원티드인사이트, AI 멘토, Wanted LaaS를 순서대로 맡으며 기업정보 데이터 제품에서 대화형 AI와 B2B 생성AI 제품으로 영역을 확장했다.
담당 영역
기업정보 데이터 제품, AI 멘토, Wanted LaaS
기업정보 데이터 제품을 맡은 뒤 2023년 12월 AI 멘토를 기획했고, 2024년부터 Wanted LaaS를 기업 업무에 적용할 과제와 제품 요구사항을 담당했다.
주요 업무
- 기업 고객이 생성AI로 해결하려는 일을 찾고, LaaS에서 만들 수 있는 기능과 개발 요구사항으로 정리했다.
- AI 멘토에서 이력서 검토, 기업 정보 탐색, 면접 연습이 한 대화 안에서 이어지도록 사용자 흐름을 설계했다.
- 기업정보 데이터의 수집원과 검색·추천·비교 화면, 운영자가 관리할 정책을 함께 정했다.
주요 성과
- 2023년 12월 AI 멘토 기획안에 이력서 분석, 산업·기업 정보, 면접 연습과 AI가 질문하거나 사람에게 넘겨야 할 다섯 상황을 담았다.
- 2024년 Wanted LaaS의 기업 적용 과제를 발굴하고, 170팀이 참가한 원티드×네이버클라우드 프롬프톤의 운영 기획과 사회를 맡았다.
- 크레딧잡을 원티드인사이트로 전환하며 공공데이터 범위, 검색·비교·추천과 운영 정책을 제품 요구사항으로 정리했다.
이 경험이 남긴 것
데이터와 AI는 사용자의 개입 시점과 다음 행동까지 설계될 때 비로소 제품이 된다.
PROJECT 01
B2B AI 제품
Wanted LaaS 기업 적용과 제품 운영
기업이 생성AI로 해결하려는 일을 찾고, 노코드 개발 흐름과 멀티 LLM 선택, 사내 데이터 연동을 제품 요구사항으로 구체화했다.
- 01기업 업무 문제
- 02적용 유즈케이스
- 03제품 요구사항
- 04도입 조건
- 05운영 피드백
내가 맡은 일
- 기업 고객의 업무 문제를 인터뷰와 제안 과정에서 확인하고, LaaS에서 제공할 기능과 개발 요구사항으로 정리했다.
- 모델 선택, 프롬프트 관리, RAG 기반 사내 데이터 연동, SaaS·온프레미스 운영 조건을 제품·개발·사업 조직과 조율했다.
- PRD와 사용자 이야기, 완료 조건을 작성하고 백로그·스프린트·이슈와 고객 피드백을 운영했다.
결과
- 기업별 생성AI 적용 문제를 실제 제품 요구사항과 도입 과제로 연결했다.
- 원티드×네이버클라우드 프롬프톤의 운영 기획과 행사를 진행했으며, 공개 기록 기준 170팀이 참가했다.
- 01이력서 검토
- 02기업 정보
- 03면접 연습
- 04AI 개입 판단
- 05다음 행동
내가 맡은 일
- 이력서 작성 지원, 커리어 상담, 면접 연습, 역량 개발의 네 기능군을 하나의 대화 흐름으로 구성했다.
- 정보 부족, 답변 품질 미달, 미지원 요청, 코칭 필요, 고민 표출의 다섯 상황에서 AI가 질문하거나 사람에게 선택을 넘기도록 개입 기준을 정했다.
- 가입·재방문·전환 목표를 세우고 상위 요구사항, 상세 요구사항, 사용자 이야기와 완료 조건으로 나눴다.
결과
- 2023년 12월 작성한 기획안에 기능 구조와 다섯 개입 시나리오를 남겨, 원티드 재직 중 대화형 AI 제품을 기획한 시점과 범위를 확인할 수 있다.
- 01공공·리뷰 데이터
- 02기업 단위 정규화
- 03검색·비교
- 04사용자 행동 분석
- 05제품 개선
내가 맡은 일
- 국민연금, 고용·산재보험, 금융감독원 공시와 리뷰·복지·기술스택을 기업 단위로 연결하는 데이터 범위와 품질 기준을 정했다.
- 검색, 기업 비교, 정보 시각화, 맞춤 추천, 리뷰·Q&A·랭킹과 운영자 관리 정책을 기획했다.
- 사용자 행동과 검색 유입을 분석해 핵심 퍼널, SEO, 정보 탐색 화면의 개선 과제를 운영했다.
결과
- 크레딧잡을 원티드인사이트로 전환하고 기업정보 범위 확대와 검색 유입 개선 과제를 제품에 반영했다.
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회사 업무와 별개로, 개인적으로 만들고 공개한 결과물입니다.
