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고객의 문제를 정의하고, AI의 성과를 증명하는 사람을 찾습니다.
기업에 AI를 도입하는 일에서 가장 어려운 것은 모델이 아닙니다. "무엇을 바꿔야 돈이 되는가"를 정하는 일입니다. 어떤 제조기업은 월마감 후 원가가 왜 움직였는지 설명하는 데 2주를 쓰고, 어떤 기업은 수율이 떨어진 원인을 회의 때마다 다시 찾습니다. 문제를 잘못 정의하면 아무리 좋은 AI도 데모로 끝납니다.
Deployment Strategist(DS)는 고객 경영진과 함께 문제를 정의하고, AI 전환(AX) 로드맵을 설계하고, 그 성과를 숫자로 증명하는 역할입니다. 30분 Fit Check에서 시작해 5주 PoC, 본계약과 라이선스 확장까지 이어지는 여정의 전략 오너입니다.
[Dfinite는 이런 회사입니다]
Dfinite는 기업의 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결하는 B2B AI 솔루션 기업입니다. 제조·유통·공공 분야에서 Enterprise RAG, Agent Workflow, Text-to-SQL, Ontology 기반 데이터 모델링으로 고객이 매일 사용하는 AI를 구축하고 있습니다.
우리는 AI 데모를 만드는 회사가 아니라, 고객의 의사결정이 실제로 바뀌었는지를 증명하는 회사입니다.
우리는 "좋은 문제 정의"와 "ROI 증명"의 방법론을 아직 완성했다고 생각하지 않습니다. 실제 프로젝트를 통해 다음을 계속 검증하고 있습니다.
• 어떤 질문이 고객의 손익에 가장 크게 연결되는지
• PoC 5주 안에 무엇을 증명해야 본계약으로 이어지는지
• 어떤 지표 설계가 "AI 도입 전/후"를 가장 신뢰할 수 있게 보여주는지
입사 후에는 다음과 같은 일을 하게 됩니다.
• 고객 C-level·현업 리더 인터뷰로 업무와 손익 구조를 파악하고 핵심 문제 정의
• 문제를 AX 로드맵으로 설계: PoC 범위, 확장 단계, 기대 효과의 우선순위 결정
• 정의된 문제를 PRD로 전환해 FDE·PE 스쿼드가 바로 구현할 수 있게 연결
• ROI 측정 체계 설계: 도입 전/후 지표 정의, 정량 효과 검증, 경영진 보고
• 검증된 성과를 기반으로 라이선스 갱신·범위 확장(업셀) 리드
• 프로젝트에서 검증된 문제 정의·ROI 방법론을 회사의 공통 자산으로 발전
[DS는 어떻게 일하나요?]
프로젝트는 DS, FDE, PE가 하나의 스쿼드로 함께 수행합니다.
• DS: 고객 문제 정의, AX 로드맵, PRD 전환, ROI 실현과 확장
• FDE: 고객 업무와 데이터 이해, Ontology 설계, AI 로직 구현과 검증
• PE: 백엔드, 인프라, 배포, 운영 안정화 및 서비스 구현
예를 들어 고객 대표가 "AI로 뭘 할 수 있냐"고 물으면, DS는 그 회사의 월마감·수율·재고 데이터에서 돈이 새는 지점을 찾아 "지난달 영업이익 하락 원인을 3일이 아니라 30분 만에 설명하게 만들겠다"는 검증 가능한 목표로 바꿉니다. FDE와 PE가 그것을 실제 서비스로 만들고, DS는 그 성과가 고객의 숫자로 증명되는 것까지 책임집니다.
우리는 파는 사람과 만드는 사람이 분리된 조직이 아니라, 하나의 고객 문제를 서로 다른 관점에서 함께 해결하는 팀입니다.
• 고객사 또는 사내 조직의 모호한 문제를 구조화하고 실행까지 연결한 경험 5년 이상 (B2B 컨설팅, Enterprise IT/SaaS 딜리버리, 전략·사업기획, PM 등)
• C-level 또는 의사결정권자를 상대로 문제 정의·제안·보고를 주도한 경험
• 비즈니스 케이스(정량 ROI, 전/후 효과)를 직접 설계하고 숫자로 설득한 경험
• 개발팀과 협업하여 요구사항을 제품·프로젝트로 전환한 경험
• 주 2~3일 수준의 고객 현장 방문·출장이 가능한 분 (근무일의 약 40~60%)
기업에 AI를 도입하는 일에서 가장 어려운 것은 모델이 아닙니다. "무엇을 바꿔야 돈이 되는가"를 정하는 일입니다. 어떤 제조기업은 월마감 후 원가가 왜 움직였는지 설명하는 데 2주를 쓰고, 어떤 기업은 수율이 떨어진 원인을 회의 때마다 다시 찾습니다. 문제를 잘못 정의하면 아무리 좋은 AI도 데모로 끝납니다.
