포지션 상세
한 줄 요약
AX Squad의 첫 코어 엔지니어로서, 비개발 조직(운영/마케팅/HR/재무 등)의 반복 업무를 빠르게 작동하는 샘플로 만들어 검증하고 최소 기능 버전(MVP) 운영 가능한 수준으로 끌어올리며, 전사 AX 표준·정책과 Company Intelligence Layer(단일 기준 정의/SSOT 기반)를 함께 구축합니다.
본 포지션은 1인을 우선 채용해 실험하는 자리입니다. PM 역할은 CHRO 겸 LP Group 리더가 직접 맡아 함께 달리며, 운영 과정에서 보강이 필요한 영역을 확인해 다음 1인을 정합니다. 즉 처음부터 모든 것을 혼자 짊어지는 자리가 아니라, 경영진과 한 팀으로 01을 설계하는 자리입니다.
회사 소개 (MGRV)
MGRV는 도시의 주거 문제를 해결하며 공간을 통해 새로운 가치를 창출하는 기업입니다. 공유주거 브랜드 맹그로브(mangrove)를 기반으로 지속 가능한 주거 모델과 부동산 운영 솔루션을 결합해 성장해 왔습니다. 코리빙, 스테이, 워크앤스테이 등 공간과 커뮤니티 비즈니스를 통해 새로운 삶의 방식을 제안하며 건강한 사회적 영향력과 수익을 동시에 창출해 나가고자 합니다. 또한 그간의 차별화된 임대주택 운영 경험을 바탕으로, '전문 임대관리 서비스(MGRV 운영 서비스)로 사업 영역을 확장하며 비즈니스를 고도화하고 있습니다.
왜 MGRV의 AX인가
부동산·공간 운영은 상대적으로 일하는 방식과 데이터 관점에서 낙후되어 있고, 복잡한 이해관계가 얽힌 오프라인 중심 산업입니다. MGRV는 이 산업의 전 밸류체인(개발·투자·운영·커뮤니티)을 하나의 회사 안에 통합하고 있습니다. 그래서 이 통합된 밸류체인 내부의 friction — 부서 간 맥락 단절·암묵지·비효율 — 을 제거하면, 단순한 도구 도입을 넘어 의미 있는 AX 기반 최적화·혁신·의사결정 문화를 만들 수 있다고 믿습니다. 이 포지션은 바로 그 friction을 걷어내고 'AI 시대의 일하는 방식'을 회사의 기본값으로 세팅하는 자리입니다.
팀/조직 맥락 (LP Group · AX Squad)
LP(Living Platform) Group은 ① 사용자의 오프라인 경험을 확장하고, ② 디지털과 AI로 MGRV의 성장을 가속하며, ③ AI Transformation을 통해 내부 혁신을 촉진합니다.
AX Squad는 LP Group 내 독립 스쿼드(초기 1~2인) 로, 전사적인 AI 전환에 4축에서 기여합니다.
• 전사 AX 표준·정책 수립 (도구/보안/접근통제/문서 표준 등)
• 그룹별 AI Native 트레이닝·코칭 (LP그룹 내 PM, People Group과 공동)
• 메인 외 영역 자동화·Agent·Prototype 개발 및 인벤토리/관제
• Company Intelligence Layer(CIL) V0: 핵심 경영 지표를 SSOT로 정리하고 자연어 질의/대시보드가 동일 정의를 참조하도록 설계 (LP Group 엔지니어링/인프라와 협력)
포지션 미션 (Role Mission)
본 포지션은 조직 설립 단계에서 “01”에 가까운 불확실성을 다룹니다. 다섯 개 트랙 중 3개를 직접 오너십으로 리드하고, 2개는 공동·접점 역할로 수행합니다 — 즉 한 사람이 모든 것을 다 만드는 구조가 아닙니다.
Ⓐ 직접 리드 (Own)
1. 전사 AX 표준/정책의 기술적 구체화: 일하는 방식 차원에서 AI 환경에 부합한 업무 생산성 도구·권한·보안 가드레일, 정보 저장/배포 방식, 로그/감사 등 “안전하게 빠른” 운영 체계를 구현합니다.
