포지션 상세
공간 지능 플랫폼 글로벌 리더 - 큐픽스
큐픽스는 2015년 한국에서 시작해, 도면과 현장이 어긋나는 순간을 가장 먼저 알아채는 일을 합니다. 엔터프라이즈 공간 지능(Spatial Intelligence) 플랫폼 분야의 글로벌 개척자이자 리더로, AI가 건설과 시설 운영 현장을 공간적으로 이해하고 설계 의도와 실제 상황의 차이를 짚어 팀이 다음에 무엇을 해야 할지 파악할 수 있는 플랫폼을 전 세계 고객사에 제공합니다.
매출의 97% 이상이 한국 밖에서 발생하며, 40여 개국 15,000여 현장에서 사용되고, 메이저 벤처캐피털 10곳 이상이 큐픽스의 다음 성장에 함께하고 있습니다.
큐픽스는 "어떤 회사도 현장 현실을 데이터로 읽고 가장 나은 다음 행동을 결정할 수 있도록"이라는 목표 아래, 인공구조물의 생애 주기를 관통하는 글로벌 표준 운영 시스템을 만들어 가고 있습니다.
[AX Operations Engineer (실무담당) Role 소개]
"AI를 연구하는 직무가 아니라, AI를 조직의 실제 업무 시스템 안으로 이식하는 실무자입니다."
본 포지션의 정식 명칭은 AX Operations Engineer입니다. AX 리드와 함께 전사 업무 흐름을 진단하고, LLM API, 업무 자동화 툴, 데이터 파이프라인, 사내 시스템을 연결하여 실제 업무 생산성을 높이는 AX(AI Transformation) 실행 포지션입니다. 내부 운영 자동화에만 머무르지 않고, 현업의 문제를 솔루션 형태로 구조화해 조직 안에서 실제로 쓰이게 만드는 역할까지 함께 수행합니다.
이 역할은 순수 개발자, 기획자, PM 중 어느 하나로만 설명되지 않습니다. 백엔드/데이터/자동화 개발 경험을 바탕으로 현업의 모호한 요구사항을 구조화하고, PoC부터 운영화, 온보딩, 개선까지 책임지는 실무형 포지션입니다.
개인이 AI 도구를 잘 쓰는 단계를 넘어, 조직의 반복 업무, 리포팅, 승인/검토, 고객 대응, 데이터 처리 과정을 AI-native workflow로 재설계하는 일을 담당합니다. 예를 들어 월간 리포트 자동화, 고객 문의 분류/요약, 세일즈 리드 정리, 계약/정산 데이터 취합, 내부 문서 검색 및 답변 자동화 같은 과제가 실제 업무 범위에 포함될 수 있습니다.
[우리가 찾는 인재상]
• "이 기술이 얼마나 새롭고 어려운가?"보다 "이 기술이 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고, 의사결정 품질을 얼마나 높이는가?"에 집중하는 분
• 개발을 기능 구현에만 한정하지 않고, 운영 관점에서 조직의 병목과 반복 비용을 줄이는 시스템을 만드는 데 흥미가 있는 분
• 현업의 추상적인 요청을 듣고 업무 흐름, 데이터 흐름, 예외 케이스, 책임 주체가 보이는 구조로 정리할 수 있는 분
• 빠른 PoC와 안정적인 운영화 사이의 균형을 이해하고, 작은 자동화라도 실제 사용자가 지속적으로 쓰는 상태까지 밀고 갈 수 있는 분
• AX 리드, 개발팀, 데이터/보안/IT, 사업/운영 조직 사이에서 기술적 판단과 비즈니스 언어를 자연스럽게 오갈 수 있는 분
[이 포지션에서의 성장]
AX Operations Engineer는 AI가 개인 생산성 도구를 넘어 회사의 운영 방식이 되는 과정에서, 기술 구현과 업무 구조 변화를 함께 책임지는 역할입니다. 이 포지션에서는 LLM, SaaS, Legacy 시스템, 사내 데이터를 연결해 전사 업무 프로세스를 재설계하고, AI 자동화 과제를 PoC에서 실제 운영 단계까지 끌고 가는 경험을 쌓게 됩니다.
