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AI 프로덕트 기획자 (PM/PO)

Posted Oct 27, 2026

Role at a glance

Job function
AI & Data AI Product Management
Salary
Not yet verified Check the description for pay details; an amount or pay period has not been verified.
Location
Gyeonggi-do, South Korea
Employment
Full-time
Experience
Senior Level 5–10 years

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Qualifications

Required

  • B2B 고객 또는 사내 현업을 **직접 만나** 요구사항을 끌어내고 범위를 합의해본 경험
  • 그 요구를 **본인이 직접** 정의서
  • 정책
  • 플로우로 쓴 경험
  • 모르는 도메인을 인터뷰와 실물 문서로 파악해 기획에 녹인 경험
  • 개발
  • 디자인과 우선순위
  • 트레이드오프를 함께 결정한 경험

Preferred

  • ERP, SCM, MES, WMS 등 엔터프라이즈 시스템 기획 또는 프로젝트 경험
  • 제조
  • 유통 현장 기반 프로젝트 경험
  • AI
  • LLM 기반 기능 기획 또는 PoC 제품화 경험
  • 정량/정성 데이터 기반으로 제품 개선 사이클을 직접 돌려본 경험
  • 새로운 업종을 빠르게 학습하고 기획에 녹여낸 경험
  • 초기 스타트업 또는 소규모 조직에서 제품을 만들어 본 경험

About the role

Original posting provided by 레시피온

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About the role

### 이런 분을 찾고 있어요
고객 앞에서 문제를 정의하고, 직접 쓰는 기획자
• 고객사 현업을 직접 만나 "진짜 문제가 뭔지" 를 끌어내는 분. 요구사항은 받는 게 아니라 만드는 것이라고 생각하는 분
• 고객 요청을 그대로 받지 않는 분 — "그 방식보다는 이렇게 하는 게 낫습니다" 를 근거와 대안으로 말할 수 있는 분
• 방향을 정한 뒤 정책·핵심 흐름을 본인 손으로 문서로 남기는 분 — 상세 화면은 팀과 나누되, 왜 이렇게 정했는지는 직접 씁니다
• 모르는 도메인(생산계획·구매·원가 산정…)이 나와도 "일단 파보자" 가 먼저인 분
• 데모용 AI 가 아니라 현장에서 도는 AI 를 만들고 싶은 분

### 이런 분은 안 맞을 수 있어요
• 로드맵·비전 발표가 주 업무였고, 정의서와 정책은 다른 사람이 썼던 분
• 개발팀 관리·일정 관리가 역할의 대부분이었던 분
• 정해진 요구사항을 화면과 플로우로 옮기는 데 익숙하지만, 요구사항 자체를 정해본 적은 없는 분
• 고객 미팅을 영업이나 PM 이 하고 결과만 전달받아 일했던 분

What you'll do

• 제조·유통 고객사(현업 부서)를 직접 만나 요구사항을 듣고, 실물 문서(견적서·양식·엑셀)를 받아 시스템 요구로 바꿉니다 — 예: 한 제조사의 10개 부서를 인터뷰해 부서별 견적 흐름을 하나의 제품 흐름으로 정의
• 제품 방향과 범위를 정합니다 — 무엇을 이번에 만들고 무엇을 안 만드는지, 그 근거를 문서로 남깁니다
• 상위 기획(정책·핵심 흐름·데이터 구조의 출발점)을 직접 씁니다. 상세 화면·UX 는 디자이너·개발과 나눕니다
• AI Agent 의 PoC 를 "기술적으로 되는 것" 이 아니라 "고객이 쓰는 기능" 으로 제품화합니다
• 기획 개발 현장 적용 피드백 개선, 제품 사이클 전체를 책임집니다

Requirements

• B2B 고객 또는 사내 현업을 **직접 만나** 요구사항을 끌어내고 범위를 합의해본 경험
• 그 요구를 **본인이 직접** 정의서·정책·플로우로 쓴 경험
• 모르는 도메인을 인터뷰와 실물 문서로 파악해 기획에 녹인 경험
• 개발·디자인과 우선순위·트레이드오프를 함께 결정한 경험
• AI 를 업무에 실제로 쓰는 분

Preferred qualifications

• ERP, SCM, MES, WMS 등 엔터프라이즈 시스템 기획 또는 프로젝트 경험
• 제조·유통 현장 기반 프로젝트 경험
• AI·LLM 기반 기능 기획 또는 PoC 제품화 경험
• 정량/정성 데이터 기반으로 제품 개선 사이클을 직접 돌려본 경험
• 새로운 업종을 빠르게 학습하고 기획에 녹여낸 경험
• 초기 스타트업 또는 소규모 조직에서 제품을 만들어 본 경험

Benefits

• Macbook Pro + 32 UHD
• AI 서비스 비용 지원
• 식사 제공
• 건물 내 스포츠 센터 지원 (헬스, 배드민턴, 농구, 탁구, 스쿼시, 골프 등 가능)
• 매달 3번째 주 1.5시간 조기 퇴근
• 생일 2시간 휴가 제공
• 반반차 휴가

Hiring process

서류 전형 > 면접 전형(1회 이상) > 최종 합격 > 근무조건 협의

채용 과정에서 평가를 위한 과제 수행을 요청드릴 수 있습니다.

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About the company

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레시피온(Recipeon)은 제조·유통 현장에서 축적된 경험과 노하우를 AI가 실행 가능한 ‘레시피(Recipe)’ 형태로 구조화한다는 의미를 담고 있습니다. 그동안 현장의 경쟁력은 사람의 경험과 감각에 의존해 왔습니다. 이제 우리는 그 경험을 데이터와 구조로 전환하고, AI가 실행할 수 있는 형태로 재정의합니다. # 우리가 해결하는 문제 제조·유통 현장은 공통적으로 이런 병목이 있습니다. - 견적/구매/생산/재고/납기 판단이 숙련자의 경험에 과도하게 의존 - RFP/사양서/메일/PDF/엑셀 등 비정형 문서가 흩어져 있어 처리 비용이 큼 - 시스템(ERP/MES)은 있어도 “그래서 지금 뭘 해야 하는지”를 알려주지 못함 우린 이걸 도메인 특화 AI Agent + 실행 가능한 워크플로우로 해결합니다. # 우리가 만드는 것 (제품/플랫폼) ## Monask (AI-native 업무 플랫폼) - 비정형 문서(RFP/사양/PDF/메일) 구조화 데이터/프로세스 연결 - 사람의 판단이 필요했던 업무를 Agent가 1차 처리하고 사람이 최종 결정 ## 핵심 모듈 예시 - RFP/견적 자동화 (CPQ Agent): 요구사항 파싱 제품/공정/원가 매칭 견적 초안/리스크 생성 - 생산/공정 계획 (AI-APS): 현장 제약(자재/설비/우선순위) 반영한 실행 가능한 계획 제시 - 의사결정 Agent: “지금 발주할까?”, “납기 지연 리스크는?” 같은 질문에 근거 기반 응답 # 우리가 찾는 사람 우리는 AI 데모가 아니라 AI를 실제 현장에 꽂아 넣는 사람을 찾습니다. - 복잡한 업무 로직을 명확한 구조와 시스템으로 정리하는 걸 좋아하는 분 - 모델 성능만이 아니라 제품/운영/데이터 흐름 전체를 설계하고 싶은 분 - 빠르게 실험하고 고객 반응을 통해 가설을 업데이트하는 분 - 최적보다 현장에서 돌아가는 해법을 만들고 싶은 분