포지션 상세
AIgement(PLYN)은 “구매팀 업무의 완전 자동화”를 목표로 하는 B2B SaaS 스타트업입니다.
우리는 RPA/단순 자동화를 넘어, 전문가 수준의 판단과 실행까지 포함하는 Hyperautomation을 제품으로 구현합니다.
AI와 산업 도메인 지식에 대한 역량을 기반으로, AIgement는 사모펀드 포트폴리오사를 비롯한 주요 제조기업에 SaaS형 AI 구매 솔루션 "PLYN"을 서비스 중 입니다
우리가 해결하려는 문제
기존 system-of-record(ERP 등)이 다루지 못했던 비정형 정보와 의사소통을 능숙하게 처리하며,
사용자에게 직관적인 UX제공할 수 있는 차세대 업무 시스템(AI-native 구매업무 시스템)을 구현하기 위해 노력합니다.
ㆍ복잡한 구매 프로세스 자동화: 다단계 구매 업무 프로세스를 처음부터 끝까지 인간의 개입 없이 수행
ㆍ전문가급 의사결정 자동화: 협상 전략, 대안 평가, 실행 계획 수립 자동화
ㆍ커뮤니케이션 자동화: 이메일/전화/메신저 기반 실무 소통을 AI가 수행
왜 지금 합류하나요
ㆍ2026년 6월부터 미국/일본/유럽 고객 대상으로 SRM(Supplier Relationship Management) 솔루션베타 배포 예정
ㆍ다양한 솔루션 도입 Pipeline이 확장 중으로, 도입 프로젝트 수 증가
ㆍ글로벌 제조/유통/금융 포함 40+개사 관심 고객(Waitlist) 확보
연혁
ㆍ2026년 - CES Eureka Park 참가, 서울 AI허브 센터 입주, MWC 출품
ㆍ2025년 - 과학기술부 장관상 수상(자사 솔루션 PLYN), TIPS 선정, 특화창업패키지 선정, 신용보증기금 리틀펭귄 선정
ㆍ2024년 - 더벤처스 투자 유치
• 프로덕션 레벨 ML 모델 설계, 배포, 모니터링 체계 구축
• LLM 기반 AI 파이프라인 아키텍처 설계 및 품질 관리 체계 수립
• 수리 모델링 및 최적화 문제의 설계와 검증 (비용 최적화, 스코어링 모델 등)
• 데이터 거버넌스 및 품질 관리 프로세스 설계
• 외부 데이터 소스(공공 API, 파트너 데이터) 활용 전략 수립
• 크로스펍셔널 협업 주도 - 제품, 엔지니어링, 비즈니스 팀과의 얼라인먼트
• 핵심 고객 대면 - 기술 세일즈 지원, PoC 설계, 기술 자문
[기술환경]
• 언어: Python (주력), SQL
• 데이터 인프라: PostgreSQL, Redis, AWS (S3, EC2)
• AI/LLM: LLM API (Claude, Gemini 등), 프롬프트 엔지니어링, RAG
• 데이터 처리: Pandas, NumPy, SciPy, Apache Airflow/Celery
• 수치해석/통계: SciPy, statsmodels, 최적화 라이브러리
• 협업: Git, Notion, Slack
• 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포하고 운영한 경험
• 대규모 데이터셋 처리 및 파이프라인 설계 경험
• 통계 모델링, 인과 추론, 실험 설계에 대한 깊은 이해
• 수치해석 및 최적화 기법에 대한 실무 적용 경험
• Python 고급 (모듈화, 테스트, 패키지 설계)
• 기술 전략을 비즈니스 성과와 연결하여 경영진에게 제안한 경험
• 비즈니스 stakeholder와의 원활한 소통 및 프레젠테이션 능력
우리는 RPA/단순 자동화를 넘어, 전문가 수준의 판단과 실행까지 포함하는 Hyperautomation을 제품으로 구현합니다.
AI와 산업 도메인 지식에 대한 역량을 기반으로, AIgement는 사모펀드 포트폴리오사를 비롯한 주요 제조기업에 SaaS형 AI 구매 솔루션 "PLYN"을 서비스 중 입니다
우리가 해결하려는 문제
기존 system-of-record(ERP 등)이 다루지 못했던 비정형 정보와 의사소통을 능숙하게 처리하며,
사용자에게 직관적인 UX제공할 수 있는 차세대 업무 시스템(AI-native 구매업무 시스템)을 구현하기 위해 노력합니다.
ㆍ복잡한 구매 프로세스 자동화: 다단계 구매 업무 프로세스를 처음부터 끝까지 인간의 개입 없이 수행
ㆍ전문가급 의사결정 자동화: 협상 전략, 대안 평가, 실행 계획 수립 자동화
ㆍ커뮤니케이션 자동화: 이메일/전화/메신저 기반 실무 소통을 AI가 수행
왜 지금 합류하나요
ㆍ2026년 6월부터 미국/일본/유럽 고객 대상으로 SRM(Supplier Relationship Management) 솔루션베타 배포 예정
ㆍ다양한 솔루션 도입 Pipeline이 확장 중으로, 도입 프로젝트 수 증가
ㆍ글로벌 제조/유통/금융 포함 40+개사 관심 고객(Waitlist) 확보
연혁
ㆍ2026년 - CES Eureka Park 참가, 서울 AI허브 센터 입주, MWC 출품
ㆍ2025년 - 과학기술부 장관상 수상(자사 솔루션 PLYN), TIPS 선정, 특화창업패키지 선정, 신용보증기금 리틀펭귄 선정
ㆍ2024년 - 더벤처스 투자 유치
주요업무
• 복잡한 비즈니스 문제에 대한 데이터 전략 수립 및 분석 프로젝트 리딩• 프로덕션 레벨 ML 모델 설계, 배포, 모니터링 체계 구축
• LLM 기반 AI 파이프라인 아키텍처 설계 및 품질 관리 체계 수립
• 수리 모델링 및 최적화 문제의 설계와 검증 (비용 최적화, 스코어링 모델 등)
• 데이터 거버넌스 및 품질 관리 프로세스 설계
• 외부 데이터 소스(공공 API, 파트너 데이터) 활용 전략 수립
• 크로스펍셔널 협업 주도 - 제품, 엔지니어링, 비즈니스 팀과의 얼라인먼트
• 핵심 고객 대면 - 기술 세일즈 지원, PoC 설계, 기술 자문
[기술환경]
• 언어: Python (주력), SQL
• 데이터 인프라: PostgreSQL, Redis, AWS (S3, EC2)
• AI/LLM: LLM API (Claude, Gemini 등), 프롬프트 엔지니어링, RAG
• 데이터 처리: Pandas, NumPy, SciPy, Apache Airflow/Celery
• 수치해석/통계: SciPy, statsmodels, 최적화 라이브러리
• 협업: Git, Notion, Slack
자격요건
• 데이터 사이언스 또는 ML 엔지니어링 실무 경력 10년 이상• 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포하고 운영한 경험
• 대규모 데이터셋 처리 및 파이프라인 설계 경험
• 통계 모델링, 인과 추론, 실험 설계에 대한 깊은 이해
• 수치해석 및 최적화 기법에 대한 실무 적용 경험
• Python 고급 (모듈화, 테스트, 패키지 설계)
• 기술 전략을 비즈니스 성과와 연결하여 경영진에게 제안한 경험
• 비즈니스 stakeholder와의 원활한 소통 및 프레젠테이션 능력
