포지션 상세
mofl은 AI로 실물경제의 미래를 예측합니다.
보이지 않던 수요와 공급을 데이터로 투명하게 만들고,
미래를 예측해 품절·과재고 손실을 없애고 생산·공급 의사결정을 최적화합니다.
이를 통해 지속가능하고 최적화된 경제를 만들어갑니다.
생산된 리테일 제품의 40%는 큰 할인으로, 15%는 악성재고로 사라집니다.
악성재고가 두려워 소극적으로 생산하면 이번엔 품절이 납니다.
그 품절 손실만 연 1조 달러.
mofl은 정밀한 AI 수요 예측으로 이 수요와 공급의 불균형을 해결합니다.
대표적으로 연매출 1조원 이상의 국내 리딩 패션 SPA·남성복 브랜드에
매장–SKU 레벨 수요 예측과 재고 물류 이동 플래닝 자동화를 제공하며,
전국 1,000여 개 매장 × 30,000여 상품의 재고 관리를 자동화·효율화했습니다.
수요예측 기술은 산업을 가리지 않습니다.
패션을 시작으로, 수요와 공급이 있는 여러 산업으로 확장해 나가고 있습니다.
[ 왜 mofl일까요 ]
• KAIST 박사 출신 연구진 + 경험 많은 비즈니스·개발 팀
• 국제 수요예측대회(M5) 3위 / 5,558팀 (최소 SKU 부문 1위) · 중기부 인공지능 챔피언십 우승
• 2023년 2분기 손익분기점 돌파, 2026년 미국 진출 예정
• 수요 예측·재고 관리 프로세스와 고객 업무 시나리오 이해
• 고객이 만족할 결과물 기획 및 AI tool·엔지니어와 협업해 구현
• 결과물이 고객 눈높이에 맞는지 검증 기준을 세우고 검증
• 고객과 적극적으로 커뮤니케이션하며 요구사항을 서비스로 연결
• 결품율·과재고율 등 정량 지표를 기준으로 한 의사결정
대 AI 전환의 시대, 결국 앞서가는 건 진심으로 풀고 싶은 문제를 가진 사람입니다.
데이터를 쌓기 어렵고 정답을 시뮬레이션으로 만들 수 없는 문제는, AI가 풀기 어려운 영역입니다.
우리는 글로벌 3,000조 규모 FMCG(생활소비재) 시장의 수요·공급 문제를 깊이 파고들며,
아직 디지털화와 프로세스 최적화가 닿지 않은 곳에서 도메인 노하우와 네트워크 자산을 쌓아갈 분을 찾습니다.
역할을 잘게 나눌수록 빨라지던 시대는 지났습니다.
AI로 지식과 스킬의 격차가 줄고 생산성이 빠르게 높아지는 지금,
mofl은 칸막이로 쪼개진 점조직이 아니라 여러 역할이 넓게 겹치는 조직을 만듭니다.
모든 걸 잘할 필요는 없습니다.
한 축에서 깊되, 나머지 축으로도 적극적으로 이해하고 도전하려는 분을 찾습니다.
[ 고용형태 ]
※ 정규직
• 계약 기간 정함 없음 (수습 약 3개월, 수습 중 처우 동일)
• 연봉제 협의 (대기업 수준 이상, 이전 직장 기준 상향 가능)
• 본 공고의 모든 혜택·복지 적용
보이지 않던 수요와 공급을 데이터로 투명하게 만들고,
미래를 예측해 품절·과재고 손실을 없애고 생산·공급 의사결정을 최적화합니다.
이를 통해 지속가능하고 최적화된 경제를 만들어갑니다.
생산된 리테일 제품의 40%는 큰 할인으로, 15%는 악성재고로 사라집니다.
악성재고가 두려워 소극적으로 생산하면 이번엔 품절이 납니다.
그 품절 손실만 연 1조 달러.
mofl은 정밀한 AI 수요 예측으로 이 수요와 공급의 불균형을 해결합니다.
대표적으로 연매출 1조원 이상의 국내 리딩 패션 SPA·남성복 브랜드에
매장–SKU 레벨 수요 예측과 재고 물류 이동 플래닝 자동화를 제공하며,
전국 1,000여 개 매장 × 30,000여 상품의 재고 관리를 자동화·효율화했습니다.
수요예측 기술은 산업을 가리지 않습니다.
패션을 시작으로, 수요와 공급이 있는 여러 산업으로 확장해 나가고 있습니다.
[ 왜 mofl일까요 ]
• KAIST 박사 출신 연구진 + 경험 많은 비즈니스·개발 팀
• 국제 수요예측대회(M5) 3위 / 5,558팀 (최소 SKU 부문 1위) · 중기부 인공지능 챔피언십 우승
• 2023년 2분기 손익분기점 돌파, 2026년 미국 진출 예정
주요업무
수요 예측·재고 관리 프로세스를 이해하고, 고객이 만족할 결과물을 기획·검증합니다.• 수요 예측·재고 관리 프로세스와 고객 업무 시나리오 이해
• 고객이 만족할 결과물 기획 및 AI tool·엔지니어와 협업해 구현
• 결과물이 고객 눈높이에 맞는지 검증 기준을 세우고 검증
• 고객과 적극적으로 커뮤니케이션하며 요구사항을 서비스로 연결
• 결품율·과재고율 등 정량 지표를 기준으로 한 의사결정
자격요건
[ mofl이 찾는 분 ]대 AI 전환의 시대, 결국 앞서가는 건 진심으로 풀고 싶은 문제를 가진 사람입니다.
데이터를 쌓기 어렵고 정답을 시뮬레이션으로 만들 수 없는 문제는, AI가 풀기 어려운 영역입니다.
우리는 글로벌 3,000조 규모 FMCG(생활소비재) 시장의 수요·공급 문제를 깊이 파고들며,
아직 디지털화와 프로세스 최적화가 닿지 않은 곳에서 도메인 노하우와 네트워크 자산을 쌓아갈 분을 찾습니다.
역할을 잘게 나눌수록 빨라지던 시대는 지났습니다.
AI로 지식과 스킬의 격차가 줄고 생산성이 빠르게 높아지는 지금,
mofl은 칸막이로 쪼개진 점조직이 아니라 여러 역할이 넓게 겹치는 조직을 만듭니다.
모든 걸 잘할 필요는 없습니다.
한 축에서 깊되, 나머지 축으로도 적극적으로 이해하고 도전하려는 분을 찾습니다.
[ 고용형태 ]
※ 정규직
• 계약 기간 정함 없음 (수습 약 3개월, 수습 중 처우 동일)
• 연봉제 협의 (대기업 수준 이상, 이전 직장 기준 상향 가능)
• 본 공고의 모든 혜택·복지 적용
