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사내 AX 리드 / FDE

사내 업무를 에이전트로 전환하고 실행 결과를 평가·개선하는 자가개선 루프로 AI 전환을 이끕니다.

경력 5년 이상사내 AI 전환에이전트 시스템

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이 역할을 소개합니다

이 역할은 사내 주요 업무의 에이전트화와 자가개선 루프 개발을 맡는 사내 AX 리드입니다. FDE는 현업에 밀착해 문제를 풀고 구현하는 업무 성격을 알리는 채용 명칭이며, 담당 범위는 사내 AI 전환으로 한정합니다.

핵심은 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라 동료의 업무 문제를 정확히 듣고 실행 결과 수집·평가·개선안 생성·검증·반영이 반복되는 자가개선 루프로 사람의 개입을 줄이는 것입니다. 반복되는 업무 병목을 발견하면 직접 사용자를 만나 원인을 확인하고 작동하는 워크플로로 검증하는 사람이 잘 맞습니다.

이 역할은 정해진 자동화 요청을 처리하는 사람이 아니라 모호한 조직 문제를 직접 정의하고 가장 큰 효과를 낼 과제부터 선택해 도입과 개선을 끝까지 끌고 가는 사람이 잘 맞습니다.

새로운 업무와 AI 기술을 빠르게 이해하고 흩어진 지식과 데이터를 SSOT, API, MCP, 에이전트의 입력과 평가 기준으로 구조화하는 사고력을 요구합니다.

작동하는 데모에서 멈추지 않고 사용 횟수, 재방문율, 실패, 사람 개입을 확인하며 결과물의 품질과 운영 안정성까지 책임지는 몰입과 책임감도 함께 봅니다.

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실제로 하게 되는 일

1. 사내 문제 발견과 AX 우선순위 결정

  • 동료의 업무를 인터뷰하고 관찰해 반복 작업과 판단 병목 파악
  • 업무량, 오류 위험, 사업 효과를 기준으로 에이전트 도입 후보 비교
  • 현재 워크플로와 데이터 흐름을 정리해 자동화 범위와 제약 확인
  • 사람이 계속 맡을 판단과 에이전트에 위임할 행동 구분
  • 작은 실험의 성공 기준과 중단 기준을 정해 실행 순서 결정

2. 사내 주요 업무의 에이전트화

  • 업무를 입력, 컨텍스트, 도구, 행동, 산출물로 나눠 에이전트 설계
  • 기존 시스템과 데이터를 연결해 실제 업무를 끝까지 수행하는 흐름 구현
  • 사용자의 승인, 예외 처리, 중단, 복구 지점을 제품 경험으로 설계
  • 빠른 프로토타입으로 동료의 사용 반응과 업무 효과 검증
  • 검증된 에이전트를 여러 팀이 재사용할 수 있는 구조로 확장

3. SSOT 지식 베이스와 데이터 접근 계층 구축

  • 업무 기록, 의사결정, 고객 대화, 문서를 매일 수집하는 기준과 흐름 설계
  • 자동 수집과 담당자 검토를 연결해 최신 사내 지식을 SSOT로 정리
  • 모든 에이전트가 권한에 맞는 최신 업무 맥락을 조회하도록 연결
  • 외부 SaaS와 내부 데이터 저장소를 쉽게 쓰는 API와 MCP 제공
  • 데이터 출처, 소유자, 갱신 주기, 스키마를 관리해 신뢰도 유지
  • 접근 권한, 비밀 정보, 감사 로그를 포함한 안전한 사용 기준 운영

4. 평가 기반 자가개선 루프 개발·운영

  • 에이전트의 행동과 생성 결과물을 평가할 정상·실패 사례 구축
  • 정확성, 근거, 수정량, 처리 시간, 비용을 평가 기준으로 정의
  • 실행 결과와 사람의 수정 이유를 수집해 에이전트 개선안을 생성하는 흐름 개발
  • 개선안의 회귀 평가와 반영·복구를 연결한 자가개선 루프 구현
  • 스킬, MCP, API, 지식 베이스별 사용 횟수와 재방문율 측정
  • 팀별 사용 흐름을 분석해 개선·추가·통합·중단할 대상을 결정

5. 사내 도입과 팀별 활용 정착

  • 현장 밀착형 파트너로 동료와 함께 에이전트와 지식 도구를 업무에 정착
  • 팀이 문제를 제안하고 사용 결과를 검토하며 개선에 참여하는 절차 운영
  • 사용률과 업무 효과를 함께 보고 다음 AX 과제의 우선순위 결정
  • 사내에서 검증한 에이전트와 개선 루프를 다른 팀의 업무에 적용
  • 동료가 실패 사례와 수정 이유를 남길 수 있는 피드백 절차 정착
  • 팀별 업무 변화와 운영 비용을 확인해 에이전트 적용 범위 개선

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함께하고 싶은 동료

이 직무는 사내 주요 업무를 에이전트로 전환하고 실행 결과를 평가·개선하는 자가개선 루프를 개발해 사내 AI 전환을 이끄는 역할입니다.

★ 담당 업무

  • 사내 업무 병목을 찾아 실제로 쓰이는 에이전트 워크플로 구축
  • 업무 지식을 매일 수집해 에이전트가 함께 쓰는 SSOT로 관리
  • 외부 SaaS와 내부 데이터에 접근하는 API와 MCP 제공
  • 실행 결과의 평가·개선·검증·반영을 잇는 자가개선 루프 개발

★ 이 직무에서 얻을 수 있는 것

  • 에이전트, SSOT, MCP, 평가를 연결해 AI-Native 조직을 설계하는 전문성
  • 교육 조직의 주요 업무를 자가개선형 에이전트로 전환하는 경험

★ 필수 요건

  • ML 엔지니어링 또는 자가개선 루프 개발 경력
  • 동료의 업무 문제를 작동하는 에이전트로 구현하는 능력
  • SSOT·API·MCP와 사람 개입 데이터를 AI 평가·개선으로 연결하는 능력
  • AI 에이전트 활용에 이미 많은 시간을 쓰고 더 깊게 익힐 의향
  • 지시를 기다리기보다 책임지고 몰입해 일하는 분

★ 우대 사항

  • 초기 스타트업 CTO 또는 개발자 출신 CEO 경험
  • 기업 현장에서 AI 도입이나 업무 혁신을 주도한 경험
  • AI 교육을 설계하고 기업 실무 적용까지 연결한 경험
  • 본인 업무에 맞는 하네스 엔지니어링 경험

다음 직무

AI 콘텐츠 마케터