큐빅

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Posted via WANTED

AI B2B Product Sales

Apply by Sep 30, 2026

Posted Sep 18, 2026

Role at a glance

Salary
Not Disclosed
Location
서울 AI 허브 (교총회관) 813호, Seoul, South Korea
Work arrangement
On-site
Employment
Full-time
Experience
5–11 years

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Qualifications

Required

  • B2B SW(SaaS, AI, 데이터, 클라우드) 분야에서 아웃바운드로 직접 기회를 열어 본 경험 (5~12년)
  • 시장과 신호를 근거로 "누가 우리 고객인가"에 대한 가설을 스스로 세우고 검증해 본 분
  • 발굴부터 클로징까지 개별 딜의 세일즈 사이클을 주도적으로 리딩해 본 경험
  • 기술 기반 제품을 직접 써 보고, 본인의 언어로 재구성해 고객에게 설명할 수 있는 분
  • 영문 이메일
  • 문서로 해외 파트너와 소통할 수 있고, 1차 미팅 영문으로 리딩할 수 있는 분
  • 정교한 플레이북이 없는 초기 환경에서 1 ~ 2개 성공 사례를 직접 만들어 낼 실행력

Preferred

  • CRM
  • 아웃바운드 자동화 툴을 활용해 응답률
  • 전환율을 개선해 본 경험
  • (개발 역량보다 활용 역량 중요)
  • 글로벌 엔터프라이즈 아웃바운드
  • 1차 미팅 경험
  • 대형 고객사(대기업
  • 중견기업) 대상 계약 클로징 경험

About the role

Original posting provided by 큐빅

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About the role

"AI의 성능을 넘어, 실제 비즈니스 현장에서 완벽하게 작동할 수 있도록 데이터의 새로운 표준을 만듭니다."

대부분 기업이 AI 모델에 집중할 때, CUBIG은 AI가 실패하는 진짜 이유인 '데이터 상태' 에 집중합니다.
CUBIG은 기업이 보유한 데이터를 AI가 잘 활용할 수 있도록 최상의 운영 가능 상태(AI-Ready)로 전환, 관리하며,
그 과정에서 데이터가 변하더라도 AI 결과가 흔들리지 않도록 실행 상태를 견고하게 고정합니다.

특히, CUBIG의 Syntitan 은 AI-Ready 운영 레이어로서 AI가 사용하는 데이터의 준비 상태를 진단하고 관리하고
AI가 어떤 상태에서 결과를 만들었는지 확인하며 운영 중에도 그 결과를 비교, 추적할 수 있도록 하는 핵심 B2B SaaS 형 제품으로
이 제품을 통해 국내를 넘어 미국과 유럽에서 데이터 중심 AI(Data-centric AI)의 기준을 세우고 있습니다.

모델 경쟁의 시대를 지나 데이터로 승부하는 AI 운영의 시대,
CUBIG과 함께 AI 혁신의 토대를 완성할 동료를 기다립니다.

[팀 문화]

01. 스타트업다운 실행력, 그리고 명확한 속도
우리는 유연함과 빠른 실행력을 바탕으로 움직이는 팀입니다.
하지만 단순히 빠르기만 한 속도보다는, 올바른 방향으로의 속도를 중요하게 생각합니다.
CUBIG은 불필요한 과정을 줄이고, 더 효율적인 방법을 찾으며 움직입니다.
빠르게 시도하고, 문제를 정확히 짚고, 필요할 땐 방향을 바꾸는 데에도 망설이지 않습니다.
실제로 일이 되게 만드는 것, 그게 우리의 기준입니다.

02. 목표는 높게, 문제는 깊게
우리는 '할 수 있는 목표'보다는, '꼭 해야만 하는 목표'를 세웁니다.
기존의 방식으로는 풀 수 없던 문제들에도 한 걸음 더 깊이 들어가고, 새로운 방식으로 답을 찾아갑니다.
CUBIG의 기술은 이런 도전과 고민에서 시작됩니다.

03. 성과는 결국, 사람이 만든다
우리는 팀의 성과가 결국 사람에서 시작된다고 믿습니다.
각자의 전문성과 몰입이 모여 하나의 성과가 되고, 그 성과는 다시 개인에게 공정하게 돌아갑니다.
노력과 결과에 맞는 기회와 보상은 항상 준비되어 있습니다.

04. 온전한 효율 중심으로
우리는 단순히 바쁘게 일하기보다, 처음부터 구조적으로 효율적인 방법을 고민합니다.
불필요한 절차나 반복은 줄이고, 작은 리소스로도 더 나은 결과를 만드는 방식에 집중합니다.
속도와 완성도 모두를 지키는 일, 그것이 CUBIG의 일하는 방식입니다.

05. 결국, 함께 성장할 사람들과 CUBIG은 기술로 데이터의 경계를 허물고 있습니다.
이 여정을 함께하는 우리는, 문제를 깊이 이해하고 기술로 풀어내며, 그 과정 속에서 끊임없이 성장해 나갑니다.
기술을 좋아하고, 스스로 배움을 확장할 줄 아는 사람. 우리는 그런 동료와 함께 더 멀리 가고 싶습니다.

