👨👦👦함께하게 될 사업화본부 Solutions Architect Team을 소개합니다!
- 사업화 본부 Solutions Architect Team은 고객의 비즈니스 문제를 기술적으로 정의하고, 마키나락스의 AI 기술과 제품을 활용하여 실행 가능한 솔루션을 설계하는 조직입니다.
- 제조, 에너지, 반도체, 자동차, 건설 및 다양한 산업의 고객을 대상으로 고객의 현업 문제, 데이터 환경, IT 인프라 및 운영 조건을 분석하고, 적합한 AI 기술과 시스템 아키텍처를 제안합니다.
- 마키나락스의 AI 플랫폼 Runway뿐 아니라 예측, 이상탐지, 최적화, 머신비전, LLM/VLM, AI Agent, MLOps 등 다양한 AI 프로젝트를 대상으로 기술 검토, 솔루션 설계, 제안 및 PoC를 수행합니다.
- Sales, Business Development, Product, FDE, Project Management 및 AI Engineering 조직과 긴밀하게 협업하며, 사업 기회 발굴부터 기술 제안, PoC, 본사업 전환 및 수행 조직 이관까지 사업의 기술 영역을 리드합니다.
- Solutions Architect Team Lead는 팀의 기술적 방향과 제안 품질을 책임지는 동시에, 팀원을 성장시키고 마키나락스의 산업 AI 사업 경쟁력을 높이는 역할을 담당합니다.
👨💻이런 일을 함께 합니다.
- Solutions Architect Team의 목표와 역할을 정의하고 조직 운영 체계를 수립합니다.
- 고객의 비즈니스 목표, 현장 문제 및 요구사항을 분석하여 해결해야 할 핵심 문제를 정의합니다.
- 고객의 데이터, 인프라, 보안 및 운영 환경을 고려하여 End-to-end AI 솔루션 아키텍처를 설계합니다.
- 신규 사업 기회에 대한 기술 적합성과 사업화 가능성을 검토합니다.
- 기술적 불확실성이 높은 사업 기회에 대해 PoC 범위, 성공 기준 및 검증 방법을 설계합니다.
- 수주한 사업의 배경, 고객 요구사항, 제안 범위 및 아키텍처를 프로젝트 수행 조직에 전달합니다.
- 반복적으로 발생하는 고객 요구사항과 프로젝트 구조를 표준 아키텍처로 정리합니다.
💡이런 분을 찾습니다.
- AI/ML, 데이터, 소프트웨어 엔지니어링 또는 IT 시스템 구축 분야에서 10년 이상의 경력을 보유한 분
- Solutions Architect / Engineer, Technical Consultant / Pre-sales 역할을 수행했거나, 기술 조직을 운영하고 팀원을 성장시킨 경험이 있는 분
- 기업 고객의 비즈니스 문제를 분석하여 AI 과제와 시스템 아키텍처로 구체화한 경험이 있는 분
(AI 모델, 데이터 파이프라인, 애플리케이션, 인프라 등)
- Python으로 데이터 분석, 머신러닝 개발 또는 프로토타이핑 경험이 있고, Docker·Kubernetes·Linux 기반 애플리케이션 환경을 이해하는 분
- 기업 고객 대상 제안서 작성·RFP 분석·제안 발표를 수행해본 분
- 다양한 이해관계자와 원활히 커뮤니케이션하며, 기술적 제약 안에서 현실적인 대안을 제시할 수 있는 분
📣이런 분이면 더 좋습니다.
- 제조, 에너지, 반도체, 자동차, 건설, 기계 또는 방산 산업의 AI 프로젝트 경험이 있는 분
- MLOps, DataOps 또는 AI 플랫폼 구축 경험이 있고, MLOps·CI/CD 도구를 활용해본 분
- AWS, Azure, GCP, 온프레미스 또는 폐쇄망·망분리 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경에서 AI 시스템을 설계·구축한 경험이 있는 분
- 대기업 또는 중견기업 프로젝트에서 PM, Technical Lead 또는 Lead Architect 역할을 수행한 경험이 있는 분
- AI 플랫폼, 엔터프라이즈 소프트웨어 또는 B2B 기술 제품의 사업화 경험이 있는 분
- 프로젝트 경험을 표준 아키텍처, 공통 모듈, 제품 기능 또는 제안 자산으로 발전시킨 경험이 있는 분
🙆♂️기대하는 리더십
- 고객의 요청을 그대로 수용하기보다 본질적인 문제와 기대효과를 정의하고, 특정 제품에 얽매이지 않고 가장 적합한 AI 기술·시스템 구성을 제안하는 판단력
- 기술적 완성도, 구축 가능성, 사업성 및 운영성을 함께 고려하는 균형감
- 제안서 작성과 고객 커뮤니케이션을 넘어 직접 아키텍처를 설계·프로토타이핑하고, Sales·Product·FDE·AI Engineering·PM 조직의 관점을 조율하는 Hands-on 협업 역량
- 팀원의 기술 역량, 산업 이해도 및 고객 대응 역량을 함께 성장시키는 코칭 리더십
- 개별 프로젝트 수주를 넘어 고객의 중장기 AI 전환·확산 기회를 고려하고, 불확실한 환경에서 우선순위와 실행 방향을 제시하는 오너십과 추진력
⌨️주요 기술 환경
프로젝트와 고객 환경에 따라 다음 기술 중 일부를 활용하며 모든 기술에 대한 직접적인 개발 경험을 요구하지는 않습니다. 고객의 문제와 환경을 이해하고, 적절한 기술을 선택하여 전체 시스템 구조를 설계하고 기술적 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 중요하게 평가합니다.
- Programming: Python, SQL
- Machine Learning: PyTorch, scikit-learn, XGBoost
- Computer Vision: OpenCV, Object Detection, Segmentation, VLM
- Optimization: Mathematical Optimization, Heuristic Algorithm, Reinforcement Learning
- LLM/Agent: LLM, VLM, RAG, Knowledge Graph, LangChain, LangGraph
- MLOps: MLflow, Airflow, ArgoCD, CI/CD
- Infrastructure: Docker, Kubernetes, Linux
- Cloud/On-premise: AWS, Azure, GCP, Private Cloud, 폐쇄망 환경
- Data: RDBMS, Vector DB, Graph DB, 시계열 데이터, 제조 설비 데이터
- Enterprise Integration: MES, ERP, PLM, Historian, REST API
- Collaboration: Git, GitHub, Jira, Confluence
📆채용절차
- 서류검토
- 사전인터뷰
- 역량 및 기술 / 리더십 인터뷰
- Fit인터뷰
- 평판조회
- 채용 과정에서 고객 요구사항 분석, AI 솔루션 아키텍처 설계 또는 기술 제안 발표 과제를 요청드릴 수 있습니다.
📋기타 안내 사항
- 채용 프로세스 진행 시 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.
- 포지션 특성상 고객사 미팅, 출장 및 현장 업무가 발생할 수 있습니다.
- 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