2. Prototype/Agent 빌딩: 비개발 조직의 업무 불편/병목(페인포인트) 을 빠르게 검증(Spike)하고, 작동하는 최소 버전(MVP) 으로 만든 뒤, 필요 시 상시 운영 가능한 수준까지 끌어올립니다.
3. LLM Wiki (초기 V0) 구조화 세팅
- LLM Wiki V0의 정보 구조(분류 체계, 템플릿/스키마, 용어/정의 규칙, 권한 기본 원칙)를 설계·세팅하고, 비개발 조직이 “안전하게 빠르게” 입력·조회할 수 있는 초기 운영 기준을 만듭니다.
-초기에는 단순 문서 기반으로 시작하되, 데이터량이 커져 DB화가 필요해지는 시점을 기준으로 “인프라/데이터 레이어” 오너십을 LP 엔지니어링/인프라 쪽으로 자연스럽게 이관할 수 있도록, 스키마/식별자/변경이력 규칙을 미리 맞춰 둡니다.
Ⓑ 공동·접점 (Partner)
1.비개발 직군 AI Native enablement — People Group 공동
- 코칭/트레이닝·프로그램의 기획과 운영 주체는 CHRO & LP 리더십팀과 People Group이며, 본 포지션은 기술 파트너로 참여합니다(실습 환경·프롬프트/템플릿·가드레일 패키징, 콘텐츠 감수). 비개발 직군이 “안전하게 빠르게” AI를 쓰도록 만드는 일을 함께하되, 교육 운영 전체를 혼자 짊어지지 않습니다.
2. CIL·LLM Wiki 인프라화(DB화 이후 단계) — LP 엔지니어링/인프라 공동 파트너 (접점)
- 인프라 구축의 main은 LP Group의 Head of Engineer 및 인프라 담당. 본 포지션은 비개발 도메인 인프라의 접점(인터페이스) 으로서 ① 현장의 업무 맥락·요구·정의를 구현 가능한 형태로 번역하고, ② 인프라 위에서 도메인별 agent/workflow·지표 조회 proto를 제품화하며, ③ 현장 피드백을 인프라로 되돌리는 루프를 담당합니다.
- 비개발 조직(투자·운영·마케팅·HR·재무 등)의 반복 업무를 1주 검증(Spike) 작동하는 최소 버전(MVP, 3–4주) 운영 가능한 수준(6–8주) 게이트로 빌딩
- 내부 오퍼레이션 AI agent(자동화 워크플로우·내부 도구) 01 구현 및 운영 전환
- 결과물별 유지·운영 부담(유지 시간/의존성/운영자) 을 추정·명시하고, 중단 시 중단 사유/학습을 짧게 정리해 공유
• 전사 AX 표준·환경·정책 — [Own]
- “빠르게 만들되 안전장치를 먼저 깐다” 원칙에 따른 도구·권한·보안 가드레일, 정보 저장/배포 표준, 로그/감사 체계 설계·구현
- 문서 md화/버전관리(변경 이력·근거 링크), 템플릿/스키마(정의·가정·결론) 표준화
- “업무 trace(입력판단결정산출)” 가 재사용 가능한 지식 자산으로 남도록 구조화
- LLM Wiki V0 구조 설계(분류·템플릿/스키마·용어/정의·권한 기본 원칙) 및 비개발 조직 입력·조회 운영 기준 수립. 데이터량이 커져 DB화가 필요한 시점에 인프라/데이터 레이어 오너십을 LP 엔지니어링/인프라로 이관할 수 있도록 스키마·식별자·변경이력 규칙을 사전 정합
• 비개발 직군 enablement — [People Group 공동]
- 코칭/트레이닝의 운영 주체는 LP그룹 리더십팀(Head of PM, Engineer)·People Group, 본 포지션은 AX 기술 파트너
- 직무별 대표 시나리오 실습에 쓰일 프롬프트/템플릿·가드레일 패키징, 그룹별 champion 모델에 기술 지원
- 교육 자료·예제·베스트 프랙티스를 재사용 가능한 “업무 스킬”로 자산화(문서화/버전관리)
• LLM Wiki · CIL 인프라 — [LP 엔지니어링/인프라 접점]
