평가·보안·운영 문제 해결
사용률과 업무 성과를 측정하고 빠르게 반복 개선
현장에서 검증된 패턴의 전사 자산화 기여
고객의 요청을 그대로 구현하지 않고 더 중요한 문제와 불필요한 요구를 구분해 우선순위를 제안
자격 요건
탁월한 소프트웨어 엔지니어링 기본기 (연차 무관, 코드와 결과물로 증명)
모호한 문제를 스스로 구조화해 동작하는 결과물로 만들어 온 이력
LLM·에이전트·RAG·데이터·클라우드 실무 경험
고객·현업과 직접 소통하며 일하는 것을 즐기는 성향
낯선 산업과 업무를 짧은 시간에 학습하고 현업 전문가와 대등하게 문제를 논의하는 능력
문제의 경계를 넘나들며 필요한 일이면 직접 배우고 실행하는 강한 오너십
우대 사항
초기 스타트업·창업·솔루션 엔지니어링 경험
복잡한 엔터프라이즈 통합 경험
해커톤·오픈소스·사이드 프로젝트의 탁월한 실적
모델 평가·데이터 품질·보안·운영까지 Production 전 과정을 책임진 경험
고객 사용률이나 업무 KPI를 기준으로 제품을 반복 개선한 경험
직접 만든 기술 콘텐츠·강의·멘토링으로 다른 엔지니어를 성장시킨 경험
Deployment Strategist (DS)
직급 없이 역량으로 평가하는 정예 트랙
| 소속 부문 | AI Deployment Lab |
|---|---|
| 레벨 | Individual Contributor (직급 없이 역량과 임팩트로 평가) |
| 주요 고객 | 고객사 현업 임원·실무 조직 |
| 기대 역할 | 고객 현장에 상주하며 '무엇을 풀어야 하는가'를 찾아내고, FDE와 함께 솔루션이 실제 업무에 정착되도록 이끕니다. |
데이터와 워크플로를 파고들어 비즈니스 문제를 정의하는 전략가입니다. 기술팀과 현업 사이를 번역하며, 만들어진 솔루션이 조직에 뿌리내리는 것까지 책임집니다.
주요 업무
고객 현장의 업무·데이터·의사결정 구조 분석과 핵심 문제 정의
FDE와 협업한 솔루션 설계 및 사용자 워크플로 구축
고객 실무진·임원과의 커뮤니케이션 및 변화 정착 리드
사용 성과 측정과 개선 사이클 운영
신규 산업·확장 기회의 범위 정의
고객의 요청 이면에 있는 진짜 병목과 조직적 저항을 발견하고 해결 우선순위를 제안
자격 요건
분석적 문제 해결 역량과 데이터 리터러시 (연차 무관, 결과로 증명)
모호한 상황에서 스스로 우선순위를 정의해 실행해 온 이력
기술팀과 현업 사이를 번역하는 커뮤니케이션 역량
숫자로 현황을 파악하고 우선순위를 설득하는 역량
낯선 산업과 현업의 언어를 빠르게 배우고 데이터와 관찰을 통해 신뢰를 얻는 능력
내 일과 남의 일을 구분하기보다 고객 성과를 위해 필요한 빈 일을 직접 메우는 태도
우대 사항
컨설팅·프로덕트 매니지먼트·데이터 분석 배경
AI 도구의 깊은 활용 경험
현업 워크플로를 직접 바꾸고 사용자의 행동 변화를 이끌어 본 경험
초기 스타트업·신사업·현장 운영처럼 역할이 모호한 환경에서 성과를 낸 경험
SQL·BI·Python 등으로 직접 데이터를 분석하고 가설을 검증한 경험
워크숍·교육·코칭을 통해 고객 조직의 Adoption을 이끈 경험
Lead / Senior Manager, FDE & DS Academy
Lead(약 7년 이상) / Senior Manager(약 3년 이상)
| 소속 부문 | AI Deployment Lab |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager |
| 주요 고객 | 아카데미 수강생, 내부 채용·배치 조직, 정부 지원사업 기관 |
| 기대 역할 | 문과·비개발 출신에게 AI 실무를, 엔지니어에게 비즈니스를 가르치는 2트랙 아카데미를 운영해, FDE·DS 인재 파이프라인을 직접 만듭니다. |
주요 업무
FDE·DS 양성 커리큘럼(2트랙)과 학습 경험의 설계·지속 개선
선발-교육-평가-채용/배치로 이어지는 파이프라인 전 과정 운영
현직 FDE·DS의 코칭 참여 체계 구축과 프로젝트 기반 학습(PBL) 설계
강사·코치진의 섭외와 품질 관리
