[point3] AX Product Engineer

point3의 AI 업무체계를 처음부터 함께 만듭니다

1. 사람들이 실제로 일하는 방식을 바꾸고자 합니다.
2. 회의, 문서, Slack, Linear, 코드와 각자의 머릿속에 흩어져 있는 정보를 찾고 논의를 실행으로 옮기는 과정에는 여전히 많은 수작업이 필요합니다.
3. 개인이 쌓은 판단과 경험도 조직이 계속 활용할 수 있는 기억으로 충분히 남지 않습니다.
4. AX Product Engineer는 이 문제를 처음부터 풀어갈 point3의 첫 AX 전담자입니다. CEO, Tech Lead, 실제 사용자들과 가까이 일하며 현업의 문제를 발견하고, 조직의 맥락을 AI가 활용할 수 있는 구조로 연결하고, 사람들이 반복해서 사용하는 내부 제품으로 만듭니다.
5. 완성된 시스템을 운영하는 자리가 아닙니다. AI가 point3에서 일하는 기본 인터페이스가 되도록 회사의 업무체계를 0에서부터 설계하는 자리입니다.

만들고 싶은 변화

1. 구성원이 정보를 찾고 문서를 만들고 후속 업무를 실행할 때, 여러 시스템을 일일이 오가기보다 AI를 먼저 사용할 수 있어야 합니다.
2. 회의에서 나온 결정은 담당자와 다음 행동으로 자연스럽게 이어지고, 문서와 대화, 코드와 업무 기록은 서로 연결되어야 합니다. 한 사람이 알고 있던 맥락과 판단은 사라지지 않고 조직의 기억으로 축적되어 다음 업무와 의사결정에 다시 쓰여야 합니다.
3. 만들어낸 기능의 수보다 실제 행동의 변화에 집중합니다. 핵심 업무에서 새로운 방식이 기존 수작업보다 먼저 선택되고 반복 사용될 때, AX가 작동한다고 판단합니다.

합류하면 함께 할 일

- 현업에서 AX 기회를 발견합니다

1. 10명의 구성원과 밀착해 실제 업무를 관찰하고 인터뷰합니다.
2. 반복 작업, 정보 단절, 의사결정 병목과 사람에게만 묶인 정보들을 찾아냅니다.
3. 기술을 먼저 정하지 않고 문제의 중요도, 반복성, 기대 효과와 검증 비용을 기준으로 우선순위를 세웁니다.
4. point3의 AX 기회지도를 만들고 가장 가치 있는 문제부터 작게 검증합니다.

- 조직의 맥락을 AI가 활용할 수 있게 만듭니다

1. 회의와 대화 기록, 문서와 파일, Slack, Linear, 코드와 개발 기록을 연결합니다.
2. 단순한 통합 검색을 넘어 사람, 업무, 결정, 근거와 후속 행동의 관계를 보존합니다.
3. 구성원의 경험과 판단 기준을 재사용할 수 있는 지식과 업무 흐름으로 구조화합니다.
4. 모델이 필요한 맥락을 정확히 찾고 출처를 확인하며 실제 업무 도구를 사용할 수 있도록 검색, 메모리와 도구 호출 구조를 설계합니다.

- 내부 AX 제품을 직접 만듭니다

1. 조직 지식 검색, 회의에서 실행으로 이어지는 자동화, 특정 업무를 끝까지 수행하는 에이전트 등을 만듭니다.
2. AI 백엔드, 컨텍스트 파이프라인, 데이터·지식 구조와 에이전트 워크플로를 직접 설계하고 구현합니다.
3. 화려한 데모보다 가장 작은 작동 제품을 빠르게 만들어 실제 업무에서 검증합니다.
4. 특정 언어나 프레임워크에 맞추기보다 문제에 가장 적합한 도구를 선택합니다.

- 만든 제품을 실제 업무 방식으로 정착시킵니다

1. 배포에서 멈추지 않고 사용 장면을 관찰하며 제품을 반복 개선합니다.
2. 사용자가 기존 방식으로 돌아가는 이유를 확인하고 정확도, 속도와 사용 흐름을 고칩니다.
3. CEO, Tech Lead와 실제 사용자로 구성된 스쿼드와 함께 새로운 업무 방식의 도입을 이끕니다.
4. 빠르게 실험하되 합의된 범위, 접근권한과 감사 가능성이라는 최소 안전 원칙을 지킵니다.

합류 후 기대하는 결과

- 첫 90일

1. 모든 구성원의 주요 업무 흐름을 관찰해 point3의 AX 기회지도를 완성합니다.
2. 가장 유망한 문제 하나를 실제로 작동하는 프로토타입으로 검증합니다.

- 6개월

1. 우선순위가 가장 높은 내부 AX 제품 하나를 실제 업무에 배포합니다.
2. 구성원들이 해당 제품을 반복적으로 사용하고 기존 업무 방식이 달라지고 있음을 확인합니다.

