디피니트 B2B AI 솔루션 세일즈
서비스 소개 및 핵심 가치
본 포지션에 합류하면 담당 영업 기회의 우선순위를 정하고 문제 탐색부터 제안, 검증, 협상, 계약에 이르는 전체 거래 과정을 주도적으로 이끌어나가게 됩니다. 고객의 실제 업무와 사례에서 요구 이면의 숨겨진 문제와 원인 가설을 파악하고, 질문과 근거를 통해 이를 검증하여 고객과 함께 최우선 해결 과제를 도출합니다. 또한 산업 및 기술에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 디피니트 솔루션의 작동 원리와 적용 조건을 고객의 업무 환경에 연결하여 설득력 있는 해결 방향을 제안합니다.
고객의 구매 의사결정을 돕기 위해 PoC(개념 검증) 목적과 평가 기준을 구체화하고, 현업, IT, 예산 담당자 등 다양한 이해관계자의 승인 절차와 거래를 막는 쟁점을 조율합니다. 실행 가능한 계약을 만들기 위해 내부 기준과 수행 가능성을 꼼꼼히 확인하고, 범위, 가격, 일정 등의 조건을 긴밀하게 조율하여 성공적인 계약 체결을 이끌어냅니다. 나아가 도입 이후 확인된 성과와 새로운 문제를 바탕으로 지속적인 갱신 및 확장 기회를 발굴하여 고객과의 장기적인 파트너십을 확장합니다.
지원 자격으로는 B2B 솔루션, 소프트웨어, IT 서비스 영업 또는 고객 대상 컨설팅 경험을 보유하고 있으며, 고객의 요구를 구조적으로 해석하고 명확한 질문을 던질 수 있는 역량이 필요합니다. 낯선 산업과 기술을 빠르게 학습해 실제 제안과 업무 성과에 적용할 수 있고, 다수의 관계자 이견을 조율하며 약속과 결과물에 끝까지 책임을 지는 태도가 요구됩니다. 제조업 도메인 경험이나 ERP, MES 등 기업 시스템 연계 경험, AI·데이터 솔루션 제안 및 PoC 경험이 있는 분께는 더욱 훌륭한 기회가 될 것입니다.
디피니트는 목적과 완료 기준을 먼저 맞추고 불확실성을 투명하게 공유하며, 누구에게나 존중을 갖고 협업하는 건강한 일하는 방식을 지향합니다. AI 결과물을 직접 검증하고 학습한 내용을 공용 공간에 투명하게 기록하며, 피드백을 실제 행동 변화로 연결하여 끊임없이 성장하는 문화를 가지고 있습니다. 제조 산업의 디지털 전환을 이끄는 최전선에서 AI 솔루션 세일즈 전문가로 커리어를 한 단계 더 도약시키고 싶은 분들의 많은 관심과 지원을 기다립니다.
1. 💰 자율 수익화 분석 (18/30): 디피니트의 B2B AI 솔루션 세일즈 매니저는 제조기업의 원가, 재고, 품질 관리 영역에서 발생하는 손실을 사전에 차단하고 의사결정을 최적화하는 고부가가치 비즈니스 모델을 타깃으로 합니다. 본 포지션이 유도하는 고도화된 AI 솔루션 도입은 평균적으로 고객사당 연간 2억 5,000만 원 규모의 매출 증대 및 추가 이익 확보에 기여할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 제조업의 특성상 사소한 공정 손실이나 재고 관리 미비가 큰 적자로 이어지기 때문에 AI 기반 의사결정 체계는 명확한 재무적 가치를 제공합니다. 그러나 시장에는 이미 수많은 범용 데이터 분석 및 제조 최적화 솔루션이 존재하여 단순 영업 인력 확충만으로는 차별화된 수익 창출을 달성하기 어렵습니다. 따라서 솔루션 도입 초기 단계에서 고객사의 복잡한 내부 시스템과 데이터 파이프라인을 빠르게 진단하고 표준화된 가치를 증명할 수 있는 고도화된 가이드라인과 템플릿의 보완이 시급합니다. 2. 📉 원가 절감 분석 (15/30): 제조 현장에서 발생하는 수동 데이터 집계 및 오류 검수 과정에 투입되는 운영 리소스를 대폭 줄여, 내부 인력의 불필요한 반복 업무를 기존 대비 35% 이상 절감하는 효과를 거둘 수 있습니다. 