About The Team & Mission
42dot의 Knowledge Intelligence 그룹은 Vehicle을 중심으로 사용자, 이동 맥락, 외부 환경 Data를 연결하고, Mobility 전반으로 확장 가능한 AI Product를 만들어가고 있습니다. 사용자의 이동 과정에서 발생하는 행동, 환경, Device, Service Context를 함께 이해할 때 새로운 AI 기반 경험으로 연결될 수 있습니다.
Senior Product Manager(Mobility Data Platform)는 단일 Service나 Feature를 기획하는 역할이 아닙니다. 여러 Product와 Engineering 조직이 공통으로 사용할 수 있는 Data Definition, Schema, Interface와 Platform Capability를 설계합니다. 또한 사용자가 필요한 Data를 탐색하고 조합해 실제 Product와 AI에 적용할 수 있도록 Tool, Documentation과 Workflow를 Platform Product 관점에서 발전시킵니다.
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 영역에서 Product, Engineering, Data와 AI 관점을 연결해 기준을 만들어가는 분
Responsibilities
- Platform Product Strategy
- Mobility Data Platform의 Product Vision, Scope, Roadmap과 Priority를 수립합니다.
- Vehicle, Connected Device, Cloud와 Mobility Service에서 생성되는 Data를 어떤 공통 Platform Capability로 제공할지 정의합니다.
- 여러 Product와 Engineering 조직의 요구사항을 분석해 공통으로 제공할 영역과 개별 Product가 담당할 영역을 구분합니다.
- Platform의 주요 사용자와 Use Case를 정의하고 활용성과 재사용성을 기준으로 Priority를 결정합니다.
- Data Foundation 및 Abstraction 설계
- 여러 System에서 생성되는 Data의 의미, 값, 생성 조건, 유효 조건과 Dependency를 분석하고 구조화합니다.
- Raw Data를 공통된 Signal, 재사용 가능한 사실과 Context로 확장하기 위한 Abstraction 구조를 기획합니다.
- Engineering 조직과 함께 Data Model, Schema, Naming, Interface와 Data Quality Requirement를 설계합니다.
- 차종, System Architecture와 Source가 달라져도 유지될 수 있는 공통 Data Definition과 확장 원칙을 수립합니다.
- Data Governance 설계 및 운영
- Data Definition, Naming, Schema, Abstraction, Data Type, Unit와 Value에 대한 공통 원칙과 판단 기준을 수립합니다.
- Data Ownership, Quality, Lineage, Version, Lifecycle, 변경과 사용 종료 기준을 정의하고 운영합니다.
- Domain Owner, Engineering과 Data Consumer가 Data를 동일한 의미로 이해하고 사용할 수 있도록 Review와 승인 체계를 설계합니다.
- Data Definition 변경의 영향과 이력을 관리하고, 반복적으로 발생하는 Data Quality 문제를 공통 Rule과 Tool의 개선 과제로 연결합니다.
- Platform 활용 및 확장
- 사용자가 필요한 Data를 쉽게 탐색하고 이해하며 Product에 적용할 수 있도록 Tool과 Workflow를 기획합니다.
- Data Registry, Search, Visualization, Definition Management와 Validation 등 Platform에 필요한 기능을 구체화합니다.
- Documentation, Example과 Onboarding Guide를 통해 Platform의 사용성과 접근성을 개선합니다.
- Service와 AI Use Case를 필요한 Data와 Context Requirement로 전환하고, 대표 Use Case와 Prototype을 통해 Platform의 활용성과 재사용성을 검증합니다.
Qualifications
- 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 또는 Internal Tool을 기획하고 실제 활용까지 이끈 경험이 있으신 분
- 여러 Domain과 System에서 생성되는 Data의 의미를 분석하고 일관된 기준으로 구조화할 수 있으신 분
- Data Model, Schema, Metadata, Interface와 Data Flow를 이해하고 관련 사양 및 설계 문서를 Engineering 조직과 논의할 수 있으신 분
- Data Definition, Quality, Ownership, Lineage, Version과 Lifecycle 등 공통 Data Governance 기준을 수립하거나 운영한 경험이 있으신 분
- Data Platform과 AI/ML Product의 기본 구조를 이해하고 필요한 Data와 Context Requirement를 구체화할 수 있으신 분
- 모호하거나 충돌하는 요구사항을 대안과 의사결정 안건으로 구조화하고 Product, Engineering, Data와 AI 조직의 합의를 이끌어낸 경험이 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.
Preferred Qualifications
- Automotive Software, SDV, Robotics, IoT 또는 Connected Device 등 Physical Product 관련 경험이 있으신 분
- Vehicle이나 Device에서 생성된 Data가 Data Platform과 Cloud를 거쳐 Product 또는 AI Service에서 활용되는 End-to-End Data Flow를 기획한 경험이 있으신 분
- Data Repository, Data Pipeline, Batch, Streaming, Event 기반 전송과 Cloud Ingestion에 대한 이해가 있으신 분
- Ontology, Knowledge Graph 또는 Semantic Data Model을 설계하거나 Product에 적용한 경험이 있으신 분
- 개인화, 추천, LLM, Reasoning Model, Memory 또는 AI Agent 기반 Product를 기획하고 검증한 경험이 있으신 분
- Internal Platform이나 Data Tool의 사용자 경험을 개선하고 실제 활용도를 높인 경험이 있으신 분