회사가 AI-native company로 전환될수록 이 역할의 책임은 단순 자동화 개발을 넘어, 어떤 업무를 시스템화하고 어떤 데이터, 권한, 운영 기준으로 정착시킬지 설계하는 영역으로 확장됩니다.
• AI 기반 업무 파이프라인 설계/구축: LLM API, RAG, workflow automation, Low-Code/No-Code 툴, 사내 DB 및 Legacy 시스템을 연결하여 실무에 사용 가능한 자동화 흐름 구축
• 내부 운영 자동화 솔루션 개발 및 고도화: Python, Node.js, LLM API, 업무 자동화 툴 등을 활용해 API 연동, 데이터 처리, 내부 어드민/대시보드, 알림/리포팅, CRM/스프레드시트 정리, 고객 문의 요약, 문서 검색, 승인/검토 자동화 등 현업이 체감할 수 있는 자동화 솔루션을 직접 구현하고 운영 지표를 바탕으로 지속 개선
• 현업 요구사항 정의 및 온보딩: 비개발 조직의 업무 언어를 시스템 요건으로 구조화하고, 사용자 테스트, 배포, 가이드 작성, 현업 온보딩까지 수행
• 운영 안정성 및 Governance 수립: 보안/IT/데이터 담당자와 협업하여 권한, 개인정보, 고객 정보, 로그, 사용 정책 등 안전한 AI 활용 기준 정립
[협업하게 될 조직 및 기능]
• AX 리드: 전사 AX 전략, 프로젝트 우선순위, 실행 로드맵, 리소스 배분 방향을 함께 정리
• RND: API, 데이터 구조, 배포 방식, 운영 안정성, 기존 제품/내부 시스템과의 연결 지점을 협의
• 데이터/보안/IT 담당자: 데이터 접근 권한, 보안 정책, 개인정보 및 고객 정보 처리 기준, 사내 SaaS/인프라 정책을 조율
• 사업/운영/세일즈/CS/마케팅/재무/HR 등 현업 조직: 실제 업무 흐름, 반복 작업, 병목, 예외 상황을 파악하고 적용 가능한 자동화 시나리오를 설계
• 경영진 및 조직 리드: AX 과제의 비즈니스 임팩트, 확산 가능성, 조직 변화 관리를 공유하고 의사결정에 필요한 근거를 제공
• 학력 : 4년제 학사 졸업 이상(석사 우대), 컴퓨터 관련 전공 졸업자
• 개발 기반: 5년 이상의 백엔드, 데이터, 자동화, 내부 시스템 개발 경험을 바탕으로 API 연동 및 데이터 흐름을 이해하고 직접 구현할 수 있는 분
• AI/자동화 이해: LLM API, prompt engineering, RAG, Make, Zapier, n8n, Retool 등 AI 및 workflow automation 도구 중 일부를 실무 또는 프로젝트에 적용해 본 경험이 있는 분
• 문제 정의 및 실행력: 다양한 이해관계자가 얽힌 업무 과제를 구조화하고, 요구사항 정의부터 구현, 테스트, 배포, 운영 개선까지 주도적으로 참여해 본 경험이 있는 분
• 운영 감각: 멋진 데모보다 실제 현업이 반복적으로 사용하는 시스템을 중요하게 생각하며, 예외 처리, 유지보수, 권한, 장애 가능성을 고려하려는 태도를 가진 분
• 커뮤니케이션 역량: 비개발 직군의 모호한 요청을 논리적인 비즈니스 로직과 워크플로우로 바꾸고, 이를 현업의 언어로 설명할 수 있는 분
큐픽스는 2015년 한국에서 시작해, 도면과 현장이 어긋나는 순간을 가장 먼저 알아채는 일을 합니다. 엔터프라이즈 공간 지능(Spatial Intelligence) 플랫폼 분야의 글로벌 개척자이자 리더로, AI가 건설과 시설 운영 현장을 공간적으로 이해하고 설계 의도와 실제 상황의 차이를 짚어 팀이 다음에 무엇을 해야 할지 파악할 수 있는 플랫폼을 전 세계 고객사에 제공합니다.
