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경력 / 2025.11 — 현재

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Product Owner · AI Agent Platform Lead (PO 팀장)

잡코리아·알바몬의 서비스 AI 제품을 기획하고, 전사에서 어떤 업무에 AI를 적용할지 우선순위와 운영 기준을 검토하는 역할을 맡고 있다.

담당 영역

잡코리아·알바몬의 AI 제품 기획과 전사 AX

PO 팀장 겸 AI Agent Platform Lead로 서비스 AI 제품 전략과 전사 AX 과제 검토, 비용·품질 검토와 시제품 검증을 맡고 있다.

주요 업무

  • 서비스와 업무 현장에서 나온 AI 아이디어를 검토하고, 사용자 문제와 기대 효과가 분명한 과제를 먼저 고른다.
  • AI가 필요하지 않은 문제는 검색·규칙·기존 기능 개선으로 해결하고, AI가 필요한 문제는 데이터와 외부 도구, 사람의 확인 절차까지 개발팀과 정리한다.
  • 생성 답변과 검색 결과를 어떤 기준으로 확인할지 개발팀과 함께 정리한다.
  • 개발비와 운영비, 줄일 수 있는 시간, 품질이 낮을 때 생길 부담을 비교해 먼저 만들 것과 보류할 것의 검토안을 만든다.
  • 품질 기준, 권한, 보안, 배포 후 담당자를 제품·개발·데이터·운영 담당자와 함께 논의한다.

주요 성과

  • Claude·Codex·MCP로 시제품을 직접 만들어 개발 전에 데이터·도구 연결 방식과 사람이 확인할 지점을 점검했다.

이 경험이 남긴 것

전사 AX는 AI 도구를 배포하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 제품 문제에 돈과 시간을 쓸지, 결과를 어떻게 확인할지, 배포 뒤 누가 책임질지까지 정해야 한다.

주요 프로젝트 2건

프로젝트별 주요 업무와 성과

각 프로젝트에서 맡은 범위와 실제 결과를 구분해 적었습니다.

PROJECT 01
AI 제품

잡코리아·알바몬 AI 제품 전략과 시제품 검증

서비스에 AI를 붙이는 것보다 먼저, 사용자가 실제로 막히는 지점과 AI가 개입해야 하는 순간을 찾는 일부터 맡았다.

  1. 01사용자 문제
  2. 02AI 필요성 판단
  3. 03데이터·도구 설계
  4. 04시제품
  5. 05품질·비용 검토

내가 맡은 일

  • 사용자·업무 흐름에서 AI가 해결할 문제와 개입 지점을 정의하고, 유즈케이스와 우선순위 검토안을 만들었다.
  • 요구사항을 데이터, API·도구 호출, 다단계 흐름과 사람의 확인 절차로 나눠 개발팀과 검토했다.
  • 직접 만든 시제품으로 데이터와 도구의 연결 방식을 확인했다.

결과

  • 아이디어 단계의 요청을 사용자 문제, 필요한 데이터, 품질 기준, 비용과 중단 조건이 포함된 제품 검토안으로 바꿨다.
  • 기획서만 전달하지 않고 Claude·Codex·MCP로 시제품을 만들어 개발 착수 전에 구현 가능성을 확인했다.
PROJECT 02
전사 AX

전사 AX 과제 선정과 운영 체계

부서마다 다르게 들어오는 AI 요구를 같은 기준으로 비교하고, 배포 뒤 담당자까지 확인하는 공통 방식을 만들고 있다.

  1. 01과제 접수
  2. 02우선순위
  3. 03보안·권한
  4. 04평가·피드백
  5. 05운영 책임

내가 맡은 일

  • 과제마다 사용자 문제, 반복 빈도, 필요한 데이터와 권한, 개발·운영비, 기대 효과와 실패 부담을 비교해 우선순위 검토안을 만들었다.
  • 제품·개발·데이터·운영 조직과 보안, 권한, 품질 평가, 피드백 수집과 배포 뒤 운영 책임 항목을 정리해 논의했다.
  • 조직의 AI 준비도와 업무 특성에 따라 교육, 공통 도구, 제품 개발 중 무엇을 먼저 적용할지 나눠 추진했다.

결과

  • AI 과제 접수부터 검토, 시제품, 배포 판단과 운영 책임까지 이어지는 공통 확인 항목을 정리했다.
  • 신규 입사자 개발환경 설치와 MCP 구성 절차를 스크립트·플러그인으로 정리했다.