미래AI개발팀의 현실을 있는 그대로 보여드립니다.
한국딥러닝 미래AI개발팀이 실제로 어떤 역할을 맡고 있는지, 그리고 현재 어떤 병목이 존재하며 그것이 어떻게 새로운 기회로 이어지는지를 투명하게 공유합니다. 이 글을 통해 AI 분야에서의 커리어 성장을 고민하시는 분들께 현실적인 참고자료, 즉 '진짜 일의 모습이 그려지기’를 바랍니다.
미래AI개발팀은 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 AI 기술 기획부터 기술 설계, 프로토타입 개발까지 전 과정을 책임지는 팀입니다.
우리가 흔히 말하는 AI 프로젝트 매니저 역할을 한국딥러닝에서는 ‘미래AI개발팀’의 핵심 책임으로 두고 있습니다. KDL 내부에서는 이 역할을 TPM(Technical Program Manager)이라 부르고 있고, 일반적인 정의와는 조금 다르게 사용되고 있어요. 왜 이 역할을 ‘TPM(Technical Program Manager)’라고 부르게 되었는지, 그리고 그 명칭 속에 담긴 의미부터 설명할게요.
TPM(Technical Program Manager)은 겉보기에는 PM이나 PO와 크게 달라 보이지 않을 수 있습니다. 한국딥러닝 TPM은 ‘AI 기술 프로젝트’를 중심으로 여러 전문 영역을 동시에 관리하는 역할을 수행합니다. 이 역할에는 기술적 배경 지식은 물론, 프로젝트 전반을 효과적으로 조율할 수 있는 기획, 관리 역량이 요구됩니다. 단순한 기획자 또는 조율자를 넘어, 기술과 비즈니스, 실행 사이를 유기적으로 연결할 수 있어야 하는 복합적인 역할인 셈입니다.
TPM은 단순히 요청을 받고 관행대로 처리하는 역할이 아닙니다.
무엇을 만들지, 어떻게 만들지, 그리고 어떤 기술적 문제를 해결해야 할지를 스스로 정의하고 설계하는 것부터 시작합니다. 이 과정은 단순한 기술 지식만으로는 충분하지 않으며, 비즈니스 요구와 기술적 제약 사이의 균형을 찾는 통찰력이 필요합니다.
그래서 이 역할은 까다롭고 섬세한 동시에, 도전적이고 매우 의미 있는 여정입니다.
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기술 요소들 간의 의존 관계(디펜던시)를 정확히 이해하고 분석할 수 있어야 합니다.
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개발자 등 기술 인력과 밀접하게 협업해야 합니다.
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동시에, 프로젝트의 전반적인 로드맵을 관리하고, 비기술 이해관계자들과도 효과적으로 소통해야 합니다.
“동료”들이 설명하는 TPM 역할
“TPM은요, 꼭 기술 직군이 아닌 분들이랑도 자주 소통해야 하거든요. 그래서 복잡한 기술 개념도 쉽게, 그리고 친절하게 설명할 줄 아는 능력이 정말 중요해요.
단순히 전달하는 걸로 끝나는 게 아니라, 듣는 사람이 이해할 수 있도록 그 사람의 배경이나 관심사에 맞춰 비유도 들고, 예시도 들어가면서 설명해야 해요. 그래야 프로젝트의 방향이 왜 중요한지, 왜 이런 결정이 필요한지 서로 공감대를 만들 수 있고요.
이런 능력이 있어야 다양한 이해관계자들과 부드럽게 협업할 수 있고, 팀이 나아가는 방향에 힘을 실을 수 있어요.”
“사실, 여긴 업무량이 꽤 많은 환경이에요. 프로젝트 하나하나가 복잡하다 보니까, 일을 제대로 하려면 정보를 많이 찾아야 하고요. 외부 고객뿐 아니라, 팀 외 사람들과도 설득이 필요한 대화를 자주 하게 돼요.