What you'll do

CUBIG의 핵심제품(Syntitan)을 글로벌 엔터프라이즈에 판매하는 역할입니다.
본 포지션은 GTM팀이 세운 시장 전략 안에서 지금 문제를 겪는 고객이 누구인가(ICP)를 직접 찾아내고, 아웃바운드로 기회를 열어, End-to-End 로 계약과 매출까지 닫아내는 IC 역할입니다.
반복 작업은 AI Agent 를 활용하고 판단, 오프닝, 클로징은 직접 수행합니다.

* 업무 범위가 다소 넓다고 생각해 후보자 분의 강점에 따라 0명 채용 예정입니다

• ICP 발굴 및 검증 : 공개 신호를 읽어 문제를 겪는 기업을 특정. ICP 가설을 세워 검증합니다
• 아웃바운드 실행 : 콜드콜, 콜드 DM, 링크드인 등으로 직접 기회를 열고, 2, 3차 터치 시퀀스를 설계합니다. 자동화 툴로 볼륨을 확보하되 메시지와 포지셔닝은 직접 설계합니다.
• 1차 미팅, 딜 리딩 : 1차 화상 미팅을 주도하고, 발굴부터 클로징까지 개별 세일즈 사이클을 리딩합니다.
• Revenue 기여 : 파이프 라인을 관리하고 주요 딜을 클로징하며, 자격이 검증된 기회는 사업총괄, GTM 리더와 공동 운영합니다.
• 파트너 협업 : 해외 지사 세일즈 인력과 협업해 기회를 확장합니다.
• 실행 자산화 : 본인이 검증한 방식을 플레이북, 자동화 도구에 반영합니다.
(에이전트 개발·고도화는 담당 엔지니어가 진행)

Requirements

• B2B SW(SaaS, AI, 데이터, 클라우드) 분야에서 아웃바운드로 직접 기회를 열어 본 경험 (5~12년)
• 시장과 신호를 근거로 "누가 우리 고객인가"에 대한 가설을 스스로 세우고 검증해 본 분
• 발굴부터 클로징까지 개별 딜의 세일즈 사이클을 주도적으로 리딩해 본 경험
• 기술 기반 제품을 직접 써 보고, 본인의 언어로 재구성해 고객에게 설명할 수 있는 분
• 영문 이메일·문서로 해외 파트너와 소통할 수 있고, 1차 미팅 영문으로 리딩할 수 있는 분
• 정교한 플레이북이 없는 초기 환경에서 1 ~ 2개 성공 사례를 직접 만들어 낼 실행력

Preferred qualifications

• CRM·아웃바운드 자동화 툴을 활용해 응답률·전환율을 개선해 본 경험
(개발 역량보다 활용 역량 중요)
• 글로벌 엔터프라이즈 아웃바운드·1차 미팅 경험
• 대형 고객사(대기업·중견기업) 대상 계약 클로징 경험
• 기술 기반 제품(SaaS, On-device, AI 솔루션 등) 판매 경험
• 뛰어난 제안서 작성 및 프레젠테이션 역량
• 큐빅 핵심 제품에 대한 높은 관심

Benefits

• (기본) 양재 사무실 근무 시 중식 및 주차 지원
 - 서울 서초구 태봉로 114, 서울 AI 허브 (교총회관) 813호
• (주 1회, 정기회의 등) NAVER 1784 출근 시 사내식당 이용 가능
• 명절 선물 지급
• 업무 연관 도서, 교육, 컨퍼런스 등 학습비 조건부 지원
• 성과, 역할, 기여에 따른 명확한 보상 지향함

Hiring process

• 서류 전형
• 사전 과제 (Syntitan 을 직접 사용해 보는 과정 포함)
• 1차 비대면 면접 : 사전과제 발표와 이력, 직무 관련 면접 30분 + 면접자 질문 10분
• 2차 대면 면접 : 컬처핏 면접 30분 + 면접자 질문 10분
• 3차 처우확인 및 협의 : 명확한 희망 처우 수준, 합류 가능 시점 확인
• 최종 합격

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About the company

큐빅

■ 회사 소개 주식회사 큐빅(CUBIG Corp.)은 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 AI-ready 상태로 바꾸는 회사입니다. AI가 운영 단계에서 멈추는 진짜 이유는 모델이 아니라 데이터 상태라고 보고, 그 지점을 제품으로 풀고 있습니다. ■ 무엇을 만드나요 · Syntitan — 데이터를 AI-ready 상태로 만들고 운영하는 플랫폼 · DTS — 제한되거나 쓰기 어려운 데이터를 AI-ready 상태로 재구성하는 엔진 · LLM Capsule — 원문은 내부에 두고 AI에는 업무 구조만 전달한 뒤, 결과는 실무용으로 되돌리는 데이터 계층 ■ 회사 정보 · 설립: 2021년 9월 · 업종: 응용 소프트웨어 개발 및 공급업