[CJ올리브영] AX 전략 담당자 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 AI를 쓰는 사람(User)과 AI의 환경을 만드는 사람(Maker)의 관점을 아우르는 중장기 AX 비전과 세부 실행 로드맵을 설계합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사는 2026년 4월 구글 클라우드의 제미나이 엔터프라이즈를 전 구성원의 업무 환경에 도입한다고 밝혔습니다. 같은 발표에서 비개발 직군인 상품기획자(MD)와 마케팅 담당자도 AI 도구를 직접 만들어 그동안 수작업으로 하던 시장 조사와 고객 데이터 분석 등에 활용할 수 있게 됐다고 적었습니다. 이 계획에서는 User가 곧 Maker가 되기도 합니다. 로드맵에서 두 집단의 지원 방식을 어떻게 나눌지가 설계의 쟁점입니다.

• AI 기반 전사 변화관리(Change Management) 전략을 수립하고 실행합니다. 도구 사용법 안내를 넘어 구성원이 AI로 일하는 방식을 혁신하도록 심리적, 구조적 변화관리 전략을 기획하고 현장 안착을 주도합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  심리적 변화관리는 AI가 내 일을 대신한다는 불안이나 불신을 다루는 일이고, 구조적 변화관리는 평가, 업무 절차, 권한을 바꿔 새 방식이 쓰이게 만드는 일입니다. 도구를 배포한 뒤 사용률이 낮았던 팀을 찾아 그 원인을 해소한 경험이 사례입니다.

• AX 과제 포트폴리오와 리소스를 관리합니다. 비즈니스 가치와 기술적 타당성을 검토해 과제의 우선순위를 정하고 예산과 리소스의 최적 배분을 이끕니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  우선순위의 기준이 두 개입니다. 비즈니스 가치는 현업 부서의 요청에서, 기술적 타당성은 엔지니어링 쪽 판단에서 나옵니다. AI 과제는 리소스가 엔지니어 인력뿐 아니라 모델 사용료와 클라우드 비용으로도 들어서, 가치가 큰 과제가 비용이나 데이터 준비 때문에 뒤로 밀리는 경우가 생깁니다. 둘이 충돌하는 과제를 어떤 기준으로 정리했는지 사례로 적습니다.

• 수립된 AX 과제가 현장에 적용되는지 구체적 지표로 추적하며 실행 전 과정을 관리합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고가 '문서상의 기획에 머물지' 않는 것을 강조하는 만큼 도입 지표는 두 층으로 나눠 볼 수 있습니다. 쓴 사람의 수 같은 채택 지표는 도구가 퍼졌는지를, 업무 시간 변화 같은 효과 지표는 일하는 방식이 바뀌었는지를 보여 줍니다. 도구를 도입한 사실보다 이 두 층의 지표를 정하고 추적한 경험이 사례입니다. 임팩트를 어떤 지표로 정했는지가 이 업무의 출발점입니다.

• 새롭게 정의되는 AX 여정에서 업무의 빈 공간(Grey Area)을 선제적으로 발견하고, 기획을 넘어 실행 관점의 실무 지원을 채웁니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무 소개는 기획이라는 R&R에 선을 긋지 않고 직접 부딪히며 실행한다고 적었습니다. TPM과 DevRel 같은 전문가와 함께 일하는 팀 구성도 소개에 있습니다. 전략 담당이지만 도구 도입 과정의 실무 지원까지 맡아 본 경험이 이 업무에 가까운 사례입니다.

2자격 요건

• 5~10년 사이의 전략 수립 또는 AI 경험(PM, DEV)이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  전략기획이나 사업기획 경력과 AI 경험(PM, DEV)으로 적은 AI 서비스 PM이나 개발 경력은 이 조건에 함께 적을 수 있습니다. 업무가 User(AI를 쓰는 현업)와 Maker(AI 환경을 만드는 조직) 양쪽의 로드맵을 다루므로 전략 쪽 경력은 User 쪽 변화 과제에서, PM과 개발 경력은 Maker 쪽 기술 판단에서 각각 쓰일 수 있습니다. 이 공고의 업무가 AI 전환이므로 어느 쪽 경력이든 AI 전환이나 도입 과제를 다룬 일이 중심이 됩니다.

