[주요 이력]
현직 대기업 SI AI 컨설턴트
: 기업 AI 도입 과제 발굴, 생성형 AI/AX 전환 프로젝트 수행대내외 프로젝트 AI PM
: 다수 AI 프로젝트 및 IT 인프라 구축 PM: 대외 AI PM 수행 중 (현)
(2023) 해외 K사 전략 컨설턴트
: 국내 기업·바이어 비즈니스 전략 컨설팅, AI 사내 강사(2022) 글로벌 IT사 SI 개발자
: 물류시스템 내 WMS, IM 연계 구축 개발(~2022) AI/IT 국가 과제 연구원
: 다수 AI국가과제 수행 및 SCIE급 논문 게재
🚀 나는 이렇게 AI PM이 됐습니다
"기술을 안다고 해서, 비즈니스가 풀리는 건 아니었다"
기술 직군으로 시작 → AI 프로젝트 주도 경험 쌓음
대기업 건설사에서 AI를 어떻게 사업화할 것인가 고민
기술 깊이 + 비즈니스 이해를 모두 갖춘 AI PM으로 성장
전통 산업(건설/제조)에 AI를 실제로 적용한 경험 보유
지금 저는 다음을 직접 경험하고 있습니다:
AI 프로젝트 기획부터 실행까지의 전 과정
기술팀과 경영진 사이에서 협상하고 설득하는 법
데이터 부족, 윤리 이슈, 비용 최적화 등 현실의 문제 해결
한국 대기업에서 AI를 도입하는 실제 방식과 문화
수많은 AI 입문자들이 궁금해하는 질문들에 실전 경험으로 답해드릴 수 있습니다.
멘토링 분야
AI/데이터, 커리어 · 자기계발, AI 활용
멘토 경력
현직 AI PM (AI 프로젝트 기획 및 운영)
기술 직군 → AI PM 전환 경험
대기업 건설/제조산업 AI 도입 경험
데이터/AI 신입 인터뷰 및 평가 참여
[개발 · 프로그래밍, 커리어 · 자기계발, AI 활용(AX)]
[대외 AX 전환 PM] 5년차 SI기업 AI PM + 채용 담당자 멘토링
데이터/AI 직군 진입 | AI 프로젝트 실무 | SI/IT PM
👋🏼 멘토 소개
'기술만으로는 부족하다. 비즈니스를 이해해야 AI가 산다 - AI Biz / PM의 실전 멘토링'
"AI 공부는 했는데, 실제 일에선 뭘 어떻게 써야 하는 거지?", "PM으로 가려면 기술을 포기해야 하는 걸까?"
"대기업에서는 AI를 어떻게 활용하고 있을까?"혹시 이런 고민들, 해보셨나요?
지금 가고 있는 방향이 맞는 건지, 데이터 분석가·AI 엔지니어·PM 중 어디로 가야 하는지, 뭘 더 보완해야 하는지 답답하셨죠?
기술의 문제일 수도 있고, 방향의 문제일 수도 있고, 어쩌면 "기술을 비즈니스 언어로 옮기는 능력"의 문제일 수도 있습니다. 중요한 건 내 문제가 정확히 뭔지 아는 것입니다.
🔍 현직 AI PM + 채용 담당자로서 드리는 조언
현재 AI 프로젝트를 직접 주도하면서, 동시에 데이터/AI 신입 채용 인터뷰와 평가에 참여하고 있습니다.
서류·포트폴리오 검토 / 직무 역량 평가 / AI 직무 면접
"이 지원자는 왜 떨어졌을까?", "합격한 사람은 뭐가 달랐을까?"
채용 과정을 직접 겪으며 보이는 것들이 있습니다. 지원자 입장에서는 알기 어려운, 뽑는 사람의 시선에서 실질적인 피드백을 드릴 수 있습니다.
데이터/AI 직군 입문자가 모르는 것들
- "AI 개발자 vs AI 엔지니어 vs AI PM, 뭐가 다른가요?"
- 기업이 실제로 원하는 스킬은 교과서와 다릅니다
- 포트폴리오와 실무 프로젝트 사이의 괴리
- 자격증·학위가 채용에 미치는 '진짜' 영향
[주요 이력]
현직 대기업 SI AI 컨설턴트
: 기업 AI 도입 과제 발굴, 생성형 AI/AX 전환 프로젝트 수행대외 프로젝트 AI PM
: 다수 AI 프로젝트 및 IT 인프라 구축 PM(2023) 해외 K사 전략 컨설턴트
: 국내 기업·바이어 비즈니스 전략 컨설팅, AI 사내 강사(2022) 글로벌 IT사 SI 개발자
: 물류시스템 내 WMS, IM 연계 구축 개발(~2022) AI/IT 국가 과제 연구원
: 다수 AI국가과제 수행 및 SCIE급 논문 게재
🚀 나는 이렇게 AI PM이 됐습니다
"기술을 안다고 해서, 비즈니스가 풀리는 건 아니었다"
- 기술 직군으로 시작 → AI 프로젝트 주도 경험 쌓음
- 대기업 건설사에서 AI를 어떻게 사업화할 것인가 고민
- 기술 깊이 + 비즈니스 이해를 모두 갖춘 AI PM으로 성장
- 전통 산업(건설/제조)에 AI를 실제로 적용한 경험 보유
지금 저는 다음을 직접 경험하고 있습니다:
- AI 프로젝트 기획부터 실행까지의 전 과정
- 기술팀과 경영진 사이에서 협상하고 설득하는 법
- 데이터 부족, 윤리 이슈, 비용 최적화 등 현실의 문제 해결
- 한국 대기업에서 AI를 도입하는 실제 방식과 문화
수많은 AI 입문자들이 궁금해하는 질문들에 실전 경험으로 답해드릴 수 있습니다.
