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Senior Product Manager(Mobility Data Platform)
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- 경기 · 판교 (하이브리드)
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핵심 요약
1. PLATFORM PRODUCT STRATEGY - Vehicle Software, Cloud Data Platform과 각 Product 조직의 Data 활용 목적, 공통 요구사항과 기술적 제약을 파악합니다. - Mobility Data Platform의 Product Vision, Scope, Roadmap과 성과 기준을 수립합니다. - 사용자 가치, 재사용성, 기술적 실현 가능성과 영향 범위를 기준으로 Priority를 결정합니다. - 여러 Product에 공통으로 제공할 Data와 기능, 개별 Product가 담당할 영역을 구분하고 관련 조직의 역할을 정리합니다. - 복잡한 기술적 제약과 이해관계가 충돌하는 상황에서 대안과 Trade-off를 구조화하고 Product 의사결정을 이끌어냅니다. 2. DATA PRODUCT DEFINITION - Data Definition을 작성, 검수, 검색, 변경 관리하고 검증할 수 있는 Platform 기능과 Workflow를 기획합니다. - User Journey, Service Scenario와 Agentic Experience를 필요한 Data, 재사용 가능한 사실, 추론된 상태, Context와 Action Requirement로 전환합니다. - Data Consumer의 요구사항과 기술적 제약을 바탕으로 필요한 Source Data를 검토하고, Domain Owner 및 Engineering 조직과 함께 공통 Data Definition, Naming, Data Model, Schema와 Interface Requirement를 정의합니다. - Data와 Context가 언제 유효한지, 얼마나 신뢰할 수 있는지, 여러 판단이 충돌할 때 어떻게 처리할지 필요한 기준을 구체화하고 관련 조직의 합의를 이끌어냅니다. 3. USE CASE 검증 및 PRODUCT 개선 - Platform의 가치를 검증할 대표 Vehicle Software와 Product Use Case를 선정합니다. - Prototype과 실제 적용 사례를 통해 Data와 Context Definition이 Data Consumer와 Product의 요구사항을 충족하는지 검증합니다. - 필요한 Data의 확보 범위, 재사용성, Product 적용에 필요한 시간과 Definition 품질을 기준으로 Platform의 성과를 평가합니다. - 검증 과정에서 발견된 Data 누락, 의미 충돌과 기술적 제약을 Product Requirement, Platform 기능과 Roadmap에 반영합니다. - 공통 Data와 Context가 실제 Product에서 채택되고 재사용되는지를 확인하고, 사용자 Feedback을 바탕으로 다음 개선 과제와 Priority를 결정합니다.
지원 자격
- IT/Tech 분야에서 7년 이상의 Product Management, Platform Product Management, Data Product Management 또는 이에 준하는 경험이 있으신 분 - 여러 Product나 Engineering 조직이 공통으로 사용하는 Platform, Data Product, Internal Tool 또는 재사용 가능한 기술 기능을 기획하고 실제 사용자 적용까지 이끈 경험이 있으신 분 - Data Model, Schema, Metadata, Interface와 Data Flow를 이해하고 관련 사양 및 설계 문서를 Engineering 조직과 논의할 수 있으신 분 - 서로 다른 Domain과 System에서 생성되는 Data의 의미와 구조를 분석하고 공통 Data Definition과 Product Requirement로 구체화할 수 있으신 분 - 모호하거나 충돌하는 요구사항을 대안과 의사결정 안건으로 정리하고 Product, Engineering과 Domain 조직의 합의를 이끌어낸 경험이 있으신 분 - Service와 Product Use Case를 필요한 Data와 Context Requirement로 전환할 수 있으신 분 직접적인 ML Model 개발이나 Backend 구현 역량을 요구하지는 않습니다. 다만 Data와 AI System의 구조와 제약을 이해하고 Engineering 조직과 구체적인 Requirement, Interface와 Trade-off를 논의할 수 있어야 합니다.
우대 사항
다음 경험 중 하나 이상을 보유하신 분을 우대합니다. - Automotive Software, Robotics, IoT 또는 Connected Device 등 Hardware와 Software가 결합된 Product를 기획하거나 개발한 경험 - Device에서 생성된 Data가 Platform과 Cloud를 거쳐 여러 Product와 Service에서 활용되는 End-to-End Data Flow를 기획하거나 관리한 경험 - 여러 조직이 공통으로 사용하는 Data Definition, Semantic Model 또는 Data Governance 기준을 설계하거나 운영한 경험 - Data와 Context를 활용하는 개인화, 추천 또는 AI Agent 기반 Product를 기획하거나, Agent가 활용할 Context와 실행 가능한 기능 및 연동 방식을 정의한 경험 - 생성형 AI와 AI Agent의 동작 방식 및 한계를 이해하고, Agent 기반 Workflow를 직접 설계해 반복 업무를 자동화하거나 Product Prototype을 실제 업무에 적용하고 개선한 경험
상세 내용
42dot은 Vehicle, Connected Device와 Cloud에서 생성되는 다양한 Data를 일관된 의미로 연결해, Vehicle Software, Cloud Data Platform과 다양한 Product가 공통으로 활용할 수 있는 Data Foundation을 만들고 있습니다. 현재는 실제 차량 적용을 위해 차종과 System마다 다른 Source Data를 공통 Data Definition으로 정리하고, Vehicle Software에서 활용할 Data 구조와 Interface를 검증하고 있습니다. 장기적으로는 개별 Data를 재사용 가능한 사실과 추론된 상태, Vehicle, User와 Environment의 Context로 확장하고자 합니다. 이를 통해 Agentic Service가 현재 상황을 이해하고 필요한 Experience와 Action을 선택할 수 있는 Context Layer를 만드는 것이 목표입니다. 이 포지션은 단일 Service나 Feature가 아니라 여러 Product가 공통으로 사용할 Data와 Context Platform을 기획합니다. Platform의 기능과 Priority를 결정하고, 실제 Use Case를 통해 활용성과 재사용성을 검증하며 Product를 발전시키는 역할입니다. 우리는 이런 분과 함께하고 싶어요. - 단일 Feature보다 여러 Product와 개발자가 공통으로 사용하는 Platform을 설계하는 데 흥미를 느끼는 분 - 복잡한 Data와 System 구조를 이해하고, 모호한 문제를 명확한 Definition, Interface와 Product Requirement로 전환할 수 있는 분 - Data의 세부적인 의미와 구조를 깊게 살펴보면서도, 이것이 어떤 Service와 AI Experience로 확장될 수 있는지 함께 고민하는 분 - 아직 정답이 정해지지 않은 0 to 1 환경에서 Product, Engineering, Data와 AI 관점을 연결해 Data Foundation의 구조와 기준을 만들어가고 싶은 분
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