매출의 97% 이상이 한국 밖에서 발생하며, 40여 개국 15,000여 현장에서 사용되고, 메이저 벤처캐피털 10곳 이상이 큐픽스의 다음 성장에 함께하고 있습니다.
큐픽스는 "어떤 회사도 현장 현실을 데이터로 읽고 가장 나은 다음 행동을 결정할 수 있도록"이라는 목표 아래, 인공구조물의 생애 주기를 관통하는 글로벌 표준 운영 시스템을 만들어 가고 있습니다.
[AX Operations Engineer (실무담당) Role 소개]
"AI를 연구하는 직무가 아니라, AI를 조직의 실제 업무 시스템 안으로 이식하는 실무자입니다."
본 포지션의 정식 명칭은 AX Operations Engineer입니다. AX 리드와 함께 전사 업무 흐름을 진단하고, LLM API, 업무 자동화 툴, 데이터 파이프라인, 사내 시스템을 연결하여 실제 업무 생산성을 높이는 AX(AI Transformation) 실행 포지션입니다. 내부 운영 자동화에만 머무르지 않고, 현업의 문제를 솔루션 형태로 구조화해 조직 안에서 실제로 쓰이게 만드는 역할까지 함께 수행합니다.
이 역할은 순수 개발자, 기획자, PM 중 어느 하나로만 설명되지 않습니다. 백엔드/데이터/자동화 개발 경험을 바탕으로 현업의 모호한 요구사항을 구조화하고, PoC부터 운영화, 온보딩, 개선까지 책임지는 실무형 포지션입니다.
개인이 AI 도구를 잘 쓰는 단계를 넘어, 조직의 반복 업무, 리포팅, 승인/검토, 고객 대응, 데이터 처리 과정을 AI-native workflow로 재설계하는 일을 담당합니다. 예를 들어 월간 리포트 자동화, 고객 문의 분류/요약, 세일즈 리드 정리, 계약/정산 데이터 취합, 내부 문서 검색 및 답변 자동화 같은 과제가 실제 업무 범위에 포함될 수 있습니다.
[우리가 찾는 인재상]
• "이 기술이 얼마나 새롭고 어려운가?"보다 "이 기술이 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고, 의사결정 품질을 얼마나 높이는가?"에 집중하는 분
• 개발을 기능 구현에만 한정하지 않고, 운영 관점에서 조직의 병목과 반복 비용을 줄이는 시스템을 만드는 데 흥미가 있는 분
• 현업의 추상적인 요청을 듣고 업무 흐름, 데이터 흐름, 예외 케이스, 책임 주체가 보이는 구조로 정리할 수 있는 분
• 빠른 PoC와 안정적인 운영화 사이의 균형을 이해하고, 작은 자동화라도 실제 사용자가 지속적으로 쓰는 상태까지 밀고 갈 수 있는 분
• AX 리드, 개발팀, 데이터/보안/IT, 사업/운영 조직 사이에서 기술적 판단과 비즈니스 언어를 자연스럽게 오갈 수 있는 분
[이 포지션에서의 성장]
AX Operations Engineer는 AI가 개인 생산성 도구를 넘어 회사의 운영 방식이 되는 과정에서, 기술 구현과 업무 구조 변화를 함께 책임지는 역할입니다. 이 포지션에서는 LLM, SaaS, Legacy 시스템, 사내 데이터를 연결해 전사 업무 프로세스를 재설계하고, AI 자동화 과제를 PoC에서 실제 운영 단계까지 끌고 가는 경험을 쌓게 됩니다.
회사가 AI-native company로 전환될수록 이 역할의 책임은 단순 자동화 개발을 넘어, 어떤 업무를 시스템화하고 어떤 데이터, 권한, 운영 기준으로 정착시킬지 설계하는 영역으로 확장됩니다.