또 하나 중요한 건, 하나의 기술 프로젝트에 여러 팀이 엮여 있다는 거예요. 그리고 그 팀들마다 다 각자 이해관계가 다르기 때문에, 그걸 잘 조율하는 감각도 필요하죠.”
“쉽게 말하면 더 나은 결정을 할 수 있도록 옆에서 돕는 사람이에요. 주로 프로덕트나 기술 쪽 의사결정권자들, 그리고 때로는 고객사를 대상으로 해서, 복잡한 기술이나 비즈니스 내용을 좀 더 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 정리해서 전달하죠. 이런 과정에서 아, 이 복잡했던 걸 이렇게 정리해서 다 같이 이해하게 만들었구나 싶은 순간이 오면 꽤 뿌듯해요. 성취감도 크고요. 그리고, 여러 전문 분야의 관점을 연결하고, 그걸 잘 조율하면서 계속 배우게 돼요. 그래서 기술적인 통찰력도 생기고, 소통 능력도 정말 많이 자라요. 꾸준히 성장할 수 있는 자리예요.”
AI Project Manager가 이직 시 확인해야 할 3가지 질문
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“이 회사는 아직 풀리지 않은, 명확한 기술적 병목이 있는가?”
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“내가 병목을 풀 수 있는 구조와 자율성이 보장되어 있는가?”
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“이 일을 통해 내가 성장할 수 있을까?”
질문 1. “이 회사는 아직 풀리지 않은, 명확한 기술적 병목이 있는가?”
네, 있습니다. 그리고 그 병목은 단순한 운영 효율화 문제가 아니라, AI 프로젝트의 본질을 설계하는 문제에 가깝습니다.
예를 들어:
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OCR 기반의 Document Understanding 프로젝트는 기술적 복잡도가 매우 높고, 다양한 서식의 문서 구조와 실제 비즈니스 목적 간의 간극을 좁히는 것이 핵심입니다.
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데이터 파이프라인은 현업 워크플로우 및 기존 시스템과의 통합에서의 과제가 많습니다.
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클라이언트가 요구하는 프로젝트별 산출물 요구사항과 기대 수준이 각기 다르기에 기술·운영 관점에서 계속 정제해야 합니다.
이런 병목들은 단순히 “힘들다”는 뜻으로 해석하는 것은 섣부른 판단입니다. 오히려 문제의 현상을 잘 이해하고 명확히 정의해둔 문제들로 인식하실 수 있어야 합니다. 즉, 위 예시 관련 경험이 있는 분에게는 오히려 역량을 펼칠 수 있는 주도권을 가질 기회인 것입니다.
질문 2. “내가 병목을 풀 수 있는 구조와 자율성이 보장되어 있는가?”
우리는 TPM이 단순한 조율자가 아니라고 믿습니다. 다음과 같은 자율성을 갖고 일합니다:
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기획 – 운영 – 실행까지 A to Z 전 영역 리딩
단순히 운영 요청을 받는 것이 아니라, 초기 단계에서부터 함께 설계합니다.
(예: 고객의 문제를 재정의하고, 기술적으로 번역해 기능 요건으로 바꾸는 일)
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협업 툴 기반의 프로젝트 정량 관리
Jira, Notion 등 협업 도구를 적극적으로 활용해 _“의사결정”_과 “실행” 사이의 속도를 높입니다.
매일 직접 ‘그리는’ 것이 아니라, 협업 팀 전체가 TPM이 만든 구조 위에서 움직일 수 있도록 합니다.
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기술적 설계는 물론 프로토타입 개발까지 관여
인공지능 모델 설계, 품질 기준, 윤리적 고려 등은 모두 TPM의 영향력 안에 있습니다.
기술과 전략 사이에서 "무게 중심"을 잡는 것이 우리의 역할입니다.
질문 3. “이 일을 통해 내가 성장할 수 있을까?”