교육생 모집(모객) 캠페인의 기획과 실행
수료자 채용 연계·고객사 배치 트랙 운영
자격 요건
실무형 기술 교육 프로그램의 기획·운영 경력 (Lead 약 7년 이상, Senior Manager 약 3년 이상)
부트캠프·양성과정 등 선발형 교육의 커리큘럼 설계 경험
교육 성과를 취업·배치 성과로 연결해 본 경험
교육 콘텐츠의 완성도뿐 아니라 실제 채용·배치·현업 성과로 결과를 판단하는 사업 감각
기술자·컨설턴트·교육운영자 등 서로 다른 전문가를 하나의 교육 경험으로 조율하는 능력
정답이 없는 새로운 직무의 역량 모델과 평가 기준을 직접 만들어가는 높은 학습 능력
우대 사항
KDT 등 정부 지원 교육 사업 운영 경험
개발·데이터 교육 도메인 이해
기업고객 대상 Academy 구축 또는 사내대학 운영 경험
선발 도구·과제·Assessment Center를 설계한 경험
수료생 커뮤니티와 Alumni 네트워크를 장기적으로 운영한 경험
교육 실패·중도탈락·배치 실패 데이터를 분석해 프로그램을 개선한 경험
6. AI 거버넌스 & 보안 (AI Governance, Risk & Security)
AI Governance & Risk Specialist
고객·정책·규제 | 경력 약 5년 이상
| 소속 부문 | AI Governance, Risk & Security |
|---|---|
| 레벨 | Specialist |
| 주요 고객 | CISO, 컴플라이언스·리스크 임원, CIO, 준법·법무 조직 |
| 기대 역할 | AI기본법과 산업별 규제를 고객의 언어로 번역해, 고객사가 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 도입하도록 거버넌스 체계를 설계합니다. |
AI 거버넌스·규제 대응 아젠다로 단독 컨설팅 프로젝트를 발굴·수주하는 출발점이 되는 포지션입니다. 타 부문이 수주하는 프로젝트에 보안·규제 검토가 필요할 때는 해당 프로젝트에 함께 참여합니다.
주요 업무
거버넌스·규제 대응 단독 프로젝트의 발굴·제안·수행
고객사 AI 거버넌스 체계(정책·프로세스·조직) 수립 컨설팅
AI기본법·금융 AI 가이드라인 등 규제 대응 진단과 로드맵 설계
AI 리스크 평가 프레임워크 개발과 프로젝트 적용
규제 산업(금융·공공) 프로젝트의 제안 단계 거버넌스 파트 리드
규제 동향 모니터링과 대외 전문 콘텐츠 기여
자격 요건
IT/정보보호/컴플라이언스/리스크 컨설팅 경력 약 5년 이상
AI·데이터 관련 규제(AI기본법, 개인정보보호법, 산업별 가이드라인)에 대한 실무 지식
경영진 대상 보고서 작성과 커뮤니케이션 역량
규제 문서를 사업 기회의 언어로 바꿔 본 경험
법·규정의 문구를 반복하는 데 그치지 않고 고객의 사업·기술 현실에 맞는 실행안을 제시하는 능력
새로운 규제와 기술을 지속적으로 학습하고 관점이 바뀌면 기존 판단을 수정할 수 있는 유연성
우대 사항
금융권 컴플라이언스·리스크 프로젝트 경험
ISMS·ISO 등 인증 대응 경험
법학·정책 배경과 기술 이해의 결합
이사회·경영진 대상 AI 리스크 워크숍 또는 교육 경험
AI 모델 리스크 관리·모델 검증·제3자 리스크 관리 경험
정책·법률·기술 사이의 회색지대에서 현실적인 의사결정을 지원한 경험
Enterprise AI Security Specialist
기술·보안·아키텍처 | 경력 약 5년 이상
| 소속 부문 | AI Governance, Risk & Security |
|---|---|
| 레벨 | Specialist |
| 주요 고객 | CISO·보안 조직, IT 인프라 조직, 보안성 심의 기관 |
| 기대 역할 | 망분리·프라이빗 LLM·데이터 보호 등 엔터프라이즈 AI 보안 요건을 풀어내는 전문가로서, 보안 아젠다로 단독 프로젝트를 만들거나 타 부문 프로젝트에 참여해 기술 신뢰를 더합니다. |
보안 컨설팅·검토 단독 프로젝트를 수주하는 단초가 되는 역할이자, 타 부문이 수주하는 프로젝트의 범위에 보안 항목이 포함될 때 함께 참여하는 포지션입니다.
