포지션 상세
[회사 소개]
기업은 지난 몇 년간 AI를 적극적으로 도입했지만, 중요한 업무들은 여전히 사람이 처리하고 있습니다. 저희는 그 이유를 이렇게 생각합니다. 데이터는 여러 시스템과 파일에 흩어져 있고, 일하는 방식은 엑셀과 담당자의 머릿속에만 남아 있으며, AI가 낸 결과를 사람이 검토하고 승인하는 절차가 없기 때문입니다.
데스크룸은 이 문제를 해결하는 의사결정 플랫폼입니다. AI가 업무를 직접 처리하고, 사람은 판단과 승인만 하도록 만듭니다. 현재 반도체, 금융, 조선, 자산운용, 커머스 분야의 업계 1등 기업들이 데스크룸을 사용하고 있으며, 창업 이후 매년 8배 이상의 매출 성장을 이어가고 있습니다.
[데스크룸이 고객과 일하는 방식]
1. 고객과 계약을 맺으면 Deployment Strategist와 Forward Deployed Engineer가 한 팀이 되어 고객 현장에 함께 갑니다.
2. Deployment Strategist는 고객과 함께 프로젝트의 목표와 요구사항을 정하고, 기술 환경을 확인하고, 전체 일정을 관리합니다.
3. 본격적인 개발에 앞서 Forward Deployed Engineer가 데스크룸 플랫폼의 모듈로 고객이 쓰게 될 화면을 프로토타입으로 먼저 만들고, Deployment Strategist는 이를 기준으로 고객과 방향을 확인합니다.
4. Forward Deployed Engineer는 같은 현장에서 플랫폼 모듈을 조립하고 필요한 부분을 직접 개발하며, 만든 것을 고객에게 자주 보여주고 피드백을 받아 고객이 제품을 빠르게 쓸 수 있게 합니다.
5. 제품 전달이 끝나면 프로젝트를 회고하고, 현장에서 얻은 교훈을 플랫폼 모듈로 반영합니다. 이를 통해 데스크룸은 계속 진화하고 더 단단해지며, 다음 고객에게 제품을 전달하는 시간은 점점 짧아집니다.
[직무 소개]
Deployment Strategist는 데스크룸이 고객의 현장에서 실제 성과로 이어지게 만드는 역할입니다. 고객 프로젝트의 책임자로서, 고객과 함께 목표를 세우고, 요구사항을 정의하고, 일정을 관리하며, 고객이 성과를 확인할 때까지 프로젝트를 처음부터 끝까지 이끕니다.
고객은 자기 업무의 전문가이지만, 그 업무를 AI가 처리할 수 있는 형태로 정의하는 일은 대부분 처음 해보는 일입니다. 늘 해오던 일이라 당연하게 여기던 기준과 절차를 말로 풀어내야 하고, AI가 무엇을 할 수 있고 무엇을 못 하는지도 가늠하기 어렵습니다. 여기에 대기업 현장에는 외부 인터넷 차단, 보안 심사, 데이터 제공 승인 같은 기술적인 제약도 많습니다.
Deployment Strategist는 고객 옆에서 업무를 함께 들여다보고, 목표와 요구사항을 명확하게 정리하며, 고객의 IT 부서, 보안 부서와 협의해 프로젝트가 막힘 없이 진행되도록 만드는 역할입니다. 그리고 Forward Deployed Engineer와 한 팀으로 움직이며, 정리한 요구사항이 제품으로 빠르게 만들어지도록 합니다.
• Deployment Strategist와 함께 고객 현장에서 업무를 보고, 담당자와 직접 대화하며 요구사항을 기술적으로 구체화합니다.
• 개발에 앞서 데스크룸 플랫폼의 모듈로 프로토타입을 빠르게 만들어, 고객과 방향을 먼저 확인합니다.
[데이터 연결과 업무 정의]
• 고객의 ERP, 기간계 시스템, DB, 파일, 엑셀을 데스크룸에 연결하고, 데이터셋으로 정리해 디스패치로 흐르게 만듭니다.
