포지션 상세
[ Unlock Your Global Business ]
포트로직스는 디지털 포워더로서 물류 시장의 네트워크에 IT 기술력을 더해 약 1,000조원의 글로벌 물류 시장에서 변화를 만들어내는 회사입니다.
우리는 자사 솔루션 'TOMS'를 통해 기존 수출입 물류 시장의 이메일에 의존한 업무, 비효율적인 정보 관리와 취약한 보안 등의 문제를 해결합니다. 솔루션을 통해 업무의 투명성과 효율을 높이며, 실시간 위치 확인 서비스 등을 통해 신뢰도를 높입니다.
[ 우리의 성장 그래프 ]
2021년 설립 이후 연간 매출액은 꾸준한 상승세를 보이고 있습니다.
2021년 2천만원을 시작으로 2023년 58억, 2024년 244억, 2025년 406억의 매출을 달성하였습니다.
또한, 국내 본사를 필두로 해외 각국으로 법인을 넓혀나가고 있습니다.
현재 미국, 인도네시아, 말레이시아, 베트남, 일본 법인을 운영 중에 있습니다.
[ 포지션 소개 ]
글로벌 포워딩 산업은 변화가 가장 느린 산업 중 하나입니다. 여전히 이메일, 전화, 수기 입력에 의존하는 업무가 대부분이고, IT 시스템이 있어도 사람의 반복 작업을 전제로 설계되어 있습니다.
우리는 이 전제를 뒤집으려 합니다. AI가 기본이고, 사람은 판단과 예외를 담당하는 구조. 단순히 기존 시스템에 AI를 얹는 것이 아니라, AI-native로 설계된 물류 시스템을 처음부터 만들어가는 것이 목표입니다.
이를 위해 소수 정예 팀이 AI와 함께 제품 전체를 설계·구축·운영하는 새로운 방식의 개발을 시작합니다. 이 여정을 함께할 동료를 찾습니다.
[ 함께 키워갈 역량 ]
• 물류·포워딩 도메인을 깊게 이해하고, AI-native 시스템 설계에 녹여내는 능력
• AI 에이전트 시스템의 안정성, 관측 가능성, 비용 효율성을 관리하는 운영 역량
• AI 도구 생태계의 빠른 변화를 추적하고, 팀에 필요한 것을 선별하는 큐레이션 감각
AI-native 물류 시스템을 설계하고, 소수 팀 + AI로 제품을 만들어냅니다.
기존의 "AI Engineer"와 다릅니다. 모델을 학습 시키거나 ML 파이프 라인을 만드는 역할이 아닙니다.
AI를 도구로 활용하여, 기획부터 설계·구현·배포까지 제품 전체를 만들어내는 역할입니다.
※ 가장 가까운 글로벌 포지션: Context Engineer + Forward Deployed Engineer (FDE)
[ AI-Native Product Building (제품 구축) ]
• 소수 팀으로 빠르게 MVP를 만들고, 실제 운영 환경에서 검증하며 반복합니다.
• AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor 등)를 활용하여 물류 도메인 제품(CRM, 운영 시스템, 자동화 워크플로우)을 직접 설계하고 구현합니다.
• 기존 시스템(TOMS/PMS)의 핵심 로직을 이해하고, AI-native 아키텍처로 재설계하는 전환 전략을 수립합니다.
[ Workflow Automation (업무 자동화) ]
• 포워딩 운영의 반복 업무(견적 처리, 정산, EDI 신고, 고객 커뮤니케이션 등)를 분석하고 AI 자동화를 설계합니다.
• 회의 ＞ 이슈 ＞ 구현 ＞ 리뷰 ＞ 배포 전 과정에서 AI가 관여하는 워크플로우를 구축합니다.
• 자동화의 효과를 측정하고, 지속적으로 개선합니다.
[ Context Infrastructure (맥락 인프라) ]
• Knowledge Graph를 설계·운영하여 도메인 지식, 비즈니스 규칙, 운영 패턴을 구조화하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 관리합니다.
• RAG 파이프라인과 온톨로지를 설계하여, AI 에이전트가 정확한 맥락을 기반으로 작동하도록 합니다.
• MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 사내 도구(Notion, Slack, GitHub, DB)를 AI에 연결합니다.
[ Team Enablement (팀 역량 확장) ]
• 팀 전체의 AI 도구 활용 수준을 끌어올려, 각 역할이 AI와 함께 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 합니다.
• AI 활용 패턴을 문서화하고 전파하여, 조직의 AI 리터러시를 높입니다.
• 원커맨드 환경 셋업, 자동화된 온보딩 등 개발자 경험(DX)을 설계합니다.
• 소프트웨어 개발 경험 5년 이상, 혹은 그에 준하는 실력을 보유하신 분 (풀스택 또는 백엔드)
• AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor, Copilot 등)를 일상적으로 활용하며, AI와 함께 제품을 만들어본 경험이 있는 분
• LLM 기반 시스템을 프롬프트 수준이 아닌, 아키텍처 수준에서 설계·구축을 해본 경험이 있는 분
• 기술적인 깊이와 함께, 비즈니스 맥락과 사용자의 실제 문제를 이해하고 우선순위를 정할 수 있는 분
• 조직 전체의 AI 활용 수준을 끌어올리는 리더십과 코칭 능력을 갖춘 분
• "이 반복 작업을 왜 아직도 사람이 하고 있지?"라는 질문을 습관적으로 던지는 분
• Knowledge Graph, RAG, Vector DB 중 하나 이상을 실무에서 구축·운영해본 분
• Python과 인프라 도구(Docker, CI/CD)에 익숙한 분
• 빠르게 변하는 AI 도구 생태계를 추적하고, 실무에 적용할 수 있는 학습 능력을 가진 분
• 솔직하고 담백하게 피드백을 주고받으며, 문제를 향한 건설적인 토론을 즐기는 분
• 시키지 않아도 스스로 움직이는 분 — 문제를 발견하면 기다리지 않고 먼저 손을 드는 분
포트로직스는 디지털 포워더로서 물류 시장의 네트워크에 IT 기술력을 더해 약 1,000조원의 글로벌 물류 시장에서 변화를 만들어내는 회사입니다.
우리는 자사 솔루션 'TOMS'를 통해 기존 수출입 물류 시장의 이메일에 의존한 업무, 비효율적인 정보 관리와 취약한 보안 등의 문제를 해결합니다. 솔루션을 통해 업무의 투명성과 효율을 높이며, 실시간 위치 확인 서비스 등을 통해 신뢰도를 높입니다.
[ 우리의 성장 그래프 ]
2021년 설립 이후 연간 매출액은 꾸준한 상승세를 보이고 있습니다.
2021년 2천만원을 시작으로 2023년 58억, 2024년 244억, 2025년 406억의 매출을 달성하였습니다.
또한, 국내 본사를 필두로 해외 각국으로 법인을 넓혀나가고 있습니다.
현재 미국, 인도네시아, 말레이시아, 베트남, 일본 법인을 운영 중에 있습니다.
[ 포지션 소개 ]
글로벌 포워딩 산업은 변화가 가장 느린 산업 중 하나입니다. 여전히 이메일, 전화, 수기 입력에 의존하는 업무가 대부분이고, IT 시스템이 있어도 사람의 반복 작업을 전제로 설계되어 있습니다.
우리는 이 전제를 뒤집으려 합니다. AI가 기본이고, 사람은 판단과 예외를 담당하는 구조. 단순히 기존 시스템에 AI를 얹는 것이 아니라, AI-native로 설계된 물류 시스템을 처음부터 만들어가는 것이 목표입니다.
이를 위해 소수 정예 팀이 AI와 함께 제품 전체를 설계·구축·운영하는 새로운 방식의 개발을 시작합니다. 이 여정을 함께할 동료를 찾습니다.
[ 함께 키워갈 역량 ]
• 물류·포워딩 도메인을 깊게 이해하고, AI-native 시스템 설계에 녹여내는 능력
• AI 에이전트 시스템의 안정성, 관측 가능성, 비용 효율성을 관리하는 운영 역량
• AI 도구 생태계의 빠른 변화를 추적하고, 팀에 필요한 것을 선별하는 큐레이션 감각
주요업무
[ 이 역할이 하는 일 ]AI-native 물류 시스템을 설계하고, 소수 팀 + AI로 제품을 만들어냅니다.
