
Enhans는 기업의 의사결정을 실제 실행으로 전환하는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업입니다. 기업의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 의사결정을 실제 업무 실행으로 옮기는 AI 에이전트를 개발합니다.
자체 개발한 AgentOS는 기업의 데이터와 업무 맥락, 의사결정 기준을 온톨로지로 구조화하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 상황을 판단해 업무를 끝까지 수행할 수 있도록 지원합니다. Enhans의 Computer-Use Agent ACT-2는 실제 웹과 기업 시스템을 직접 조작하며, 글로벌 웹 AI 에이전트 벤치마크 Online-Mind2Web에서 Google, OpenAI, Anthropic과 함께 상위권에 올랐습니다.
이렇듯, 높은 기준으로 빠르게 실행하고, 고객의 문제를 깊이 파고드는 동료들과 함께 인류의 생각이 세상에 실현되도록 돕습니다.
그리고 이 여정을 함께할 Product Manager (Document AI)를 기다립니다.
Enhans의 엔지니어들은 제품이나 기술 영역을 기준으로 나뉜 스쿼드 단위로 일해요. 각 스쿼드는 하나의 고객 문제와 제품 목표에 집중하며, 긴밀하게 협업해요. 고객 현장에서 발견한 문제를 빠르게 제품에 반영하고, 기술적 가능성과 고객 가치를 함께 고려해 의사결정하기 위한 방식이에요.
Document AI 스쿼드는 기업 안에 흩어진 문서와 이미지를 AI 에이전트가 믿고 쓸 수 있는 지식으로 바꾸는 일을 담당합니다. 문서와 이미지에서 정보를 추출하고, 사내 데이터베이스와 업무 시스템에 흩어진 정보를 연결해 AI Agent가 신뢰할 수 있는 근거를 바탕으로 답변하고 업무를 수행할 수 있도록 지원해요.
Product Manager (Document AI)는 Document AI 제품의 전략과 로드맵을 정의하고, 기획부터 출시까지 제품화 전 과정을 리딩하는 역할이에요. 스쿼드의 AI 엔지니어, 고객 현장의 FDE(Forward Deployed Engineer), AI 리서치, 유관 제품 조직과 긴밀하게 협력해 기술적 제약을 검토하고 고객 가치와 일정에 따라 기능 범위와 우선순위를 조율하며, 공공기관과 제조 대기업 같은 고객 프로젝트의 요구사항을 제품과 플랫폼 로드맵에 반영해요.
또한 추출 정확도, 검색 품질, 답변 근거 적합성, 응답 시간, 비용을 평가하는 기준과 프로세스를 관리하여 문서를 AI Agent의 근거로 바꾸는 기술의 발전 방향과 제품 전략이 회사의 목표와 일관되도록 조율해요.
제품 기획 또는 프로덕트 매니저로 7년 이상 일하며, B2B 또는 엔터프라이즈 제품을 직접 출시하고 성장시킨 경험이 있는 분
고객의 문제를 제품 요구사항으로 구체화하고, 빠른 실행력과 높은 오너십으로 기획부터 출시까지 끝까지 책임진 경험이 있는 분
고객 프로젝트의 개별 요구와 제품의 방향성 사이에서 우선순위를 판단하고, 그 근거로 동료와 고객을 설득해 본 분
엔지니어, 리서처, 세일즈와 같은 서로 다른 조직의 이해관계를 조율하고, 근거를 바탕으로 제품의 방향과 우선순위에 합의를 이끌어 본 분
제품 지표를 스스로 정의하고 데이터를 근거로 성과를 개선한 경험이 있는 분
정답이 명확하지 않은 문제에서도 가설을 세우고 끝까지 검증할 수 있는 분
데이터 플랫폼: 데이터 파이프라인, 데이터 카탈로그, 지식 그래프나 온톨로지처럼 여러 출처의 데이터 구조화가 중심인 제품을 관리한 경험
문서 및 멀티모달 AI 제품: OCR, 문서 파싱, 레이아웃 분석 등의 기술을 기반으로 문서와 이미지에서 정보를 추출하는 제품을 관리한 경험
검색과 LLM 응용 제품: 검색, RAG, 대화형 AI 서비스를 기획하고 품질을 개선한 경험
AI 평가 및 서비스 운영: 평가셋, 벤치마크, 실험 관리를 통해 AI 기능의 품질·지연 시간·비용을 지속적으로 관리한 경험
문서가 많은 산업: 금융, 공공, 제조, 법률처럼 문서 업무가 핵심인 산업의 고객과 일해 본 경험
엔터프라이즈 환경: 온프레미스나 폐쇄망 배포, 접근 권한과 감사 요구가 있는 환경에서 제품을 운영한 경험
프로토타이핑: 프로토타입이나 AI 도구를 활용해 아이디어를 직접 만들어 보고 검증한 경험
프로젝트에서 플랫폼으로: 다양한 엔터프라이즈 고객의 요구사항을 분석하고, 여러 고객이 활용할 수 있는 플랫폼 기능으로 확장하는 경험을 쌓을 수 있어요.
AI 품질과 제품 성과의 연결: 추출 정확도, 검색 품질, 답변 근거, 응답 시간과 비용을 고객 가치 및 제품 성과와 연결해 관리하는 역량을 발전시킬 수 있어요.
기술과 비즈니스를 아우르는 리딩: AI 엔지니어, 리서처, FDE와 비즈니스 조직을 연결하며 기술적 가능성과 고객 가치를 함께 고려해 제품을 이끄는 경험을 할 수 있어요.
채용 시 마감
서류 전형 〉 1차 인터뷰 〉 2차 인터뷰 〉 처우 협의 〉 최종 합격