- 인프라 구축의 main은 LP Head of Engineer·인프라 담당. 본 포지션은 비개발 도메인 인프라의 접점으로서 요구·정의를 번역하고, 인프라 위에서 도메인 agent/workflow·지표 조회 proto를 제품화
- 권한 모델(그룹/직무별 read/write 분리, 외부자 만료 등)과 데이터 접근 패턴(read-only API / vector store / cache)은 인프라 팀 표준을 따르되, 비개발 운영 관점의 요구사항을 정의·검증
- 지표를 ‘무엇으로 정의할지’는 각 지표의 책임자(재무·HR·그룹리더)가 정합니다. 본 포지션은 그 합의된 정의를 실제로 작동하는 도구로 구현하고, 누구나 자연어로 물으면(예: “이번 분기 OO 매출은?”) 같은 정의 위에서 답하는 읽기 전용 시제품 1건 이상을 만들고 개선해 나갑니다
- 용어/개념 체계(Ontology) Q1(Flat metadata schema) 정리에 도메인 인풋 제공
• LLM API(Anthropic/OpenAI 등) 또는 agent framework로 실사용 가능한 제품/워크플로우를 01로 만든 경험 (사이드 프로젝트 가능, 단 사용자/운영 맥락 포함)
• Claude Code/Cursor 등 코딩 에이전트를 일상적으로 활용하며 생산성·품질을 개선한 구체적 사례(전/후 비교 또는 지표)
• 풀스택 prototype 빌딩 역량(프론트/백엔드/데이터 레이어 중 최소 2개 이상을 주도적으로 커버)
• 문제 정의 중심의 엔지니어링: 요구사항을 그대로 구현하기보다 문제·제약·리스크를 재정의하고 해결한 경험
AX Squad의 첫 코어 엔지니어로서, 비개발 조직(운영/마케팅/HR/재무 등)의 반복 업무를 빠르게 작동하는 샘플로 만들어 검증하고 최소 기능 버전(MVP) 운영 가능한 수준으로 끌어올리며, 전사 AX 표준·정책과 Company Intelligence Layer(단일 기준 정의/SSOT 기반)를 함께 구축합니다.
본 포지션은 1인을 우선 채용해 실험하는 자리입니다. PM 역할은 CHRO 겸 LP Group 리더가 직접 맡아 함께 달리며, 운영 과정에서 보강이 필요한 영역을 확인해 다음 1인을 정합니다. 즉 처음부터 모든 것을 혼자 짊어지는 자리가 아니라, 경영진과 한 팀으로 01을 설계하는 자리입니다.
회사 소개 (MGRV)
MGRV는 도시의 주거 문제를 해결하며 공간을 통해 새로운 가치를 창출하는 기업입니다. 공유주거 브랜드 맹그로브(mangrove)를 기반으로 지속 가능한 주거 모델과 부동산 운영 솔루션을 결합해 성장해 왔습니다. 코리빙, 스테이, 워크앤스테이 등 공간과 커뮤니티 비즈니스를 통해 새로운 삶의 방식을 제안하며 건강한 사회적 영향력과 수익을 동시에 창출해 나가고자 합니다. 또한 그간의 차별화된 임대주택 운영 경험을 바탕으로, '전문 임대관리 서비스(MGRV 운영 서비스)로 사업 영역을 확장하며 비즈니스를 고도화하고 있습니다.
왜 MGRV의 AX인가
부동산·공간 운영은 상대적으로 일하는 방식과 데이터 관점에서 낙후되어 있고, 복잡한 이해관계가 얽힌 오프라인 중심 산업입니다. MGRV는 이 산업의 전 밸류체인(개발·투자·운영·커뮤니티)을 하나의 회사 안에 통합하고 있습니다. 그래서 이 통합된 밸류체인 내부의 friction — 부서 간 맥락 단절·암묵지·비효율 — 을 제거하면, 단순한 도구 도입을 넘어 의미 있는 AX 기반 최적화·혁신·의사결정 문화를 만들 수 있다고 믿습니다. 이 포지션은 바로 그 friction을 걷어내고 'AI 시대의 일하는 방식'을 회사의 기본값으로 세팅하는 자리입니다.