주요업무
• 전사 AX 전환 과제 발굴 및 기획: 사업/운영/세일즈/CS/마케팅/재무/HR 등 각 부서의 반복 업무와 비효율을 진단하고, AI 및 자동화 적용 우선순위를 정의• AI 기반 업무 파이프라인 설계/구축: LLM API, RAG, workflow automation, Low-Code/No-Code 툴, 사내 DB 및 Legacy 시스템을 연결하여 실무에 사용 가능한 자동화 흐름 구축
• 내부 운영 자동화 솔루션 개발 및 고도화: Python, Node.js, LLM API, 업무 자동화 툴 등을 활용해 API 연동, 데이터 처리, 내부 어드민/대시보드, 알림/리포팅, CRM/스프레드시트 정리, 고객 문의 요약, 문서 검색, 승인/검토 자동화 등 현업이 체감할 수 있는 자동화 솔루션을 직접 구현하고 운영 지표를 바탕으로 지속 개선
• 현업 요구사항 정의 및 온보딩: 비개발 조직의 업무 언어를 시스템 요건으로 구조화하고, 사용자 테스트, 배포, 가이드 작성, 현업 온보딩까지 수행
• 운영 안정성 및 Governance 수립: 보안/IT/데이터 담당자와 협업하여 권한, 개인정보, 고객 정보, 로그, 사용 정책 등 안전한 AI 활용 기준 정립
[협업하게 될 조직 및 기능]
• AX 리드: 전사 AX 전략, 프로젝트 우선순위, 실행 로드맵, 리소스 배분 방향을 함께 정리
• RND: API, 데이터 구조, 배포 방식, 운영 안정성, 기존 제품/내부 시스템과의 연결 지점을 협의
• 데이터/보안/IT 담당자: 데이터 접근 권한, 보안 정책, 개인정보 및 고객 정보 처리 기준, 사내 SaaS/인프라 정책을 조율
• 사업/운영/세일즈/CS/마케팅/재무/HR 등 현업 조직: 실제 업무 흐름, 반복 작업, 병목, 예외 상황을 파악하고 적용 가능한 자동화 시나리오를 설계
• 경영진 및 조직 리드: AX 과제의 비즈니스 임팩트, 확산 가능성, 조직 변화 관리를 공유하고 의사결정에 필요한 근거를 제공
자격요건
아래 요건을 모두 완벽하게 충족하는 사람만을 찾는 것은 아닙니다. 개발 기반의 문제 해결 경험을 바탕으로, 현업의 복잡한 업무를 이해하고 AI/자동화 방식으로 풀어낼 수 있는 분을 찾습니다.• 학력 : 4년제 학사 졸업 이상(석사 우대), 컴퓨터 관련 전공 졸업자
• 개발 기반: 5년 이상의 백엔드, 데이터, 자동화, 내부 시스템 개발 경험을 바탕으로 API 연동 및 데이터 흐름을 이해하고 직접 구현할 수 있는 분
• AI/자동화 이해: LLM API, prompt engineering, RAG, Make, Zapier, n8n, Retool 등 AI 및 workflow automation 도구 중 일부를 실무 또는 프로젝트에 적용해 본 경험이 있는 분
• 문제 정의 및 실행력: 다양한 이해관계자가 얽힌 업무 과제를 구조화하고, 요구사항 정의부터 구현, 테스트, 배포, 운영 개선까지 주도적으로 참여해 본 경험이 있는 분
• 운영 감각: 멋진 데모보다 실제 현업이 반복적으로 사용하는 시스템을 중요하게 생각하며, 예외 처리, 유지보수, 권한, 장애 가능성을 고려하려는 태도를 가진 분
• 커뮤니케이션 역량: 비개발 직군의 모호한 요청을 논리적인 비즈니스 로직과 워크플로우로 바꾸고, 이를 현업의 언어로 설명할 수 있는 분
