- 내부 사용자 워크플로우 이해: 세일즈·마케팅·WMS 운영·CS·재무팀이 실제로 어떤 프로세스로 일하는지 직접 관찰하고, 병목과 반복 작업을 파악해 "이건 AI가 해결할 수 있다"를 식별합니다
- 문제 정의와 기술적 해결책 설계: 모호한 비즈니스 요구를 구체적인 기술 스펙으로 변환합니다. 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 인터페이스가 필요한지, 어떤 AI 워크플로우로 해결할 지를 정의합니다
- AI 오케스트레이션 및 관리 감독: Claude Code, Claude Agent SDK, Codex 등을 활용해 실제 빌딩 작업을 수행합니다. 우리 코드베이스(g2core 관리자 대시보드, api-backend, batch-hub, Chrome 익스텐션)와 DB 스키마 맥락을 이해한 상태에서 AI에 정확한 지시를 내리고, 결과물을 검수·디버깅하며 완성도를 끌어올립니다
- AI 워크플로우 최적화: 같은 문제를 어떻게 더 저렴하고 빠르고 정확하게 AI로 풀 수 있을지 계속 실험합니다. 프롬프트, tool use, RAG, agent 구조를 반복 개선하고, 사내/palantir 파이프라인(13개 specialized agent orchestration)을 Tech Lead와 함께 진화시킵니다
- 도메인 기반 우선순위 판단: 스킨케어·CPG 시장과 소비자를 이해한 상태에서, 어떤 문제를 먼저 풀어야 실제 사업 임팩트가 나올지 판단합니다
- 비즈니스 스테이크홀더와의 직접 커뮤니케이션: B2B 세일즈, 마케팅, WMS 운영, CS팀과 직접 이야기하며 요구사항을 뽑아내고 결과물을 검증받습니다.
이 포지션이 향하는 곳 — 내부 솔루션에서 B2B 제품으로
G2Global은 내부 운영 자체를 AI로 재설계하는 일을 먼저 합니다. CS DM 자동 답장, 재무·물류 대시보드 에이전트, 인플루언서 분석 파이프라인, 사내 AI Assistant — 이것들을 내부에서 먼저 완성도 있게 만들어 운영합니다.
다만 여기서 멈추지 않습니다. 내부에서 검증된 솔루션은 별도의 B2B SaaS 제품으로 fork되어 다른 CPG·이커머스 회사에 판매될 수 있습니다. 우리 내부 운영팀이 첫 고객이고, 그 다음이 외부 고객입니다.
이 포지션에 합류하면 시간이 지나며 다음과 같은 궤적이 열립니다:
1. 1년차: 내부 운영 에이전트와 자동화를 AI와 함께 빌딩. 기술적 기초를 다짐
2. 2~3년차: 에이전트 아키텍처를 독립적으로 설계. 검증된 솔루션의 B2B 제품화 초기 멤버로 참여
3. 그 이후: 외부 CPG 고객사 현장에서 AI 솔루션을 배포하는 실제 Forward Deployed Engineer, 혹은 B2B 프로덕트 엔지니어로 성장
주니어 시기에 내부 운영 AI 오퍼레이터로 시작해, 장기적으로 글로벌 AI 빌더 커리어로 확장할 수 있는 경로입니다
