[Endash] Technical PM / PO (AI-driven Custom BI)

주요업무

Endash 팀을 소개합니다. Endash는 (주)씨그로의 AI 및 SaaS 기반 데이터 엔지니어링 자동화 사업입니다. 고객사가 데이터 엔지니어와 분석가 없이도 인프라를 구축하고, 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 지원하는 End-to-End 솔루션입니다. 단순한 BI 툴이 아니라, 커머스 기업의 실제 운영 문제를 데이터 구조와 시스템으로 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 빠르게 달성하기 위해 Endash는 고객사 커스텀 비즈니스를 함께 운영하고 있으며, 그 과정에서 축적된 모든 노하우를 제품과 AI Agent로 전환하고 있습니다. Cigro는 명확한 전략 설정과 탁월한 실행을 통해 반복적인 혁신이 가능하다고 믿고 있습니다. 이러한 철학 하에 아래 세 가지 비즈니스를 운영하고 있으며, 각각의 비즈니스는 동종 업계 대비 매우 효율적인 자원 배분과 운영을 통해 수익성 있고 성장 지향적인 기업으로 육성되고 있습니다. Cigro - 온라인 쇼핑몰 대시보드 (B2B SaaS) (https://cigro.io) Litmers - 노코드 아웃소싱 개발 사업 (https://litmers.com/) Endash - 이커머스를 위한 Revenue First 맞춤형 BI (B2B SaaS) (https://endash.ai/) 이 글을 읽고 계시다면 안녕하세요 후보자님, Cigro/Endash 사업부를 리드하고 있는 서성규라고 합니다. 저는 Palantir의 비전에 깊이 공감하는 사람입니다. 기업의 모든 데이터를 단순히 모아두는 것이 아니라, 내부 온톨로지를 구축해 비즈니스 목표와 연결된 지표로 정렬하고, 그 위에서 의사결정이 자연스럽게 이루어지도록 만드는 것. 저는 그것이 데이터 기반 의사결정의 종국의 모습이라고 생각합니다. 다만 현실은 분명합니다. Palantir를 도입할 수 있는 회사는 극소수의 초대형 엔터프라이즈뿐이며, 도입 비용은 수십억에서 수백억에 이릅니다. 연매출 1조 이상은 되어야 비로소 검토가 가능한 선택지입니다. 그렇다면 그 아래의 기업들은 어떻게 운영되고 있을까요. 연매출 1,000억 규모 이상이 되면 자체 데이터 팀을 꾸리기 시작하지만, 그마저도 완전하지 않아 일부 영역에서는 여전히 외부의 도움을 받습니다. 그보다 더 작은 조직들은 자체 데이터 팀을 꾸릴 여력이 없고, 외주나 솔루션에 의존할 수밖에 없습니다. 그렇다고 해서 의사결정을 하지 않는 것은 아닙니다. 오히려 더 빠르게, 더 자주 결정을 내려야 합니다. 이 조직들에도 분명히 실무자가 매일 확인하는 데이터, 리더가 항상 보는 숫자, 매출과 광고, 운영을 판단하는 기준이 존재합니다. 문제는 이를 통합하고, 모델링하고, 연결할 수 있는 수단이 없다는 점입니다. 그래서 결국 이들이 사용하는 도구는 구글시트나 엑셀입니다. 각자 데이터를 정리하고, 중간에서 취합하고, 데이터가 커질수록 속도는 느려지고, MoM이나 YoY를 보려면 다시 한 번 데이터를 가공해야 합니다. 구조는 고정되지 않고 계속 바뀝니다. 이는 역량의 문제가 아니라 쓸 수 있는 도구의 한계입니다. 저희는 이 지점에서 출발하고자 합니다. 구글시트를 대체하는 BI, 단순히 보기 좋은 대시보드가 아니라 매출 성장 중심의 의사결정 BI를 만들고 싶습니다. 누구나 매일 사용하는 데이터를 자동으로 수집하고, 매일 가공되는 과정을 모델로 남기며, 원하는 인사이트를 즉시 꺼내 쓸 수 있는 구조입니다. 데이터 파이프라인만 세팅되어 있다면 요구사항 구체화가 곧 데이터 모델링이 되고, 일회성이 아닌 회사 전체 메타데이터로 관리되며, 그 위에서 대시보드 생성과 인사이트 제공이 자동화되는 시스템. 이 모든 과정을 AI Agent 기반으로 지속 운영할 수 있는 린한 BI, 그리고 Lean Palantir에 가까운 구조로 만들고자 합니다. Lovable for Dashboard. Vibe-Dashboard. 지속적으로 내부 AI Agent를 고도화하여 현 비즈니스 생산성을 극대화한 후, 종국에는 모든 비개발자 중심의 기업들이 그들의 데이터 자산 관리 및 분석, 대시보드 시각화 및 액션 도출을 바이브코딩처럼 누구나 할 수 있는 툴이 되고자 합니다. 이 글은 단순히 PM을 채용하기 위한 공고가 아닙니다. 이 구조를 실제로 리딩해보고 싶은 분을 찾고 있습니다. Technical PM / PO (AI-driven Custom BI) 하게 될 일 내부에서 사용 중인 AI Agent를 지속적으로 설계, 고도화, 운영하며 커스텀 BI 및 데이터 엔지니어링 과정에서 사람이 수행하던 판단과 반복 작업을 Agent로 전환합니다. 커머스 기업마다 다른 데이터 구조, KPI 정의, 운영 방식을 전제로 커스텀이 가능한 SaaS 형태의 BI 제품 구조를 설계하고, 무엇을 제품으로 만들고 무엇을 커스텀으로 남길지 판단합니다. 요구사항 구체화부터 데이터 모델링, 대시보드 생성, 운영 단계까지 이어지는 전체 흐름을 제품 관점에서 정의합니다. 한국의 세일즈·컨설팅·PM 조직과 베트남의 FE·BE·Design·QA 조직을 하나의 제품 목표로 묶어 협업을 리딩합니다. PO와 함께 고객 미팅에 참여해 문제를 정의하고, 점진적으로 제품과 기술 측면의 의사결정을 주도합니다.

