[디피니트] Deployment Strategist (DS)

주요업무

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. [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%)

우대사항

[있으면 더욱 좋습니다] • 제조·유통·공공 도메인 이해 (원가, 수율, 재고, 공급망, 월마감 등) • ERP, MES, DW 등 기업 시스템과 데이터 구조에 대한 이해 • SQL·BI 도구를 활용한 데이터 분석 경험 • LLM/AI 도입 프로젝트 수행 경험 • Palantir의 FDE·Deployment Strategist 모델에 대한 이해 [우리가 중요하게 생각하는 사람] 이력서의 직함보다 아래와 같은 태도를 중요하게 생각합니다. • 고객의 사업과 손익 구조를 먼저 이해하려는 사람 • "그래서 얼마가 좋아지는데?"에 스스로 답을 만들어내는 사람 • 기술팀의 언어와 경영진의 언어를 모두 번역할 수 있는 사람 • 수주로 끝내지 않고 고객의 성과가 날 때까지 붙어있는 사람 [이런 분과는 잘 맞지 않을 수 있습니다] • 정해진 제안서 템플릿 안에서만 일하고 싶은 분 • 고객 현장과 데이터를 직접 들여다보는 것이 부담스러운 분 • 전략 수립까지만 하고 실행은 다른 팀의 일이라고 생각하는 분 • 출장이 어려운 분 [혜택 및 복지] [업무 환경] 우리는 AI를 업무 보조 도구가 아니라 기본 업무 환경으로 사용합니다. 회사에서는 다음과 같은 AI 도구를 제공합니다. • Claude Max x20 • ChatGPT • 기타 업무에 필요한 AI 서비스 [근무 환경] • 서울 창업허브 공덕 • 유연 출근(08:00~10:00) • 수도권 중심 고객 미팅 및 현장 방문(근무일의 약 40~60%) • 장기 상주 프로젝트 없음 • 간식 제공 (월 인당 2만원 지원) • 사내 스터디, 업무 관련 도서·강의·세미나 참석비 지원

기술스택

Tableau, SQL, LLM, ChatGPT, RAG

채용절차

① 지원 이력서와 함께, 본인이 문제를 정의하고 성과로 연결한 사례 1건(제안서·보고서·포트폴리오 등 형식 무관)을 보내주세요. ② AI 기반 인터뷰 (약 40분) AI와 비대면 화상 면접으로 진행됩니다. 문제 정의 방식, 경영진 커뮤니케이션, ROI 설계 경험을 중심으로 맞춤형 질문이 진행됩니다. AI는 질문과 기록을 담당하며, 최종 평가는 CTO와 대표가 직접 검토합니다. ③ 대면 면접 (약 2시간) 실제 프로젝트 기반 비식별 사례를 함께 보며 케이스 토론을 합니다. 이 고객의 진짜 문제는 무엇인지, PoC 5주에서 무엇을 증명할지, ROI를 어떤 지표로 설계할지 함께 이야기합니다. 이후 대표·CTO와 지금까지의 경험, 함께 일하는 방식, 역할 및 처우를 편하게 이야기합니다. [마지막으로] Deployment Strategist는 영업도, 컨설턴트도 아닙니다. 고객 경영진의 막연한 기대를 검증 가능한 문제로 바꾸고, 팀이 만든 AI가 고객의 숫자로 증명되고, 그 신뢰가 다음 확장으로 이어지게 만드는 역할입니다. 우리는 아직 정답을 갖고 있지 않습니다. 그래서 완성된 플레이북을 실행할 사람보다, 현장에서 함께 Enterprise AI의 방법론을 만들어 갈 사람을 찾고 있습니다. 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.