Deployment Strategist(DS)는 고객 경영진과 함께 문제를 정의하고, AI 전환(AX) 로드맵을 설계하고, 그 성과를 숫자로 증명하는 역할입니다. 30분 Fit Check에서 시작해 5주 PoC, 본계약과 라이선스 확장까지 이어지는 여정의 전략 오너입니다.
[Dfinite는 이런 회사입니다]
Dfinite는 기업의 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결하는 B2B AI 솔루션 기업입니다. 제조·유통·공공 분야에서 Enterprise RAG, Agent Workflow, Text-to-SQL, Ontology 기반 데이터 모델링으로 고객이 매일 사용하는 AI를 구축하고 있습니다.
우리는 AI 데모를 만드는 회사가 아니라, 고객의 의사결정이 실제로 바뀌었는지를 증명하는 회사입니다.
주요업무
[함께 해결하게 될 문제]우리는 "좋은 문제 정의"와 "ROI 증명"의 방법론을 아직 완성했다고 생각하지 않습니다. 실제 프로젝트를 통해 다음을 계속 검증하고 있습니다.
• 어떤 질문이 고객의 손익에 가장 크게 연결되는지
• PoC 5주 안에 무엇을 증명해야 본계약으로 이어지는지
• 어떤 지표 설계가 "AI 도입 전/후"를 가장 신뢰할 수 있게 보여주는지
입사 후에는 다음과 같은 일을 하게 됩니다.
• 고객 C-level·현업 리더 인터뷰로 업무와 손익 구조를 파악하고 핵심 문제 정의
• 문제를 AX 로드맵으로 설계: PoC 범위, 확장 단계, 기대 효과의 우선순위 결정
• 정의된 문제를 PRD로 전환해 FDE·PE 스쿼드가 바로 구현할 수 있게 연결
• ROI 측정 체계 설계: 도입 전/후 지표 정의, 정량 효과 검증, 경영진 보고
• 검증된 성과를 기반으로 라이선스 갱신·범위 확장(업셀) 리드
• 프로젝트에서 검증된 문제 정의·ROI 방법론을 회사의 공통 자산으로 발전
[DS는 어떻게 일하나요?]
프로젝트는 DS, FDE, PE가 하나의 스쿼드로 함께 수행합니다.
• DS: 고객 문제 정의, AX 로드맵, PRD 전환, ROI 실현과 확장
• FDE: 고객 업무와 데이터 이해, Ontology 설계, AI 로직 구현과 검증
• PE: 백엔드, 인프라, 배포, 운영 안정화 및 서비스 구현
예를 들어 고객 대표가 "AI로 뭘 할 수 있냐"고 물으면, DS는 그 회사의 월마감·수율·재고 데이터에서 돈이 새는 지점을 찾아 "지난달 영업이익 하락 원인을 3일이 아니라 30분 만에 설명하게 만들겠다"는 검증 가능한 목표로 바꿉니다. FDE와 PE가 그것을 실제 서비스로 만들고, DS는 그 성과가 고객의 숫자로 증명되는 것까지 책임집니다.
우리는 파는 사람과 만드는 사람이 분리된 조직이 아니라, 하나의 고객 문제를 서로 다른 관점에서 함께 해결하는 팀입니다.
자격요건
[필수]• 고객사 또는 사내 조직의 모호한 문제를 구조화하고 실행까지 연결한 경험 5년 이상 (B2B 컨설팅, Enterprise IT/SaaS 딜리버리, 전략·사업기획, PM 등)
• C-level 또는 의사결정권자를 상대로 문제 정의·제안·보고를 주도한 경험
• 비즈니스 케이스(정량 ROI, 전/후 효과)를 직접 설계하고 숫자로 설득한 경험
• 개발팀과 협업하여 요구사항을 제품·프로젝트로 전환한 경험
• 주 2~3일 수준의 고객 현장 방문·출장이 가능한 분 (근무일의 약 40~60%)