• 대기업의 DT/AX 전략 수립이나 DT/AI 프로젝트를 이끌며 복잡한 문제를 해결해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  원문은 '대기업'을 조건에 적었고, 회사는 2026년 4월 발표에서 전 구성원의 업무 환경에 제미나이 엔터프라이즈를 도입하고 장기적으로 물류 네트워크를 포함한 플랫폼 운영 전반으로 AI를 넓히겠다고 밝혔습니다. 상품기획, 마케팅, 물류처럼 일하는 방식이 다른 부서를 한 전략으로 묶어 본 경험이 이 조건과 가깝습니다. 부서가 여럿인 조직에서 디지털 전환 과제를 이끈 범위를 인원과 부서 수로 적습니다.

• 명확히 정의되지 않은 모호한 환경에서 스스로 문제를 정의하고 주도적으로 업무의 빈 공간을 채우며 성과를 낸 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무소개가 '궂은일도 마다하지 않'는다고 적어, 이 요건의 모호한 환경에는 전략 문서 밖의 실무까지 들어 있습니다. 업무의 Grey Area 항목과 같은 말이며, 담당 부서가 정해지지 않은 과제를 먼저 맡아 일을 만든 경험이 사례입니다. 기획에서 멈추지 않고 도구 도입의 실무 지원까지 한 일이 있다면 그 범위를 적습니다.

• IT 전반에 대한 기본 지식을 갖추어 테크 조직과 기술적인 대화가 가능해야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 자리는 엔지니어링 쪽에서 AX를 이끄는 자리라 협업 상대가 개발 조직입니다. 코드를 쓸 필요는 없어도 API나 클라우드 환경, 보안 검토 같은 말을 알아들어야 과제의 타당성을 판단할 수 있습니다.

• 새로운 기술이나 시스템을 조직에 도입할 때 생기는 마찰을 줄이고 성공적인 변화관리를 이끈 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 도구는 업무 시스템과 달리 쓰지 않아도 일이 돌아가서 도입 마찰이 사용률 저하로 드러나는 경우가 많습니다. 이 요건의 경험은 업무의 변화관리 항목에서 필요합니다. 새 시스템 도입 때 반발이 있던 부서를 설득하고 교육과 절차를 바꿔 정착시킨 경험이라면 무엇을 바꿨는지와 사용률이 어떻게 달라졌는지를 함께 적습니다.

• 전사 단위 전략 과제를 기획하는 데 그치지 않고 실행 현황을 모니터링하고 비즈니스 안착까지 주도해 가시적인 성과를 낸 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  원문은 '실제 실행 현황을 모니터링하고 비즈니스 안착까지' 주도한 경험을 요구합니다. 도구는 도입 직후보다 몇 달 뒤에 사용량이 떨어지는 일이 흔해서, 기획 문서만 있는 경력보다 시행 뒤 지표로 확인하고 시간이 지난 뒤에도 쓰이는지 본 경험이 요건과 맞습니다.

• 얽혀 있는 사내외 이해관계자의 맥락을 파악해 조율하고 경영진과 원활하게 소통하는 커뮤니케이션 역량이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  사내 이해관계자는 도구를 쓰는 현업 부서와 만드는 테크 조직이고, 사외에는 글로벌 파트너사가 들 수 있습니다. 회사가 2026년 4월 도입을 밝힌 제미나이 엔터프라이즈는 구글 클라우드 제품이라 공급사와의 협의가 이 업무에 포함될 수 있습니다. 우대 사항의 영어 항목도 글로벌 파트너사를 가리킵니다. 부서마다 요구가 다른 과제를 하나의 합의안으로 모은 경험이 사례입니다.

3우대 사항

• AI/데이터 기술(LLM, 머신러닝 등)의 원리와 가능성을 이해해 User(현업 조직)와 Maker(테크 조직)의 언어로 번역해 소통할 수 있는 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무 소개의 User와 Maker가 이 항목에서 다시 나옵니다. 같은 LLM 기능도 현업에는 업무 시간이 줄어드는 말로, 테크 조직에는 데이터 연결과 비용의 말로 설명하게 됩니다. 한계도 마찬가지여서 LLM이 틀린 답을 낼 수 있다는 점은 현업에는 확인 절차로, 테크 조직에는 검증 방식과 접근 권한의 말로 바뀝니다. 두 설명을 다르게 만들어 본 경험이 우대의 내용입니다.

