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 Lead Role 소개]
"AI를 개인의 생산성 도구에서 회사 전체의 운영 방식으로 바꾸는 전환을, 전략과 실행 양쪽에서 책임지는 역할입니다."
전사 업무 흐름을 진단해 AI·자동화가 가장 큰 임팩트를 낼 과제를 선별하고, 실행 로드맵·우선순위·리소스 배분을 설계합니다.
다만 방향만 제시하는 자리가 아닙니다. AX 조직은 아직 초기라, Lead가 초기 핵심 과제를 직접 설계·구현해 작동하는 성공 사례와 반복 가능한 실행 패턴을 만들어야 합니다. 전사 리포팅, 고객 문의 대응, CRM 운영, 계약·정산 검토, 내부 지식 검색 같은 반복·임팩트 업무를 골라, AI가 데이터 수집·요약·판단 보조·예외 탐지·담당자 handoff를 지원하는 workflow로 시스템화합니다. 초기에는 hands-on 실행 비중이 높지만, 회사가 AI-native로 전환될수록 이 역할은 운영 표준·거버넌스·성과관리·팀 리딩을 책임지는 전사 전환 리더십으로 확장됩니다.
[우리가 찾는 인재상]
• “기술이 얼마나 새로운가”보다 “이 전환이 회사의 업무 시간·의사결정 품질·실행 속도를 얼마나 바꾸는가”에 집중하는 분
• 전략을 문서가 아니라 실제로 작동하는 시스템과 운영 방식으로 만들어 본 분
• 직접 구현·기술 판단이 가능한 개발 기반을 갖추되, 구현보다 조직의 병목과 반복 비용을 줄이는 구조 설계에 관심이 큰 분
• 여러 부서의 얽힌 요구를 업무 흐름·데이터·예외·책임 주체·전사 우선순위로 정리할 수 있는 분
• 경영진, 개발팀, 데이터/보안/IT, 현업 사이에서 기술적 판단과 비즈니스 언어를 오갈 수 있는 분
• 정해진 프로세스가 없는 상태에서 먼저 작동하는 모델을 만들고, 조직의 실행 체계로 확장하는 것을 즐기는 분
[이 포지션에서의 기대치]
• AX Operations Lead는 AI가 개인 생산성 도구를 넘어 회사의 운영 방식이 되는 과정에서, 전략 수립과 실행 체계 구축을 함께 책임지는 역할입니다.
• 초기에는 핵심 AX 과제를 직접 설계·구현하며 작동하는 모델을 증명하고, AX Operations Engineer와 함께 반복 가능한 실행 패턴, 개발 인프라, 운영 기준을 만듭니다.
• 회사가 AI-native company로 전환될수록 이 역할의 책임은 개별 자동화 과제를 넘어, 어떤 업무를 시스템화하고 어떤 데이터·권한·인프라·거버넌스·성과 기준으로 전사에 정착시킬지를 설계하는 전사 전환 리더십으로 확장됩니다.
