AI 프로덕트 기획자

##이런 분을 찾고 있어요
문제를 정의하고 방향을 만드는 기획자

• "이 기능이 정말 필요한가?"를 고민하는 분
• 데모용 AI가 아니라, 실제 현장에서 돌아가는 AI를 만들고 싶은 분
• 개발자와 "이거 해주세요" 대신 "이렇게 풀면 어떨까요?"로 대화하는 게 자연스러운 분
• 복잡한 업무 로직을 뜯어보고 구조로 정리하는 과정이 즐거운 분

모르는 도메인이 나와도 "일단 파보자"가 먼저 떠오르는 분
## Monask는 이런 제품이에요
ERP나 MES는 데이터를 기록합니다. 하지만 "그래서 지금 뭘 해야 하지?"는 여전히 사람 머릿속에 남아 있죠.
Monask는 그 기록 위에서 판단과 실행을 자동화하는 AI-native 업무 플랫폼입니다.
흩어진 문서(RFP, 사양서, 메일, PDF, 엑셀)를 구조화하고, 숙련자의 경험에 의존하던 판단을 AI Agent가 1차 처리한 뒤 사람이 최종 결정하는 방식으로 바꿉니다.
2024년 9월 베타 런칭 이후 매출 400억 규모의 글로벌 제과 수입·유통사에 도입되었고, 현재 제조·유통 현장으로 빠르게 확장 중입니다.
## 지금 만들고 있는 것들

• CPQ Agent: RFP·사양서에서 요구사항을 파싱하고, 제품·공정·원가를 매칭해 견적 초안과 리스크를 자동 생성
• AI-APS: 자재·설비·우선순위 같은 현장 제약을 반영해 실행 가능한 생산·공정 계획을 제시
• 의사결정 Agent: "지금 발주해야 할까?", "납기 지연 리스크는?" 같은 질문에 데이터 근거와 함께 응답

## 기획 업무 방식

• AI를 활용한 Human in the loop : AI를 활용하고 사람이 결과를 검토하고 수정함으로서 업무의 효율성과 결과물의 품질을 동시에 추구합니다. 이 과정에서의 협업을 위해 기획 문서도 md파일로 작성, github에서 버전관리를 하고 있으며, 시각화 결과물 역시 figma, lovable, v0 등 다양한 AI 도구를 사용하여 제작, 관리합니다.
• 유통·제조 현장의 업무 흐름을 분석하고, 병목이 생기는 지점을 구조적으로 정의
• SCM, 생산, 견적, 재고 등 복잡한 도메인 문제를 서비스 관점에서 재설계
• AI Agent의 PoC 결과를 "기술적으로 되는 것"이 아닌 "고객이 쓸 수 있는 기능"으로 제품화
• 개발·디자인과 동등한 파트너로서 우선순위와 제품 방향 판단에 참여
• 기획 개발 현장 적용 피드백 개선까지, 제품 사이클 전체를 관통
• AI를 활용한 업무 수행에 적극적이신 분
• 웹/앱 서비스 기획 경력
• 복잡한 요구사항 속에서 문제의 본질을 찾아 구조화할 수 있는 분
• PRD, 정책 문서, Flow를 '산출물'이 아니라 '의사결정 도구'로 활용해본 경험
• 개발자·디자이너와 요청-전달이 아닌, 논의와 판단을 함께 해본 경험
• 복잡한 도메인에서도 정보의 흐름을 정리할 수 있는 분
• 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
• 유연근무제 (8시10시 출근 / 5시7시 퇴근)
• 식사 제공
• 건물 내 스포츠 센터 (헬스, 배드민턴, 농구, 탁구, 스쿼시, 골프)
• 생일 당일 2시간 조기 퇴근
• 야근 시 귀가 택시비 지원
• 월 1회 Family Day 조기 퇴근
• AI 서비스 비용 지원