주요 업무
AI 보안 진단·검토 단독 프로젝트의 발굴·제안·수행
엔터프라이즈 AI 도입의 보안 아키텍처 설계(망분리 환경, 프라이빗/하이브리드 LLM, 데이터 보호)
구축 프로젝트의 보안 요건 정의와 설계 검토
금융·공공 프로젝트의 보안성 심의·기술 실사 대응 리드
LLM 보안(프롬프트 인젝션, 데이터 유출 등) 대응 표준 수립
보안 파트너사 협력 체계 구축 지원
자격 요건
보안 아키텍처·인프라 보안 경력 약 5년 이상
엔터프라이즈(금융·대기업) 환경의 보안 요건과 심의 프로세스 경험
클라우드·온프레미스 하이브리드 환경 설계 경험
보안 요건을 사업 언어로 설명해 비전문가 의사결정자를 설득해 본 경험
보안을 이유로 무조건 막기보다 사업가치와 위험을 함께 판단해 실행 가능한 대안을 제시하는 태도
개발·인프라·법무·현업과 협업해 복잡한 보안 이슈를 끝까지 해결하는 능력
우대 사항
LLM/AI 시스템 보안 검토 경험
CISSP·CISA 등 보안 자격 보유
금융권 보안성 심의 대응 경험
레드팀·침투테스트·LLM 보안 평가 또는 AI 공급망 보안 경험
보안 요건으로 지연된 프로젝트를 재설계해 실제 배포까지 이끈 경험
보안 가이드·교육·내부 표준을 만들고 조직에 확산한 경험
7. 성장 & 시장개발 (Growth & Market Development)
Head of Growth & Market Development
경력 약 10년 이상
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Head (부문 대표) |
| 주요 고객 | 시장 전체(타깃 고객사·파트너 생태계) 및 내부 전 사업 부문 |
| 기대 역할 | AX 사업 전체의 GTM 전략과 파이프라인 엔진을 설계·총괄하고, 시장에서 새로운 수요와 기회를 직접 만들어냅니다. |
주요 업무
전사 GTM 전략 수립: 타깃 시장·고객사 우선순위·서비스 메시지 체계
파이프라인 목표 책임: 마케팅발 파이프라인과 부문별 커버리지 관리
타깃 고객사 기반 마케팅(ABM)과 임원 초청 프로그램 중심의 수요창출 체계 구축
산하 기능(Demand Gen·Client Development·Brand·Alliances·TA) 리더 채용과 조직 빌딩
브랜드·콘텐츠·행사·Client Development·Alliance·TA를 하나의 고객·인재 퍼널로 통합 운영
리드 소싱·배분·전환·기여도 규칙을 만들고 부문 간 이해관계를 조정하는 중앙 심판 역할 수행
자격 요건
B2B 마케팅/GTM 리더십 경력 약 10년 이상, 엔터프라이즈 대상 사업 경험
파이프라인 목표를 직접 책임지고 세일즈 조직과 협업해 본 경험
타깃 고객사 기반 마케팅(ABM)·임원 대상 마케팅에 대한 실전 이해
조직 빌딩 경험
연간 마케팅 예산을 직접 운용하고 성과를 책임져 본 경험
마케팅 활동량보다 SQL 전환·수주 기여 파이프라인·GP로 성과를 관리하는 강한 상업적 감각
우대 사항
전문서비스(컨설팅·IT서비스) 또는 엔터프라이즈 SaaS의 GTM 리더 출신
브랜드와 수요창출을 모두 운영해 본 경험
CRM·마케팅 오퍼레이션 체계 구축 경험
콘텐츠·행사·디지털 채널을 결합한 통합 캠페인 설계 경험
전문가 개인의 관점을 회사 브랜드의 리포트·프레임워크·카테고리로 전환한 경험