• 고객의 업무를 온톨로지의 오브젝트와 액션으로 정의하고, 담당자가 실제로 일하는 워크플로우와 스튜디오까지 구성합니다. 엑셀과 담당자의 머릿속에 있던 일하는 방법을 시스템 안으로 가져옵니다.
[제품 개발]
• 담당자가 AI의 결과를 확인하고 승인하는 업무 화면을 플랫폼 모듈로 조립합니다.
• 플랫폼에 없는 기능은 화면부터 서버까지 직접 개발합니다.
[AI 적용]
• 문서, 이미지, 음성 같은 자료를 읽고 분류하고 검토하는 AI 처리 과정을 설계하고 구현합니다.
• 고객의 기준에 맞게 평가 데이터를 만들고, AI의 결과가 그 기준을 통과할 때까지 품질을 끌어올립니다.
• AI가 왜 그런 결과를 냈는지 담당자가 바로 확인할 수 있도록 근거를 함께 보여줍니다.
[배포와 운영]
• 클라우드, 사내 설치형, 외부 인터넷이 막힌 환경 등 고객 환경에 맞게 제품과 모델을 배포하고 안정적으로 운영합니다.
[회고와 플랫폼 반영]
• 프로젝트가 끝나면 만든 것 가운데 다른 고객에게도 쓸 수 있는 부분을 가려, 제품 팀과 함께 플랫폼 모듈로 만듭니다.
• 프론트엔드, 백엔드, AI 중 한 분야 이상에 깊은 경험이 있고, 필요한 곳이라면 분야를 가리지 않고 옮겨 다닐 수 있는 분
• 데이터 구조를 이해하고 테이블을 직접 설계할 수 있는 분
• 고객과 직접 대화하며 요구사항을 확인하고 제품으로 옮길 수 있는 분
• 빠르게 바뀌는 우선순위에 유연하게 대응할 수 있는 분
• 고객 현장 근무가 가능한 분
• 운전이 가능한 분 (고객 현장 이동이 잦습니다)
기업은 지난 몇 년간 AI를 적극적으로 도입했지만, 중요한 업무들은 여전히 사람이 처리하고 있습니다. 저희는 그 이유를 이렇게 생각합니다. 데이터는 여러 시스템과 파일에 흩어져 있고, 일하는 방식은 엑셀과 담당자의 머릿속에만 남아 있으며, AI가 낸 결과를 사람이 검토하고 승인하는 절차가 없기 때문입니다.
데스크룸은 이 문제를 해결하는 의사결정 플랫폼입니다. AI가 업무를 직접 처리하고, 사람은 판단과 승인만 하도록 만듭니다. 현재 반도체, 금융, 조선, 자산운용, 커머스 분야의 업계 1등 기업들이 데스크룸을 사용하고 있으며, 창업 이후 매년 8배 이상의 매출 성장을 이어가고 있습니다.
[데스크룸이 고객과 일하는 방식]
1. 고객과 계약을 맺으면 Deployment Strategist와 Forward Deployed Engineer가 한 팀이 되어 고객 현장에 함께 갑니다.
2. Deployment Strategist는 고객과 함께 프로젝트의 목표와 요구사항을 정하고, 기술 환경을 확인하고, 전체 일정을 관리합니다.
3. 본격적인 개발에 앞서 Forward Deployed Engineer가 데스크룸 플랫폼의 모듈로 고객이 쓰게 될 화면을 프로토타입으로 먼저 만들고, Deployment Strategist는 이를 기준으로 고객과 방향을 확인합니다.
4. Forward Deployed Engineer는 같은 현장에서 플랫폼 모듈을 조립하고 필요한 부분을 직접 개발하며, 만든 것을 고객에게 자주 보여주고 피드백을 받아 고객이 제품을 빠르게 쓸 수 있게 합니다.
5. 제품 전달이 끝나면 프로젝트를 회고하고, 현장에서 얻은 교훈을 플랫폼 모듈로 반영합니다. 이를 통해 데스크룸은 계속 진화하고 더 단단해지며, 다음 고객에게 제품을 전달하는 시간은 점점 짧아집니다.