“TPM 역할”이라는 단어는 회사마다 정의가 다릅니다. 어떤 곳에선 단순 PM에 가깝고, 어떤 곳에선 비즈니스 기획자 역할에 가까울 수 있습니다. 하지만 한국딥러닝에서는 AI 프로젝트의 ‘통합 설계자’로 성장할 수 있는 구조를 제공합니다.
현재 우리가 다루는 문제는 다음과 같습니다:
실무 중심의 기술 기획, 산출물 관리, 시장 보고서까지의 End-to-End 스코프물류 기업 대상 ‘딥러닝 OCR 기반 운송장 처리 시스템’ 구축 프로젝트(사례 예시)
이 프로젝트는 ‘복합적인 물류 문서(송장, 선하증권, 패킹리스트 등)의 데이터를 자동 인식·추출하여 업무 효율성을 극대화’하는 시스템 구축을 목표로 했습니다. TPM으로서 다음과 같은 End-to-End 프로젝트 흐름을 리딩했습니다:
1.
기획 단계
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물류 프로세스 내 문서 처리 현황과 병목지점을 분석하여 AI 기반으로 자동화 가능한 정의 가능한 업무 문제로 명확화.
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문서별 데이터 특성을 반영한 Annotation 기준 및 데이터 수집·전처리 가이드라인 정립.
2.
실행 단계
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범용 OCR 엔진을 활용하여 다양한 양식의 물류 문서(다국어 인쇄체, 필기체 혼합 문서 등)에 대해 높은 정확도 확보.
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추출된 데이터의 템플릿 정의 및 물류시스템(WMS, TMS 등)과의 API 연동을 통해 실시간 데이터 처리가 가능한 자동화 파이프라인 설계.
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Agile 방법론과 Jira를 통한 개발 Sprint 관리 및 협업 프로세스 운영.
3.
성과 측정 및 보고 단계
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ROI 기반 성과 리포트 작성 (문서 처리 시간 단축률, 데이터 입력 정확도 개선율, 인력 운영 효율성 등 정량적 성과 지표 중심).
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고객사 담당자 및 경영진 대상 기술 시연 및 자동화 성과 발표, 후속 확장 방안과 지속 가능한 기술지원 로드맵 제공.
앞으로는 이런 문제도 다루게 될 것입니다:
국가 단위로 데이터를 다루는 B2G 프로젝트의 기획과 실행ㅇㅇ청 세무조사용 포렌식 OCR 기반 지능형 문서 검색 시스템 구축 프로젝트(사례 예시)
‘세무조사 과정에서 수집되는 방대한 문서 자료를 실시간으로 분석하여, 지능형 DB를 구축하고 중요 문서를 신속히 검색할 수 있는 지능형 시스템’을 구축한 적이 있습니다. 이 사업은 단순히 OCR 성능을 높이는 기술적 문제를 넘어, ㅇㅇ청 세무조사의 특수한 업무 환경과 내부 보안 지침과 맞닿아 있었습니다.
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다양한 형식과 품질의 세무 문서를 사건·세목별로 자동으로 분류하고 메타데이터를 생성하는 데이터 전처리 및 관리 파이프라인 구축이 필요했고,
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민감한 개인·기업 정보를 가명화하고 비식별화하여 내부 보안 기준을 철저히 준수하는 데이터 거버넌스 설계가 필수였습니다.
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기술적으로는 비정형 문서로부터 핵심 정보를 빠르고 정확하게 추출해 검색 가능성을 극대화하는 고성능 문서처리 엔진 구축이 핵심 과제였죠.
TPM은 이 프로젝트의 전체 시스템 아키텍처 설계와 전략적 로드맵을 정의하고 사업 제안서를 직접 작성했습니다. 또한 ㅇㅇ청 조사 실무진과의 긴밀한 협의를 통해 지능형 문서 검색 결과를 실제 세무조사 의사결정 과정에 활용하는 방안까지 명확히 정의했습니다. 이런 B2G 프로젝트는 단순 기술적 역량을 넘어, ㅇㅇ청의 정책 방향, 공공 데이터 처리 기준, 개인정보 보호 및 법적 컴플라이언스를 포괄적으로 이해하고 리딩해야 하는 만큼 그만큼 깊이 있는 도전을 제공합니다.