팀/조직 맥락 (LP Group · AX Squad)
LP(Living Platform) Group은 ① 사용자의 오프라인 경험을 확장하고, ② 디지털과 AI로 MGRV의 성장을 가속하며, ③ AI Transformation을 통해 내부 혁신을 촉진합니다.
AX Squad는 LP Group 내 독립 스쿼드(초기 1~2인) 로, 전사적인 AI 전환에 4축에서 기여합니다.
• 전사 AX 표준·정책 수립 (도구/보안/접근통제/문서 표준 등)
• 그룹별 AI Native 트레이닝·코칭 (LP그룹 내 PM, People Group과 공동)
• 메인 외 영역 자동화·Agent·Prototype 개발 및 인벤토리/관제
• Company Intelligence Layer(CIL) V0: 핵심 경영 지표를 SSOT로 정리하고 자연어 질의/대시보드가 동일 정의를 참조하도록 설계 (LP Group 엔지니어링/인프라와 협력)
포지션 미션 (Role Mission)
본 포지션은 조직 설립 단계에서 “01”에 가까운 불확실성을 다룹니다. 다섯 개 트랙 중 3개를 직접 오너십으로 리드하고, 2개는 공동·접점 역할로 수행합니다 — 즉 한 사람이 모든 것을 다 만드는 구조가 아닙니다.
Ⓐ 직접 리드 (Own)
1. 전사 AX 표준/정책의 기술적 구체화: 일하는 방식 차원에서 AI 환경에 부합한 업무 생산성 도구·권한·보안 가드레일, 정보 저장/배포 방식, 로그/감사 등 “안전하게 빠른” 운영 체계를 구현합니다.
2. Prototype/Agent 빌딩: 비개발 조직의 업무 불편/병목(페인포인트) 을 빠르게 검증(Spike)하고, 작동하는 최소 버전(MVP) 으로 만든 뒤, 필요 시 상시 운영 가능한 수준까지 끌어올립니다.
3. LLM Wiki (초기 V0) 구조화 세팅
- LLM Wiki V0의 정보 구조(분류 체계, 템플릿/스키마, 용어/정의 규칙, 권한 기본 원칙)를 설계·세팅하고, 비개발 조직이 “안전하게 빠르게” 입력·조회할 수 있는 초기 운영 기준을 만듭니다.
-초기에는 단순 문서 기반으로 시작하되, 데이터량이 커져 DB화가 필요해지는 시점을 기준으로 “인프라/데이터 레이어” 오너십을 LP 엔지니어링/인프라 쪽으로 자연스럽게 이관할 수 있도록, 스키마/식별자/변경이력 규칙을 미리 맞춰 둡니다.
Ⓑ 공동·접점 (Partner)
1.비개발 직군 AI Native enablement — People Group 공동
- 코칭/트레이닝·프로그램의 기획과 운영 주체는 CHRO & LP 리더십팀과 People Group이며, 본 포지션은 기술 파트너로 참여합니다(실습 환경·프롬프트/템플릿·가드레일 패키징, 콘텐츠 감수). 비개발 직군이 “안전하게 빠르게” AI를 쓰도록 만드는 일을 함께하되, 교육 운영 전체를 혼자 짊어지지 않습니다.
2. CIL·LLM Wiki 인프라화(DB화 이후 단계) — LP 엔지니어링/인프라 공동 파트너 (접점)
- 인프라 구축의 main은 LP Group의 Head of Engineer 및 인프라 담당. 본 포지션은 비개발 도메인 인프라의 접점(인터페이스) 으로서 ① 현장의 업무 맥락·요구·정의를 구현 가능한 형태로 번역하고, ② 인프라 위에서 도메인별 agent/workflow·지표 조회 proto를 제품화하며, ③ 현장 피드백을 인프라로 되돌리는 루프를 담당합니다.