🔎 멘토링에서 무엇을 얻을 수 있을까?
[AI/데이터 커리어 입문 전략]
- 데이터 분석 vs AI 엔지니어링 vs PM: 자신에게 맞는 길 찾기
- 학부 전공/부트캠프/자격증: 실제 채용에 어떤 영향?
- 포트폴리오 프로젝트: 채용담당자가 보는 포인트
- 첫 직장 선택: 스타트업 vs 중견기업 vs 대기업 비교분석
[기술 + 비즈니스 이해하기]
- 데이터 직군이 비즈니스를 배워야 하는 이유
- 실제 프로젝트에서 "90% 정확도"의 의미
- 모델 성능과 비즈니스 가치는 다르다
- 최고의 AI PM이 되기 위한 기술 베이스 유지법
[대기업 AI 커리어 설계]
- 기술 직군에서 관리 직군으로의 전환
- 대기업 AI PM이 갖춰야 할 역량
- 조직 내 영향력 확대하기
- 중장기 커리어 로드맵 (3년, 5년, 10년)
[산업별 AI 적용 현실]
- 건설/제조업에서 AI 도입의 현실과 기회
- 전통 산업 × AI: 특화된 기술스택과 마인드셋
- 데이터 부족 환경에서의 실전 노하우
🔗 네트워크와 함께 성장하기
혼자 준비하면 막막합니다. 현장의 이야기가 필요합니다.
- 대기업 AI PM/데이터팀 네트워크 연결
- 스타트업 데이터팀, 핀테크 AI팀 등 다양한 산업 현직자 소개
- AI/데이터 커리어 준비생 커뮤니티 연결
- 실무 프로젝트 경험담과 트렌드 공유
💡 단순한 1회성 강의가 아닙니다
한 번의 컨설팅으로 모든 게 해결될 수는 없습니다.
하지만 여러분의 취업·이직과 AI 커리어 전환을 위한 장기적인 로드맵을 제공하고, 기술과 비즈니스를 동시에 이해할 수 있도록 끝까지 함께할 멘토가 되겠습니다.
멘토링 구성
- ZOOM 1:1 화상 멘토링 → 깊이 있는 대화
- 개인 맞춤 AI 커리어 전략 제공
- 이력서/자소서 첨삭, 포트폴리오·프로젝트 기획 피드백
- 면접 대비 코칭 및 현직 네트워크 연결
- 연속 멘토링 옵션 (진행 상황 체크)
🏃🏻♀️ 진행 방식
- Zoom 1:1 화상 멘토링으로 진행
- 예약 확정 시 기재하신 연락처로 줌 링크 발송
- 원활한 소통을 위해 헤드셋 또는 이어폰+마이크 필수 준비
- 카메라 ON/OFF는 자유
- 평일 저녁 또는 주말 시간대 유연하게 조정
📚 멘토링 전 준비사항
1. 사전 정보 공유 (필수)
- 현재 상황 (학생/취준/재직/전직 준비 등)
- 주요 고민 사항
- 멘토링에서 얻고자 하는 것
- 간략히 3~5줄 정도면 충분합니다
2. 질문 리스트 정리
- 한정된 시간 내 효율적인 진행을 위해 사전 정리 권장
3. 포트폴리오/프로젝트 자료 (선택)
- 진행 중인 프로젝트나 포트폴리오가 있다면 사전 공유
- 기술적 피드백뿐 아니라 "어떻게 비즈니스 가치로 설명할 것인가"에 대한 컨설팅
4. 헤드셋 또는 이어폰+마이크
- 마이크 미준비 시 채팅으로 진행해야 하며, 시간 손실이 발생할 수 있습니다
🎯 이런 분들께 추천드립니다
- ✅ AI/데이터 직군 진입을 준비 중인 분
- ✅ 기술은 배웠는데, 실무 적용이 막연한 분
- ✅ 대기업 AI 채용 과정이 궁금한 분
- ✅ 채용 담당자 관점의 서류/면접 피드백이 필요한 분
- ✅ 개발·연구 직군에서 AI PM으로의 전환을 고민 중인 분
- ✅ SI/IT 대기업, 전통 산업(건설/제조/금융)에서 AI 커리어를 쌓고 싶은 분
- ✅ 데이터/AI PM이라는 직군을 정확히 이해하고 싶은 분
- ✅ 포트폴리오·프로젝트를 비즈니스 관점에서 평가받고 싶은 분
💬 멘토로서 한 마디
다양한 배경의 AI/데이터 입문자, 커리어 전환을 준비하는 분들과 상담해왔습니다.
AI 국가과제를 연구하고, 글로벌 IT사에서 실무를 거쳐, 지금은 SI 대기업에서 AI를 비즈니스로 연결하는 PM. 그리고 신입 인재를 직접 평가하는 자리에서 쌓은 시선. 그 위에서 교과서엔 없지만 현장에선 반드시 필요한 조언을 드리겠습니다.
정답을 알려드리는 것이 아니라, 기술과 비즈니스의 교점에서 자신만의 AI 커리어를 설계할 수 있도록 옆에서 돕는 멘토링을 지향합니다.
"좋은 AI 인재는 기술도 알고, 비즈니스도 압니다. 저와 함께라면, 그 둘을 모두 갖춘 AI 전문가로 성장할 수 있습니다."
멘토링 분야
AI/데이터, 커리어 · 자기계발, AI 활용
멘토 경력
- 현직 AI PM (AI 프로젝트 기획 및 운영)
- 기술 직군 → AI PM 전환 경험
- 대기업 건설/제조산업 AI 도입 경험
- 데이터/AI 신입 인터뷰 및 평가 참여