[직무 소개]
Deployment Strategist는 데스크룸이 고객의 현장에서 실제 성과로 이어지게 만드는 역할입니다. 고객 프로젝트의 책임자로서, 고객과 함께 목표를 세우고, 요구사항을 정의하고, 일정을 관리하며, 고객이 성과를 확인할 때까지 프로젝트를 처음부터 끝까지 이끕니다.
고객은 자기 업무의 전문가이지만, 그 업무를 AI가 처리할 수 있는 형태로 정의하는 일은 대부분 처음 해보는 일입니다. 늘 해오던 일이라 당연하게 여기던 기준과 절차를 말로 풀어내야 하고, AI가 무엇을 할 수 있고 무엇을 못 하는지도 가늠하기 어렵습니다. 여기에 대기업 현장에는 외부 인터넷 차단, 보안 심사, 데이터 제공 승인 같은 기술적인 제약도 많습니다.
Deployment Strategist는 고객 옆에서 업무를 함께 들여다보고, 목표와 요구사항을 명확하게 정리하며, 고객의 IT 부서, 보안 부서와 협의해 프로젝트가 막힘 없이 진행되도록 만드는 역할입니다. 그리고 Forward Deployed Engineer와 한 팀으로 움직이며, 정리한 요구사항이 제품으로 빠르게 만들어지도록 합니다.
주요업무
[현장 문제 이해]• Deployment Strategist와 함께 고객 현장에서 업무를 보고, 담당자와 직접 대화하며 요구사항을 기술적으로 구체화합니다.
• 개발에 앞서 데스크룸 플랫폼의 모듈로 프로토타입을 빠르게 만들어, 고객과 방향을 먼저 확인합니다.
[데이터 연결과 업무 정의]
• 고객의 ERP, 기간계 시스템, DB, 파일, 엑셀을 데스크룸에 연결하고, 데이터셋으로 정리해 디스패치로 흐르게 만듭니다.
• 고객의 업무를 온톨로지의 오브젝트와 액션으로 정의하고, 담당자가 실제로 일하는 워크플로우와 스튜디오까지 구성합니다. 엑셀과 담당자의 머릿속에 있던 일하는 방법을 시스템 안으로 가져옵니다.
[제품 개발]
• 담당자가 AI의 결과를 확인하고 승인하는 업무 화면을 플랫폼 모듈로 조립합니다.
• 플랫폼에 없는 기능은 화면부터 서버까지 직접 개발합니다.
[AI 적용]
• 문서, 이미지, 음성 같은 자료를 읽고 분류하고 검토하는 AI 처리 과정을 설계하고 구현합니다.
• 고객의 기준에 맞게 평가 데이터를 만들고, AI의 결과가 그 기준을 통과할 때까지 품질을 끌어올립니다.
• AI가 왜 그런 결과를 냈는지 담당자가 바로 확인할 수 있도록 근거를 함께 보여줍니다.
[배포와 운영]
• 클라우드, 사내 설치형, 외부 인터넷이 막힌 환경 등 고객 환경에 맞게 제품과 모델을 배포하고 안정적으로 운영합니다.
[회고와 플랫폼 반영]
• 프로젝트가 끝나면 만든 것 가운데 다른 고객에게도 쓸 수 있는 부분을 가려, 제품 팀과 함께 플랫폼 모듈로 만듭니다.
자격요건
* 3년 이상 웹 제품 또는 AI 제품을 개발하고, 실제 서비스로 배포해 운영해본 분• 프론트엔드, 백엔드, AI 중 한 분야 이상에 깊은 경험이 있고, 필요한 곳이라면 분야를 가리지 않고 옮겨 다닐 수 있는 분
• 데이터 구조를 이해하고 테이블을 직접 설계할 수 있는 분
• 고객과 직접 대화하며 요구사항을 확인하고 제품으로 옮길 수 있는 분
• 빠르게 바뀌는 우선순위에 유연하게 대응할 수 있는 분
• 고객 현장 근무가 가능한 분
• 운전이 가능한 분 (고객 현장 이동이 잦습니다)