기존의 "AI Engineer"와 다릅니다. 모델을 학습 시키거나 ML 파이프 라인을 만드는 역할이 아닙니다.
AI를 도구로 활용하여, 기획부터 설계·구현·배포까지 제품 전체를 만들어내는 역할입니다.
※ 가장 가까운 글로벌 포지션: Context Engineer + Forward Deployed Engineer (FDE)
[ AI-Native Product Building (제품 구축) ]
• 소수 팀으로 빠르게 MVP를 만들고, 실제 운영 환경에서 검증하며 반복합니다.
• AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor 등)를 활용하여 물류 도메인 제품(CRM, 운영 시스템, 자동화 워크플로우)을 직접 설계하고 구현합니다.
• 기존 시스템(TOMS/PMS)의 핵심 로직을 이해하고, AI-native 아키텍처로 재설계하는 전환 전략을 수립합니다.
[ Workflow Automation (업무 자동화) ]
• 포워딩 운영의 반복 업무(견적 처리, 정산, EDI 신고, 고객 커뮤니케이션 등)를 분석하고 AI 자동화를 설계합니다.
• 회의 ＞ 이슈 ＞ 구현 ＞ 리뷰 ＞ 배포 전 과정에서 AI가 관여하는 워크플로우를 구축합니다.
• 자동화의 효과를 측정하고, 지속적으로 개선합니다.
[ Context Infrastructure (맥락 인프라) ]
• Knowledge Graph를 설계·운영하여 도메인 지식, 비즈니스 규칙, 운영 패턴을 구조화하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 관리합니다.
• RAG 파이프라인과 온톨로지를 설계하여, AI 에이전트가 정확한 맥락을 기반으로 작동하도록 합니다.
• MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 사내 도구(Notion, Slack, GitHub, DB)를 AI에 연결합니다.
[ Team Enablement (팀 역량 확장) ]
• 팀 전체의 AI 도구 활용 수준을 끌어올려, 각 역할이 AI와 함께 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 합니다.
• AI 활용 패턴을 문서화하고 전파하여, 조직의 AI 리터러시를 높입니다.
• 원커맨드 환경 셋업, 자동화된 온보딩 등 개발자 경험(DX)을 설계합니다.
자격요건
• 소수 팀으로 제품을 빠르게 만들고 검증하는 0 to 1 프로덕트 빌딩 경험이 있는 분 (스타트업, 사내 신규 서비스, 사이드 프로젝트 등)• 소프트웨어 개발 경험 5년 이상, 혹은 그에 준하는 실력을 보유하신 분 (풀스택 또는 백엔드)
• AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor, Copilot 등)를 일상적으로 활용하며, AI와 함께 제품을 만들어본 경험이 있는 분
• LLM 기반 시스템을 프롬프트 수준이 아닌, 아키텍처 수준에서 설계·구축을 해본 경험이 있는 분
• 기술적인 깊이와 함께, 비즈니스 맥락과 사용자의 실제 문제를 이해하고 우선순위를 정할 수 있는 분
• 조직 전체의 AI 활용 수준을 끌어올리는 리더십과 코칭 능력을 갖춘 분
• "이 반복 작업을 왜 아직도 사람이 하고 있지?"라는 질문을 습관적으로 던지는 분
• Knowledge Graph, RAG, Vector DB 중 하나 이상을 실무에서 구축·운영해본 분
• Python과 인프라 도구(Docker, CI/CD)에 익숙한 분
• 빠르게 변하는 AI 도구 생태계를 추적하고, 실무에 적용할 수 있는 학습 능력을 가진 분
• 솔직하고 담백하게 피드백을 주고받으며, 문제를 향한 건설적인 토론을 즐기는 분
• 시키지 않아도 스스로 움직이는 분 — 문제를 발견하면 기다리지 않고 먼저 손을 드는 분