자격요건

이런 분을 찾고 있습니다 PM 또는 PO 경험이 있으며 고객을 직접 만나는 것이 부담되지 않으신 분 비즈니스 요구사항을 데이터 구조와 시스템 설계로 번역하는 데 익숙하신 분 내부 운영 효율화, 자동화, 프로세스 개선 경험이 풍부하신 분 AI Agent 설계 및 고도화에 관심이 많거나 실제로 다뤄본 경험이 있으신 분 팀과 제품을 한 방향으로 이끌며 의미 있는 임팩트를 만들고 싶으신 분 자격 요건 B2B SaaS 또는 데이터/플랫폼 관련 PM·PO 경험 데이터 모델링, KPI 정의, BI 또는 데이터 분석 프로젝트에 대한 실무적 이해 엔지니어와 기술적 논의가 가능한 수준의 기술 이해도 여러 이해관계자와의 커뮤니케이션 및 의사결정 경험

우대사항

우대 사항 개발자 출신이거나 데이터 엔지니어링 경험이 있으신 분 커머스, 디지털 마케팅, 운영 데이터 중 하나 이상의 도메인 경험 내부 툴, 자동화 시스템, AI 기반 워크플로우를 직접 만들어본 경험 글로벌 팀과의 협업 또는 운영 경험 이 포지션의 매력 한국과 베트남으로 구성된 글로벌 팀을 직접 운영하는 경험 제품 방향과 구조에 대해 실질적인 의사결정을 직접 할 수 있는 권한 DX에서 AX, 그리고 Product로 이어지는 매우 희귀한 실전 경험 단순 PM이 아닌 B2B SaaS Product Leader로 성장할 수 있는 기회

채용절차

서류전형 > 직무 인터뷰 > 컬쳐핏 인터뷰 > 최종합격