Industry Architect, Material Sciences and Manufacturing

담당업무

• R&D 리더 및 과학 연구자 대상 전략적 R&D 기회 발굴과 기술 자문

• 프리세일즈부터 구현까지 기술 범위, 사용 사례, 데이터·컴퓨팅 요건, 실현 가능성, 사업 가치, 성공 기준 및 단계별 전달 계획 수립

• 계정팀, 산업 자문, 고객 성공, 제품 엔지니어링 및 서비스 조직 간 협업과 기술·사업·과학 요구사항 조율

• 고객의 과학·공학·고급 컴퓨팅 문제를 제품 백로그, 에픽, 사용자 스토리, 연구 목표, 성공 지표 및 AI 아키텍처로 전환

• Microsoft Discovery와 Azure 기반 MVP, 개념증명, 프로덕션 솔루션 설계 및 구현

• 에이전트, 통합, 시뮬레이션, 데이터 파이프라인 및 과학적 워크플로를 포함한 기술 업무 스트림 주도

• AI 역량 평가와 과학적·기술적 검토를 통한 솔루션 신뢰성·실현 가능성 검증

• 재사용 가능한 패턴, 참조 아키텍처, 전달 플레이북, 기술 자산 및 모범 사례 개발

• 현장 학습과 제품 피드백을 바탕으로 Microsoft Discovery 로드맵 및 엔지니어링 우선순위 개선

• 연구개발 성과, 실험 처리량, 의사결정 품질, 발견 비용 및 과학적 인사이트 도출 속도 관리

자격요건

• 소재과학 또는 산업 연구개발 경험

• 화학, 고분자, 첨단 소재, 제형 과학, 계산 소재, 특수 화학, 제조 연구개발 또는 에너지 소재 관련 경험

• 과학적 방법론, 실험, 데이터 기반 의사결정 및 연구개발 워크플로 이해

• AI, 머신러닝, 생성형 AI, 데이터 과학, 시뮬레이션 또는 고급 분석을 실제 과학·비즈니스 문제에 적용한 경험

• 기술 전문가와 경영진 이해관계자 모두와 효과적으로 협업하는 역량

• 커뮤니케이션, 스토리텔링 및 이해관계자 관리 역량

• 권한 없이도 영향력을 발휘하고 조직 간 성과를 이끄는 역량

• 모호하고 빠르게 변화하는 환경에서의 문제 해결 역량

우대사항

• 데이터 과학 및 머신러닝 알고리즘, 탐색적 데이터 분석, 모델 개발 및 평가 이해

• Microsoft Azure 클라우드 서비스, Foundry, AI Search 및 에이전트형 AI 아키텍처 경험

• 지식 그래프, 마이크로서비스·컨테이너 및 과학용 고성능 컴퓨팅 경험

• 제품 관리, 애자일 딜리버리 및 백로그 관리 경험

• 대규모 매트릭스 조직에서 엔지니어링·연구·제품·영업 조직과 협업한 경험

• 최초 시도형 이니셔티브 및 혁신 중심 프로그램을 이끈 경험

• Github Copilot, Claude Code, Codex 또는 유사 도구 사용 경험

마감기한

채용시 마감