- 12개월

1. 선정한 핵심 업무에서 AX 제품이 기존 도구나 수작업보다 먼저 선택되는 상태를 만듭니다.
2. 회의, 문서, 대화, 코드와 업무 기록에서 생긴 맥락이 조직의 기억으로 축적되고 새로운 업무에 재사용되는 기반을 만듭니다.

이런건 하지 않아요

1. Agent-Native SRE나 Self-Healing 인프라를 구축하는 역할이 아닙니다.
2. 정해진 요구사항을 받아 내부 도구만 구현하는 역할이 아닙니다.
3. 특정 AI 프레임워크의 도입 자체를 목표로 하는 연구직이 아닙니다.
4. PoC를 여러 개 만든 뒤 다음 과제로 넘어가는 역할이 아닙니다.

실제로 반복 사용되고 업무 방식을 바꾸는 제품을 만듭니다.

이런 분을 찾습니다

1. 현업의 말만 듣지 않고 실제 업무를 관찰해 해결할 가치가 있는 문제를 찾아내는 분
2. 모호한 문제를 작고 검증 가능한 제품으로 정의하고 구현과 배포까지 직접 수행해 본 분
3. 조직의 문서, 대화와 업무 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 검색, RAG, 메모리, 지식 구조 또는 컨텍스트 파이프라인을 설계해 본 분
4. LLM이 외부 도구와 업무 시스템을 사용해 여러 단계의 작업을 수행하는 구조를 설계하거나 운영해 본 분
5. 특정 기술을 먼저 도입하기보다 문제와 제약을 이해한 뒤 적절한 접근법을 선택하는 분
6. 제품 출시를 끝으로 보지 않고 실제 반복 사용과 업무 행동의 변화를 확인하며 개선하는 분
7. 정해진 요구사항을 기다리기보다 스스로 판단 기준을 만들고 결과까지 책임질 수 있는 분

연차, 학력, 특정 언어와 프레임워크, 핀테크 경험을 일률적으로 요구하지 않습니다. 대신 어떤 문제를 왜 선택했고, 무엇을 깊이 연구했으며, 실제 사용자와 조직에 어떤 변화를 만들었는지를 봅니다.

이렇게 일합니다

1. AX Product Engineer는 첫 전담자이지만 혼자 고립되어 일하지 않습니다.
2. CEO는 함께 해결할 문제와 우선순위를 정하고 조직 도입을 책임집니다.
3. Tech Lead는 데이터 접근, 인프라, 기존 시스템 연동과 기술 품질을 지원합니다.
4. 실제 사용자는 문제 발견, 프로토타입 검증과 반복 개선에 직접 참여합니다.
5. AX Product Engineer는 AI 백엔드와 컨텍스트·지식 기반의 설계와 구현을 주도합니다.

방법을 세세하게 지시하지 않습니다. 대신 어떤 문제를 선택했는지, 어떤 근거로 접근법을 결정했는지, 실제로 어떤 변화가 생겼는지를 함께 봅니다. 높은 자율성에는 문제 선택과 판단 근거, 실행 결과에 대한 높은 책임이 따릅니다.

이런 환경에서 일할 수 있어야 합니다

1. 처음부터 정리된 데이터나 확정된 백로그가 주어지지 않습니다. 첫 AX 전담자로서 무엇을 하지 않을지 결정하고 가장 중요한 문제에 집중해야 합니다.
2. 좋은 모델이나 멋진 데모만으로는 부족합니다. 서로 다른 도구에 흩어진 맥락을 연결하고, 실제 사용자가 기존 습관을 바꿀 만큼 유용한 제품을 만들어야 합니다. 빠른 성과를 내면서 다음 제품에서도 재사용할 수 있는 기반도 함께 남겨야 합니다.
3. 이 어렵고 밀도 높은 문제를 즐기고, 중요하다고 판단한 일에는 연구와 노력을 아끼지 않는 분과 함께하고 싶습니다.

이런 경험이 있다면 좋습니다

1. 사내 문서, 대화와 업무 시스템을 연결한 검색 또는 지식 플랫폼을 실제 환경에서 구축·운영한 경험
2. RAG, 지식 그래프, 에이전트 메모리 또는 검색 품질 평가를 제품에 적용하고 개선한 경험
3. LangGraph, CrewAI, AutoGen 등 상태 기반 에이전트 프레임워크를 깊이 사용하거나 분석한 경험
4. Neo4j 등 Graph DB로 지식과 업무 관계를 모델링한 경험
5. MCP 또는 유사한 도구 호출 구조로 AI와 실제 업무 시스템을 연결한 경험
6. 작은 조직에서 문제 발견부터 제품 구현, 배포와 운영까지 넓은 범위를 책임진 경험
7. 중요한 문제를 논문, 코드, 기존 제품과 사용자 관찰까지 파고들어 자기 기준을 만든 경험

1. 서류 확인 (3일 내로 결과를 전달드립니다)
2. Tech Lead와의 만남 (30분)
3. 대표와의 1:1 만남 (1시간 이상)