대규모 채용 캠페인과 고객 Demand Gen을 동시에 운영한 경험
Lead / Senior Manager / Manager, Demand Generation
Lead(약 10년+) / Senior Manager(약 5~10년) / Manager(약 2~5년)
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager / Manager |
| 주요 고객 | 타깃 고객사 의사결정자(캠페인 대상), 내부 사업 부문(리드 인계) |
| 기대 역할 | ABM 캠페인과 C-level 프로그램으로 타깃 고객의 관심과 미팅을 만들고, 검증된 파이프라인을 사업 부문에 연결합니다. |
주요 업무
타깃 고객사 기반 ABM 캠페인의 기획과 실행
교육 프로그램·세미나를 진입 상품으로 활용한 리드 창출 캠페인 설계
C-level 세미나·라운드테이블·웨비나 등 임원 초청 프로그램 운영
산업별 캠페인 콘텐츠의 독자적 기획·제작
대량의 신규 리드 창출과 미팅 전환 활동
캠페인 성과 분석과 채널 최적화
자격 요건
B2B 마케팅·수요창출 경력 (직급별 경력 가이드 참조)
엔터프라이즈 대상 캠페인·행사 운영 경험
마케팅 데이터 분석과 CRM 활용 역량
행사 하나를 기획·모객·운영·후속까지 완결해 본 경험
조회수·참석자 수보다 실제 고객 미팅과 파이프라인을 끝까지 추적하는 결과 지향성
콘텐츠·이벤트·CRM·세일즈 후속 업무 사이의 빈틈을 직접 메우는 실행력
우대 사항
ABM 툴·마케팅 자동화 활용 경험
IT/컨설팅/교육 등 B2B 서비스 도메인 경험
고액·장기 세일즈 사이클의 전문서비스 Demand Gen 경험
C-level 커뮤니티·라운드테이블을 반복 프로그램으로 성장시킨 경험
기존 고객 대상 Cross-sell·Upsell 캠페인 경험
적은 예산으로 실험을 반복해 유효 채널을 찾아낸 0→1 경험
Lead / Senior Manager / Manager, Enterprise Client Development
Lead(약 10년+) / Senior Manager(약 5~10년) / Manager(약 2~5년)
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager / Manager |
| 주요 고객 | 타깃 대기업 임원(초기 접점), 내부 사업 부문 파트너(기회 인계) |
| 기대 역할 | 타깃 대기업의 임원급 초기 접점을 만들고 기회를 검증해 사업 부문 파트너에게 연결하는 시니어 신규 개척 담당자입니다. |
주요 업무
타깃 고객사 리스트 기반의 임원급 접점 개척과 미팅 주선
AX 교육 프로그램 문의·행사를 초기 접점으로 활용한 기회 개발
초기 미팅에서의 니즈 파악과 기회 검증
사업 부문 파트너와의 공동 어카운트 플랜 수립 및 기회 인계
산업 이슈·기업 뉴스 등 트리거 기반의 접근 시나리오 설계
접점·기회 데이터의 CRM 기록과 후속 관리
자격 요건
엔터프라이즈 대상 세일즈 개발·사업개발 경력 (직급별 경력 가이드 참조)
대기업 임원급과 AX/DX 아젠다로 대화할 수 있는 비즈니스 이해도
접점 개척 성과를 정량 실적으로 제시할 수 있는 분
임원의 관심을 여는 콘텐츠형 접근(리포트·초청 프로그램)을 활용해 본 경험
콜드 아웃리치와 소개 네트워크 모두를 활용해 없는 접점을 새로 만드는 집요함