• 핵심 과제 hands-on 설계·구현 : 전사 리포팅, 승인·검토 프로세스 등 반복성·임팩트가 큰 업무를 직접 AI workflow로 시스템화 (AI 데이터 수집 부터 담당자 handoff 까지 지원)
• AI-native 운영 아키텍처·인프라 설계 : LLM·검색·메모리·Agent workflow를 사내 시스템과 연결하고, 배포·권한·로그·모니터링 등 운영 가능한 개발 인프라 기준 수립
• AX 실행 체계 및 조직 빌딩 : AX Operations Engineer와 함께 초기 과제를 실행하며 채용·온보딩·기술 리뷰·개발/배포 프로세스 등 AX 조직의 일하는 방식 구축
• 현업 요구 정의·변화관리 : 시스템 요건 구조화부터 사용자 테스트·배포·온보딩·사용률 개선까지 리딩하고 실제 사용되는 상태로 정착
• AI 거버넌스·성과관리 : 보안/IT/데이터 담당자·경영진과 권한·개인정보·비용·장애 기준을 정립하고, 비즈니스 임팩트를 의사결정 가능한 형태로 관리
[협업하게 될 조직 및 기능]
• 경영진·조직 리더 (투자 우선순위·리소스·조직 변화 의사결정), AX Operations Engineer (핵심 과제 구현·운영화), RND (API·데이터·배포·기존 시스템 연결), 데이터/보안/IT (권한·보안·개인정보·인프라 정책), 그리고 현업 조직 (실제 업무 흐름·병목·예외 파악)
• 학력 : 4년제 학사 이상 (컴퓨터 관련 전공 우대, 석사 우대)
• 개발 기반 경력 : 백엔드·데이터·자동화·내부 시스템 개발 8년 이상 또는 그에 준하는 경험 직접 구현·판단이 가능한 수준 보유자
• AI/자동화 실무 전문성 : LLM 추론, 검색·컨텍스트·메모리 관리, Agent workflow, 실행·평가 loop, orchestration을 실제 업무 자동화나 내부 시스템에 적용해 본 경험 보유자
• 운영화 경험 : PoC를 넘어 배포·모니터링·예외 처리·유지보수·비용까지 고려해 실제 쓰이는 시스템으로 정착시킨 운영화 경험 보유자
• 0to1 실행 경험: 모호한 요구를 초기 구현부터 운영화·개선까지 주도한 경험
• 리딩 경험 : 소규모 기술 팀 또는 부서 간 협업 프로젝트를 리딩하며 아키텍처·기술 판단·실행 품질을 관리한 경험
• 전략적 판단력 : 이해관계가 얽힌 과제를 임팩트·난이도·데이터 가용성·리스크·확산 가능성 기준으로 우선순위화하는 전략적 판단력
• 커뮤니케이션 역량 : 경영진·비개발 조직의 언어로 소통하고, 기술적 판단을 workflow 변화로 설명하는 커뮤니케이션 역량
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 Lead Role 소개]
"AI를 개인의 생산성 도구에서 회사 전체의 운영 방식으로 바꾸는 전환을, 전략과 실행 양쪽에서 책임지는 역할입니다."
전사 업무 흐름을 진단해 AI·자동화가 가장 큰 임팩트를 낼 과제를 선별하고, 실행 로드맵·우선순위·리소스 배분을 설계합니다.
다만 방향만 제시하는 자리가 아닙니다. AX 조직은 아직 초기라, Lead가 초기 핵심 과제를 직접 설계·구현해 작동하는 성공 사례와 반복 가능한 실행 패턴을 만들어야 합니다. 전사 리포팅, 고객 문의 대응, CRM 운영, 계약·정산 검토, 내부 지식 검색 같은 반복·임팩트 업무를 골라, AI가 데이터 수집·요약·판단 보조·예외 탐지·담당자 handoff를 지원하는 workflow로 시스템화합니다. 초기에는 hands-on 실행 비중이 높지만, 회사가 AI-native로 전환될수록 이 역할은 운영 표준·거버넌스·성과관리·팀 리딩을 책임지는 전사 전환 리더십으로 확장됩니다.
[우리가 찾는 인재상]
• “기술이 얼마나 새로운가”보다 “이 전환이 회사의 업무 시간·의사결정 품질·실행 속도를 얼마나 바꾸는가”에 집중하는 분
• 전략을 문서가 아니라 실제로 작동하는 시스템과 운영 방식으로 만들어 본 분
• 직접 구현·기술 판단이 가능한 개발 기반을 갖추되, 구현보다 조직의 병목과 반복 비용을 줄이는 구조 설계에 관심이 큰 분
• 여러 부서의 얽힌 요구를 업무 흐름·데이터·예외·책임 주체·전사 우선순위로 정리할 수 있는 분
• 경영진, 개발팀, 데이터/보안/IT, 현업 사이에서 기술적 판단과 비즈니스 언어를 오갈 수 있는 분
• 정해진 프로세스가 없는 상태에서 먼저 작동하는 모델을 만들고, 조직의 실행 체계로 확장하는 것을 즐기는 분
[이 포지션에서의 기대치]
• AX Operations Lead는 AI가 개인 생산성 도구를 넘어 회사의 운영 방식이 되는 과정에서, 전략 수립과 실행 체계 구축을 함께 책임지는 역할입니다.
