Deployment Strategist (DS)
공고 요약
담당업무
고객 C-level·현업 리더 인터뷰를 통한 업무·손익 구조 파악 및 핵심 문제 정의
AX 로드맵 설계: PoC 범위, 확장 단계, 기대 효과 우선순위 결정
문제 정의를 PRD로 전환해 FDE·PE 스쿼드 구현과 연결
도입 전·후 지표 정의, 정량 효과 검증, 경영진 보고
라이선스 갱신·범위 확장 리드
문제 정의·ROI 방법론의 공통 자산화
자격요건
모호한 문제를 구조화하고 실행까지 연결한 경험 5년 이상
C-level 또는 의사결정권자 대상 문제 정의·제안·보고 주도 경험
정량 ROI와 전·후 효과를 포함한 비즈니스 케이스 설계 경험
개발팀과 협업해 요구사항을 제품·프로젝트로 전환한 경험
주 2~3일 고객 현장 방문·출장 가능
우대사항
제조·유통·공공 도메인 이해
ERP·MES·DW 등 기업 시스템과 데이터 구조 이해
SQL·BI 도구 활용 데이터 분석 경험
LLM·AI 도입 프로젝트 경험
Palantir FDE·Deployment Strategist 모델 이해
고객 사업과 손익 구조를 우선 이해하는 태도
기술팀과 경영진의 언어를 번역하는 역량
복리후생
간식 제공
업무 관련 도서·강의·세미나 참석비 지원
사내 스터디
Claude Max x20, ChatGPT 등 AI 도구 제공
근무환경
유연 출근 08:00~10:00
수도권 중심 고객 미팅 및 현장 방문
근무일의 약 40~60% 고객 현장 방문·출장
장기 상주 프로젝트 없음
마감기한
상시채용
디피니트 지원하기 전 이력서 Check
시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요
공고 원문
소개
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 • 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%) • 간식 제공 (월 인당 2만원 지원) • 사내 스터디, 업무 관련 도서·강의·세미나 참석비 지원