단기 미팅 수보다 고객의 진짜 문제와 예산 가능성을 정직하게 검증하는 판단력
우대 사항
IT서비스·컨설팅·엔터프라이즈 솔루션 세일즈 배경
신규 직접 개척과 소개(리퍼럴) 기반 개척 모두에 능한 분
산업 뉴스·인사이동·공시에서 접근 시점을 포착하는 감각
기존 교육·콘텐츠 고객을 컨설팅·구축·장기 계정으로 확장한 경험
C-level 대상 초청행사·리포트·진단을 활용한 Consultative selling 경험
긴 세일즈 사이클에서 수십 개 계정을 체계적으로 관리한 경험
Lead / Senior Manager / Manager, Brand & Thought Leadership
Lead(약 10년+) / Senior Manager(약 5~10년) / Manager(약 2~5년)
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager / Manager |
| 주요 고객 | 시장 전체(잠재 고객·인재·미디어), 내부 경영진·파트너 |
| 기대 역할 | AX 카테고리의 대표 브랜드가 되기 위한 브랜드 전략과 전문 리포트·콘텐츠, 대형 캠페인을 기획·실행합니다. 모든 브랜드 활동의 최종 목표는 실제 문의와 리드의 창출입니다. |
주요 업무
Day1 AX 브랜드 전략과 메시지 체계 수립·운영
콘텐츠·행사·캠페인을 실제 문의와 리드로 전환하는 접점 설계
산업별 AX 리포트·인덱스·고객 사례 등 전문 리포트·콘텐츠 제작 총괄
대형 브랜드 캠페인·컨퍼런스·해커톤형 이벤트 기획과 실행
미디어 릴레이션과 경영진·파트너 대외 브랜딩 지원
브랜드 활동의 문의·리드 기여 측정과 개선
자격 요건
브랜드 마케팅·콘텐츠 마케팅·커뮤니케이션 경력 (직급별 경력 가이드 참조)
B2B 또는 테크 도메인의 콘텐츠·캠페인 실행 경험
기획과 실행을 모두 해내는 핸즈온 역량
콘텐츠 성과를 조회수가 아니라 문의·전환으로 측정해 본 경험
복잡한 전문지식을 읽히는 서사와 선명한 주장으로 바꾸는 편집·글쓰기 능력
화려함보다 정확성·일관성·디테일을 통해 비싸고 프로페셔널한 브랜드 경험을 만드는 감각
우대 사항
리포트·화이트페이퍼 등 지식 콘텐츠 제작 경험
대형 행사·컨퍼런스 운영 경험
연간 리포트·인덱스·정기 발행물 등 반복 가능한 Thought Leadership 시리즈를 만든 경험
전문서비스·금융·테크 기업의 Executive communication 또는 PR 경험
회사 고유 프레임워크·방법론의 네이밍과 시각화를 주도한 경험
브랜드 콘텐츠가 실제 파이프라인·지원자·미디어 영향으로 이어진 성과를 증명할 수 있는 분
Lead / Senior Manager, Strategic Alliances & Partnerships
Lead(약 10년+) / Senior Manager(약 5~10년)
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager |
| 주요 고객 | AI 모델사·클라우드·SI·SaaS·보안 기업, 정부·협회·대학 |
| 기대 역할 | AI 모델사·클라우드·SI·SaaS·보안 기업과의 제휴를 통해 신규 고객 기회를 소개받는 채널을 만들고, 구축에 필요한 외부 파트너 역량을 확보합니다. |
주요 업무
글로벌 AI 모델사·클라우드 사업자와의 파트너십 개발과 공동 GTM