주요업무
• Prototype/Agent 빌딩 — [Own]- 비개발 조직(투자·운영·마케팅·HR·재무 등)의 반복 업무를 1주 검증(Spike) 작동하는 최소 버전(MVP, 3–4주) 운영 가능한 수준(6–8주) 게이트로 빌딩
- 내부 오퍼레이션 AI agent(자동화 워크플로우·내부 도구) 01 구현 및 운영 전환
- 결과물별 유지·운영 부담(유지 시간/의존성/운영자) 을 추정·명시하고, 중단 시 중단 사유/학습을 짧게 정리해 공유
• 전사 AX 표준·환경·정책 — [Own]
- “빠르게 만들되 안전장치를 먼저 깐다” 원칙에 따른 도구·권한·보안 가드레일, 정보 저장/배포 표준, 로그/감사 체계 설계·구현
- 문서 md화/버전관리(변경 이력·근거 링크), 템플릿/스키마(정의·가정·결론) 표준화
- “업무 trace(입력판단결정산출)” 가 재사용 가능한 지식 자산으로 남도록 구조화
- LLM Wiki V0 구조 설계(분류·템플릿/스키마·용어/정의·권한 기본 원칙) 및 비개발 조직 입력·조회 운영 기준 수립. 데이터량이 커져 DB화가 필요한 시점에 인프라/데이터 레이어 오너십을 LP 엔지니어링/인프라로 이관할 수 있도록 스키마·식별자·변경이력 규칙을 사전 정합
• 비개발 직군 enablement — [People Group 공동]
- 코칭/트레이닝의 운영 주체는 LP그룹 리더십팀(Head of PM, Engineer)·People Group, 본 포지션은 AX 기술 파트너
- 직무별 대표 시나리오 실습에 쓰일 프롬프트/템플릿·가드레일 패키징, 그룹별 champion 모델에 기술 지원
- 교육 자료·예제·베스트 프랙티스를 재사용 가능한 “업무 스킬”로 자산화(문서화/버전관리)
• LLM Wiki · CIL 인프라 — [LP 엔지니어링/인프라 접점]
- 인프라 구축의 main은 LP Head of Engineer·인프라 담당. 본 포지션은 비개발 도메인 인프라의 접점으로서 요구·정의를 번역하고, 인프라 위에서 도메인 agent/workflow·지표 조회 proto를 제품화
- 권한 모델(그룹/직무별 read/write 분리, 외부자 만료 등)과 데이터 접근 패턴(read-only API / vector store / cache)은 인프라 팀 표준을 따르되, 비개발 운영 관점의 요구사항을 정의·검증
- 지표를 ‘무엇으로 정의할지’는 각 지표의 책임자(재무·HR·그룹리더)가 정합니다. 본 포지션은 그 합의된 정의를 실제로 작동하는 도구로 구현하고, 누구나 자연어로 물으면(예: “이번 분기 OO 매출은?”) 같은 정의 위에서 답하는 읽기 전용 시제품 1건 이상을 만들고 개선해 나갑니다
- 용어/개념 체계(Ontology) Q1(Flat metadata schema) 정리에 도메인 인풋 제공
자격요건
• 경영진과 직접 호흡하는 소프트스킬·판단 레벨 — 1~2인 스쿼드로 CEO/CHRO 및 사내 Director Level과 직접 소통하며 도메인 전문가 참모이자 행동가로 일할 수 있는 분 (이 자리에서는 연차보다 이 역량을 우선합니다)• LLM API(Anthropic/OpenAI 등) 또는 agent framework로 실사용 가능한 제품/워크플로우를 01로 만든 경험 (사이드 프로젝트 가능, 단 사용자/운영 맥락 포함)
• Claude Code/Cursor 등 코딩 에이전트를 일상적으로 활용하며 생산성·품질을 개선한 구체적 사례(전/후 비교 또는 지표)
• 풀스택 prototype 빌딩 역량(프론트/백엔드/데이터 레이어 중 최소 2개 이상을 주도적으로 커버)
• 문제 정의 중심의 엔지니어링: 요구사항을 그대로 구현하기보다 문제·제약·리스크를 재정의하고 해결한 경험