• 초기에는 핵심 AX 과제를 직접 설계·구현하며 작동하는 모델을 증명하고, AX Operations Engineer와 함께 반복 가능한 실행 패턴, 개발 인프라, 운영 기준을 만듭니다.
• 회사가 AI-native company로 전환될수록 이 역할의 책임은 개별 자동화 과제를 넘어, 어떤 업무를 시스템화하고 어떤 데이터·권한·인프라·거버넌스·성과 기준으로 전사에 정착시킬지를 설계하는 전사 전환 리더십으로 확장됩니다.
주요업무
• 전사 AX 전략·로드맵 : 사업, 운영 등 각 현업부서 업무 흐름을 진단해 AI 적용 우선순위·실행 순서·리소스 배분·성과 지표를 정의• 핵심 과제 hands-on 설계·구현 : 전사 리포팅, 승인·검토 프로세스 등 반복성·임팩트가 큰 업무를 직접 AI workflow로 시스템화 (AI 데이터 수집 부터 담당자 handoff 까지 지원)
• AI-native 운영 아키텍처·인프라 설계 : LLM·검색·메모리·Agent workflow를 사내 시스템과 연결하고, 배포·권한·로그·모니터링 등 운영 가능한 개발 인프라 기준 수립
• AX 실행 체계 및 조직 빌딩 : AX Operations Engineer와 함께 초기 과제를 실행하며 채용·온보딩·기술 리뷰·개발/배포 프로세스 등 AX 조직의 일하는 방식 구축
• 현업 요구 정의·변화관리 : 시스템 요건 구조화부터 사용자 테스트·배포·온보딩·사용률 개선까지 리딩하고 실제 사용되는 상태로 정착
• AI 거버넌스·성과관리 : 보안/IT/데이터 담당자·경영진과 권한·개인정보·비용·장애 기준을 정립하고, 비즈니스 임팩트를 의사결정 가능한 형태로 관리
[협업하게 될 조직 및 기능]
• 경영진·조직 리더 (투자 우선순위·리소스·조직 변화 의사결정), AX Operations Engineer (핵심 과제 구현·운영화), RND (API·데이터·배포·기존 시스템 연결), 데이터/보안/IT (권한·보안·개인정보·인프라 정책), 그리고 현업 조직 (실제 업무 흐름·병목·예외 파악)
자격요건
아래 요건을 모두 완벽하게 충족하는 사람만을 찾는 것은 아닙니다. 개발 기반의 문제 해결 경험을 바탕으로, 조직 전체의 복잡한 업무를 이해하고 AI/자동화 방식으로 풀어내며, 그 전환을 실제 운영 방식으로 정착시킬 수 있는 분을 찾습니다.• 학력 : 4년제 학사 이상 (컴퓨터 관련 전공 우대, 석사 우대)
• 개발 기반 경력 : 백엔드·데이터·자동화·내부 시스템 개발 8년 이상 또는 그에 준하는 경험 직접 구현·판단이 가능한 수준 보유자
• AI/자동화 실무 전문성 : LLM 추론, 검색·컨텍스트·메모리 관리, Agent workflow, 실행·평가 loop, orchestration을 실제 업무 자동화나 내부 시스템에 적용해 본 경험 보유자
• 운영화 경험 : PoC를 넘어 배포·모니터링·예외 처리·유지보수·비용까지 고려해 실제 쓰이는 시스템으로 정착시킨 운영화 경험 보유자
• 0to1 실행 경험: 모호한 요구를 초기 구현부터 운영화·개선까지 주도한 경험
• 리딩 경험 : 소규모 기술 팀 또는 부서 간 협업 프로젝트를 리딩하며 아키텍처·기술 판단·실행 품질을 관리한 경험
• 전략적 판단력 : 이해관계가 얽힌 과제를 임팩트·난이도·데이터 가용성·리스크·확산 가능성 기준으로 우선순위화하는 전략적 판단력
• 커뮤니케이션 역량 : 경영진·비개발 조직의 언어로 소통하고, 기술적 판단을 workflow 변화로 설명하는 커뮤니케이션 역량
