포지션 상세
RTM은 배터리, 반도체, 타이어, 자동차, 식품을 포함한 다양한 제조분야에서의 생산·검사 공정에 AI를 적용합니다.
사람이 눈으로 판독하던 영상을 AI가 판정하게 하고, 설비의 이상 징후를 미리 잡아냅니다.
고객의 목소리를 들어 문제를 정의하고, AI엔지니어, 어플리케이션 개발자들과 함께 AI 솔루션을 개발하여 실제 생산라인 적용까지 끝까지 책임질 Technical PM을 찾습니다.
시니어 PM과 함께 다양한 과제 중 일부를 직접 맡아 운영합니다.
- 과제 중 일부를 맡아 일정·범위·리스크를 직접 관리합니다.
* 예: 분석 항목이 여러 개인 과제에서 고객 데이터 준비 상황에 맞춰 단계별 배포 일정을 설계하고, 지연이 생기면 만회 계획을 고객과 다시 협의합니다.
- 마일스톤과 산출물(모델 버전, 추론 프로그램 배포본, 검증 리포트)을 정하고, 막힌 지점을 먼저 찾아 해결합니다.
[현장 내부 팀 연결]
- 현장 테스트 결과와 고객 피드백을 AI팀이 바로 작업할 수 있는 요건으로 바꿔 전달합니다.
* 예: OCR이 숫자 1과 7, 0과 8을 혼동하는 케이스를 모아 재학습 요건으로 정리합니다.
- 설비 연동, 라인 일정 같은 고객사 제약을 개발 일정에 반영합니다.
- 주요 마일스톤(설치, 시연, 검수)에 필요한 인원과 일정을 조율합니다.
[고객 커뮤니케이션]
- 고객사 현업 엔지니어, 품질팀, 의사결정자와 직접 소통합니다(정례 회의, 현업 회의, 검수 대응)
- 진행 상황과 성과를 수치로 공유합니다.
* 예: 미검률·과검률 변화, 판정 정확도, 처리 시간
[AI 프로젝트 기반 판단]
- 데이터 수집 레이블링 학습 검증 배포까지의 흐름을 이해하고, 현실적인 일정과 기대치를 정합니다.
* 예: 고객이 불량 이미지를 언제 넘겨줄 수 있는지에 따라 개발 착수 시점을 조정합니다.
- 성과를 Before After 구조로 정의·측정하고, 다음 영업에 쓸 레퍼런스로 만듭니다.
- 업무 경력 — 3~5년의 업무 경력
- AI 프로젝트 진행 과정(데이터 모델 검증 배포)에 대한 이해
- 현장 감각 — 공장 현장의 운영 방식과 제약을 이해하고, 현장 실무자와 막힘 없이 대화할 수 있는 분
사람이 눈으로 판독하던 영상을 AI가 판정하게 하고, 설비의 이상 징후를 미리 잡아냅니다.
고객의 목소리를 들어 문제를 정의하고, AI엔지니어, 어플리케이션 개발자들과 함께 AI 솔루션을 개발하여 실제 생산라인 적용까지 끝까지 책임질 Technical PM을 찾습니다.
시니어 PM과 함께 다양한 과제 중 일부를 직접 맡아 운영합니다.
주요업무
[과제 리딩]- 과제 중 일부를 맡아 일정·범위·리스크를 직접 관리합니다.
* 예: 분석 항목이 여러 개인 과제에서 고객 데이터 준비 상황에 맞춰 단계별 배포 일정을 설계하고, 지연이 생기면 만회 계획을 고객과 다시 협의합니다.
- 마일스톤과 산출물(모델 버전, 추론 프로그램 배포본, 검증 리포트)을 정하고, 막힌 지점을 먼저 찾아 해결합니다.
[현장 내부 팀 연결]
- 현장 테스트 결과와 고객 피드백을 AI팀이 바로 작업할 수 있는 요건으로 바꿔 전달합니다.
* 예: OCR이 숫자 1과 7, 0과 8을 혼동하는 케이스를 모아 재학습 요건으로 정리합니다.
- 설비 연동, 라인 일정 같은 고객사 제약을 개발 일정에 반영합니다.
- 주요 마일스톤(설치, 시연, 검수)에 필요한 인원과 일정을 조율합니다.
[고객 커뮤니케이션]
- 고객사 현업 엔지니어, 품질팀, 의사결정자와 직접 소통합니다(정례 회의, 현업 회의, 검수 대응)
- 진행 상황과 성과를 수치로 공유합니다.
* 예: 미검률·과검률 변화, 판정 정확도, 처리 시간
[AI 프로젝트 기반 판단]
- 데이터 수집 레이블링 학습 검증 배포까지의 흐름을 이해하고, 현실적인 일정과 기대치를 정합니다.
* 예: 고객이 불량 이미지를 언제 넘겨줄 수 있는지에 따라 개발 착수 시점을 조정합니다.
- 성과를 Before After 구조로 정의·측정하고, 다음 영업에 쓸 레퍼런스로 만듭니다.
자격요건
- 크로스펑셔널 커뮤니케이션 — 개발·AI·영업·경영 등 여러 직무와 원활하게 소통하고, 고객사 커뮤니케이션을 직접 이끌어 본 경력- 업무 경력 — 3~5년의 업무 경력
- AI 프로젝트 진행 과정(데이터 모델 검증 배포)에 대한 이해
- 현장 감각 — 공장 현장의 운영 방식과 제약을 이해하고, 현장 실무자와 막힘 없이 대화할 수 있는 분