• LLM과 AWS, GCP, Azure 같은 클라우드 기반 AI 서비스를 활용해 업무를 자동화하거나 효율화해 본(Hands-on) 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Hands-on은 직접 손을 움직인 경험을 묻는 말입니다. 회사가 2026년 4월 도입을 밝힌 제미나이 엔터프라이즈가 구글 클라우드 제품이라 GCP 경험은 회사가 쓰는 환경과 가까운 경험입니다. 어떤 업무를 어떤 도구로 자동화했고 시간이 얼마나 줄었는지를 적습니다.

• 글로벌 파트너사와의 협업과 조율을 위한 비즈니스 영어 커뮤니케이션이 가능한 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  글로벌 파트너사와의 조율은 사내외 이해관계자 조율 요건의 사외 쪽입니다. AX에서 글로벌 파트너사에는 도구나 모델을 공급하는 업체가 포함될 수 있고, 그런 협의에서는 데이터가 어디서 처리되는지, 라이선스 범위, 장애 대응 같은 기술과 계약 조건이 영어로 오갑니다. 해외 공급사나 파트너와 기술 협의나 계약을 영어로 한 경험이 사례입니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 15일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지 : 대한민국 서울특별시 용산구 한강대로 372
• 경력 조건 : 경력 5~10년
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• LLM
• AWS
• GCP
• Azure

전형과 지원

분석한 공고 대부분이 같은 일곱 단계를 적었습니다. 공간디자인 공고, VMD 담당자 공고, 글로벌 VMD담당자 공고, 패키지 디자이너 공고, 콘텐츠 디자이너 공고, 콘텐츠 마케팅 담당자(시니어) 공고, FESTA·KCON 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 브랜드 디자이너(메이크업) 공고, 공간·팝업 콘텐츠 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 비주얼 콘텐츠 기획자 (PB 브랜드) 공고는 과제전형을 더했고, Product Designer (B2B/광고플랫폼) 공고와 Global Product Designer 공고는 직무에 따라 과제전형이 추가될 수 있다고 적었습니다. Forward Deployed AI Engineer, QA Engineer (Domestic), QA Engineer (Global), 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용, 커머스플랫폼유닛 Back-end 개발채용, 커머스플랫폼유닛 iOS 개발채용, 검색 플랫폼 개발자, Windows Application Engineer (POS 시스템), Data Engineer, Data Analytics Engineer, QA Ops Engineer (Test Automation), Data Scientist (AI 추천), Data Architect (시니어), Data Service Engineer (Back-end), Data Scientist, Global Software Engineer-Frontend (글로벌 개발), AI Engineer (추천) 공고는 면접에 라이브코딩테스트나 Whiteboard Test를 포함했습니다. 뷰티 카테고리 MD, MD (취미-음반), MD (건강식품), MD (일반식품), 글로벌B2B MD (헬스), Data Scientist (광고 플랫폼 사업), 뉴포맷 스토어기획 담당자, 프로모션 마케터 공고에는 단계가 적혀 있지 않으므로 지원할 공고의 전형 안내를 따로 확인해야 합니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   AI 도입 변화관리 사례

   새 도구나 시스템을 조직에 도입하며 생긴 저항을 다룬 경험을 하나 고르세요. 저항의 원인, 바꾼 교육이나 절차, 도입 뒤 사용 지표를 정리합니다.

2. 2

   User와 Maker 두 가지 설명

   같은 AI 기능을 현업 부서에 설명하는 말과 개발 조직에 설명하는 말로 각각 한 문단씩 써 봅니다. 우대 사항이 이 번역을 직접 묻습니다.

3. 3

   과제 우선순위 기준 정리

   비즈니스 가치와 기술적 타당성이 서로 다른 결론을 낸 과제를 정리한 경험을 골라 기준과 최종 선택, 결과를 한 장으로 만드세요.