이를 금액으로 환산할 경우 고객사 기준 연간 약 8,000만 원의 인건비 및 운영 원가 절감이 가능하며, 휴먼 에러로 인한 손실 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 다만 본 포지션 자체는 영업 매니저 채용 공고에 해당하므로, AI 시스템 자체의 자동화율보다는 인간 세일즈 매니저의 개입 비중이 여전히 높다는 한계가 존재합니다. 완전 자율형 세일즈 에이전트나 리드 스코어링 자동화 시스템이 적극적으로 도입되지 않는다면 영업 파이프라인 관리 과정에서 발생하는 인적 비용을 근본적으로 낮추는 데는 한계가 있으므로, 내부 영업 프로세스의 디지털 전환을 위한 추가적인 기술 투자가 필요합니다. 3. ⚡ 생산성 10x 혁신 (17/30): 문제 탐색부터 제안서 작성, PoC(개념 검증) 검토, 계약 체결에 이르는 전체 세일즈 라이프사이클에서 생성형 AI와 챗GPT 기반의 내부 지식 베이스를 활용함으로써 제안서 초안 작성 및 데이터 검증 소요 시간을 기존 5일에서 수 시간 내로 단축할 수 있습니다. 이는 영업 담당자의 업무 처리 속도를 약 4배에서 최대 6배까지 끌어올리는 혁신적인 임팩트를 제공합니다. 하지만 제조 도메인의 특성상 고객사마다 상이한 ERP 및 MES 시스템과의 연계 방식이 달라 표준화된 템플릿 적용에 제약이 많으며, 결국 인간 전문가의 심층 검증과 수동 조율 과정이 필수적으로 요구됩니다. 진정한 의미의 10배 생산성 혁신을 달성하기 위해서는 파편화된 제조 데이터를 자동으로 정제하고 맞춤형 제안서와 PoC 시나리오를 자동 생성하는 멀티 에이전트 워크플로우의 고도화가 강력히 요구됩니다. 4. 🔍 검색 및 AI 노출도 최적화 (8/10): 그룹바이 플랫폼 내에 등록된 본 채용 공고는 B2B 영업, 솔루션 영업, 제조AI, 의사결정AI 등 구직자들이 자주 검색하는 핵심 키워드들을 적절히 포함하고 있어 직무 관련 타깃 인재의 유입 효율성이 비교적 우수합니다. 웹페이지의 메타 정보와 상세 직무 기술서 내용이 구조화되어 있어 주요 검색엔진 크롤러가 정보를 수집하고 인덱싱하기에 유리한 환경을 갖추고 있습니다. 그러나 외부 범용 검색엔진이나 생성형 AI 답변 엔진 상에서 디피니트의 고유한 기술력과 차별화된 AI 솔루션 아키텍처에 대한 상세한 외부 콘텐츠가 부족하여 브랜드 인지도 확장에 한계가 있습니다. 따라서 기업 블로그나 외부 기술 매거진을 통해 제조 AI 성공 사례와 구체적인 ROI 수치를 담은 전문 아티클을 지속적으로 발행하여 AI 기반 검색 엔진에서의 노출도와 신뢰도를 한층 더 끌어올려야 합니다. 5. 📊 종합 진단 및 제언: 본 포지션은 전통적인 제조업과 최첨단 AI 기술을 결합하여 실질적인 비즈니스 문제를 해결하려는 매우 도전적이고 가치 있는 시도를 담고 있습니다. 그러나 제조 AI 솔루션 시장은 이미 수많은 기술 스타트업과 대기업 자회사들이 각축전을 벌이는 극심한 레드오션 영역이며, 단순 영업 인력의 역량에만 의존하는 구조는 장기적인 기술적 해자를 구축하기 어렵습니다. 경영진은 우수 세일즈 매니저 채용과 더불어, 영업 프로세스 전반을 자동화하고 고객 맞춤형 PoC를 초고속으로 수행할 수 있는 내부 AI 에이전트 인프라 구축을 병행해야 합니다. 철저한 데이터 기반의 성과 측정 체계를 확립하고 제품 자체의 차별성을 강화하지 않는다면, 치열한 시장 경쟁 속에서 지속 가능한 성장 동력을 확보하기 어려울 것입니다.
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