즉, 단편적인 PM 경험이 아니라, AI 업계 전체를 바라보는 시야를 가질 수 있는 기회입니다.
서초구 반포동 KDL 아지트 ‘르헤브빌딩’
당신이 풀 수 있는 문제, 한국딥러닝에 있습니다
미래 AI 개발팀이 새롭게 맞이하고 싶은 TPM은, 다양한 전문성을 유기적으로 연결하고 통합할 수 있는 '연결자(connector)'입니다.
복잡한 문제의 본질을 파악해 명확하게 정리하고,
다양한 이해관계자의 관점을 조율하며,
기술과 비즈니스 사이의 간극을 좁혀낼 수 있는 사람—
그런 분과 함께하고 싶습니다.
다음 여섯 가지 전문 역량을 갖추었거나, 빠른 시일 내 갖출 수 있는 분을 기다립니다.문제 정의 및 범위 설정: 모호한 요구를 명확한 기술 과제로 전환하는 역량
기술 아키텍처 설계: AI 시스템 전체를 설계하는 기술적 안목
데이터 전략 수립: 데이터 수집부터 품질 관리까지 책임지는 전략적 시야
프로젝트 계획 및 리소스 관리: 실행 가능한 로드맵과 자원 활용 능력
위험 관리 및 대응 전략: 불확실성을 설계로 통제하는 실무 감각
성과 측정 프레임워크: 기술적 결과를 비즈니스 가치로 연결하는 지표 설계
"자신만의 이야기를 한국딥러닝에서 써 내려가세요. 입사 지원을 기다립니다.”
B2G, B2B 사업 TPM(AI Project Manager) 5y+
주요업무
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AI/데이터 관련 프로젝트 전략 수립 및 전체 로드맵 기획
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프로젝트 운영/관리(산출물, 일정, 예산, 품질 등 마일스톤 전반)
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인공지능·데이터 기반 B2G, B2B 프로젝트 설계 및 실행 리드
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기능 정의, 데이터 파이프라인 설계 등 프로세스 기획 및 품질 기준 설정
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Jira, Notion 등 협업 툴을 활용해 프로젝트 진척도 및 산출물 체계적으로 관리
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사업 제안서 및 프로젝트 결과 보고서 등 주요 산출물 작성 및 대외 발표
자격요건
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5년 이상 프로젝트 매니지먼트, AI/데이터 분야 경력 보유 (프로젝트 기획·운영 경험 필수)
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인공지능 모델 및 데이터 엔지니어링 아키텍처 전반에 대한 이해와 실무 경험
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Python 등 데이터 분석·전처리 기술에 능숙하며, 최신 AI 기술 트렌드 파악 및 적용 역량 보
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Jira, Notion 등 협업 및 기획 툴을 적극 활용해 일정·자원·커뮤니케이션을 관리해본 경험
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구조적·논리적인 글쓰기와 비즈니스 커뮤니케이션 역량
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복잡한 이해관계 조율 경험 및 조직 리더십 갖추신 분
우대사항
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AI 산업 표준, 규제(Privacy, Data Governance 등), 윤리적 이슈(Responsible AI)에 대한 폭넓은 이해
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프로젝트 관리 프레임워크(Agile, Waterfall 등) 적용 또는 자격 보유(PMP, Prince2 등)
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B2G·RFP 제안, 정부 과제 보고 체계 등 공공 프로젝트 수행 경험
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다양한 업종(금융, 제조, 공공 등)에서 AI 프로젝트 추진 경험
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비즈니스 모델 개발, 시장 분석, 전략 컨설팅, Go-to-Market 기획 경험
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조직 내 AI 역량 강화, 교육, 세미나, 멘토링 등 경험