공동 상품·공동 마케팅·공동 영업 프로그램 설계와 운영
구축 외부 파트너 풀의 발굴·검증·관리 체계 구축과 운영
정부·협회·대학 등 기관 네트워크 개발
파트너 소싱 파이프라인의 성과 관리
파트너별 공동 GTM 계획·목표·기여 파이프라인을 정하고 정기적으로 성과를 리뷰
자격 요건
테크 업계 제휴·파트너십·채널 경력 (직급별 경력 가이드 참조)
파트너십을 실제 매출·파이프라인 성과로 연결해 본 실적
복수 이해관계자 협상과 계약 구조화 경험
파트너사가 먼저 찾아오게 만드는 프로그램(인증·혜택·공동 마케팅)을 설계해 본 경험
명함 교환이나 MOU가 아니라 실제 고객·매출·기술역량으로 연결되는 제휴를 설계하는 상업적 감각
자사와 파트너의 이해관계가 다른 상황에서 장기적으로 작동하는 구조를 협상하는 능력
우대 사항
클라우드 하이퍼스케일러 또는 글로벌 소프트웨어사의 파트너 조직 경험
AI 생태계(모델·인프라·툴링)에 대한 이해
파트너 티어·인증·리베이트·마켓플레이스 등 제휴 프로그램 운영 경험
글로벌 본사와 한국 조직 사이에서 공동 사업을 만든 경험
파트너와의 갈등·실패한 제휴를 정리하고 새로운 구조로 회복한 경험
기술 파트너뿐 아니라 정부·대학·협회 생태계를 고객 기회로 연결한 경험
Lead / Senior Manager, Talent Acquisition & Market Intelligence
Lead(약 10년+) / Senior Manager(약 5~10년)
| 소속 부문 | Growth & Market Development |
|---|---|
| 레벨 | Lead / Senior Manager |
| 주요 고객 | 핵심 인재 후보자 풀, 경영진 |
| 기대 역할 | 사람이 곧 상품인 사업의 성장 엔진으로서, 희소한 AX 인재를 선제적으로 발굴하고 채용 시장의 정보를 사업 인텔리전스로 전환합니다. |
주요 업무
전 부문 채용 파이프라인의 기획·운영과 채용 브랜딩 실행
파트너·Head·FDE 등 핵심 인재의 타깃 맵 구축과 다이렉트 소싱
선별 체계(역량 증거 중심 평가·인터뷰 프로세스) 설계와 품질 관리
경쟁사 조직·직무·보상·인재 이동 동향의 수집·분석과 경영진 리포팅
합격자 경험(오퍼·온보딩 커뮤니케이션)의 설계와 관리
채용 이후 6개월의 성과·적응 데이터를 추적해 소싱·평가 기준과 채용 의사결정을 지속 개선
자격 요건
테크·컨설팅 분야 채용(TA) 경력 (직급별 경력 가이드 참조)
시니어·리더급 및 기술 희소인재 다이렉트 소싱 성공 실적
채용 데이터를 구조화해 의사결정에 활용해 본 경험
어려운 포지션을 결국 채워 본 집요함을 실적으로 보여줄 수 있는 분
이력서의 브랜드와 연차보다 실제 역량·학습속도·태도를 집요하게 검증하는 안목과 편견 없는 태도
채용을 지원업무가 아니라 사업·조직 가설을 함께 만드는 Company-building 기능으로 이해하는 분
우대 사항
컨설팅펌·IT서비스·스타트업의 대규모 채용 경험
Employer branding·커뮤니티 채용 경험
서치펌 협업과 직접 소싱 모두에 능한 분
사업 아이디어보다 사람을 먼저 발견해 새로운 팀이나 역할을 만든 경험
후보자 Assessment, 과제, Reference Check 체계를 직접 설계한 경험
입사자 성과와 채용 채널, 인터뷰어, 평가기준의 상관관계를 분석한 경험