[Endash] Pipeline Ops PM 인턴

주요업무

Endash 팀을 소개합니다. Endash는 (주)씨그로의 AI 및 SaaS 기반 데이터 엔지니어링 자동화 사업입니다. 고객사가 데이터 엔지니어와 분석가 없이도 인프라를 구축하고, 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 지원하는 End-to-End 솔루션입니다. 단순한 BI 툴이 아니라, 커머스 기업의 실제 운영 문제를 데이터 구조와 시스템으로 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 빠르게 달성하기 위해 Endash는 고객사 커스텀 비즈니스를 함께 운영하고 있으며, 그 과정에서 축적된 모든 노하우를 제품과 AI Agent로 전환하고 있습니다. 이 글을 읽고 계시다면 안녕하세요 후보자님, Cigro/Endash 사업부를 리드하고 있는 서성규라고 합니다. 저는 Palantir의 비전에 깊이 공감하는 사람입니다. 기업의 모든 데이터를 단순히 모아두는 것이 아니라, 내부 온톨로지를 구축해 비즈니스 목표와 연결된 지표로 정렬하고, 그 위에서 의사결정이 자연스럽게 이루어지도록 만드는 것. 저는 그것이 데이터 기반 의사결정의 종국의 모습이라고 생각합니다. 다만 현실은 분명합니다. Palantir를 도입할 수 있는 회사는 극소수의 초대형 엔터프라이즈뿐이며, 도입 비용은 수십억에서 수백억에 이릅니다. 연매출 1조 이상은 되어야 비로소 검토가 가능한 선택지입니다. 그렇다면 그 아래의 기업들은 어떻게 운영되고 있을까요. 연매출 1,000억 규모 이상이 되면 자체 데이터 팀을 꾸리기 시작하지만, 그마저도 완전하지 않아 일부 영역에서는 여전히 외부의 도움을 받습니다. 그보다 더 작은 조직들은 자체 데이터 팀을 꾸릴 여력이 없고, 외주나 솔루션에 의존할 수밖에 없습니다. 그렇다고 해서 의사결정을 하지 않는 것은 아닙니다. 오히려 더 빠르게, 더 자주 결정을 내려야 합니다. 이 조직들에도 분명히 실무자가 매일 확인하는 데이터, 리더가 항상 보는 숫자, 매출과 광고, 운영을 판단하는 기준이 존재합니다. 문제는 이를 통합하고, 모델링하고, 연결할 수 있는 수단이 없다는 점입니다. 그래서 결국 이들이 사용하는 도구는 구글시트나 엑셀입니다. 각자 데이터를 정리하고, 중간에서 취합하고, 데이터가 커질수록 속도는 느려지고, MoM이나 YoY를 보려면 다시 한 번 데이터를 가공해야 합니다. 구조는 고정되지 않고 계속 바뀝니다. 이는 역량의 문제가 아니라 쓸 수 있는 도구의 한계입니다. 저희는 이 지점에서 출발하고자 합니다. 구글시트를 대체하는 BI, 단순히 보기 좋은 대시보드가 아니라 매출 성장 중심의 의사결정 BI를 만들고 싶습니다. 누구나 매일 사용하는 데이터를 자동으로 수집하고, 매일 가공되는 과정을 모델로 남기며, 원하는 인사이트를 즉시 꺼내 쓸 수 있는 구조입니다. 데이터 파이프라인만 세팅되어 있다면 요구사항 구체화가 곧 데이터 모델링이 되고, 일회성이 아닌 회사 전체 메타데이터로 관리되며, 그 위에서 대시보드 생성과 인사이트 제공이 자동화되는 시스템. 이 모든 과정을 AI Agent 기반으로 지속 운영할 수 있는 린한 BI, 그리고 Lean Palantir에 가까운 구조로 만들고자 합니다. Lovable for Dashboard. Vibe-Dashboard. 지속적으로 내부 AI Agent를 고도화하여 현 비즈니스 생산성을 극대화한 후, 종국에는 모든 비개발자 중심의 기업들이 그들의 데이터 자산 관리 및 분석, 대시보드 시각화 및 액션 도출을 바이브코딩처럼 누구나 할 수 있는 툴이 되고자 합니다. Pipeline Ops PM Intern ✅ 왜 이 포지션을 뽑는지 Cigro · Endash 팀에서 데이터 수집 시스템의 안정성은 고객 만족도와 내부 운영 효율을 동시에 좌우하는 핵심 요소입니다. 현재 데이터 수집 상태 확인, 재수집 대응, 이슈 정리 등의 운영 업무가 Data PM(DPM) 및 세일즈/CS 인력에게 분산되어 수행되고 있으며, 이로 인해 각 역할이 본연의 업무에 집중하기 어려운 구조가 발생하고 있습니다. 본 포지션은 이러한 운영 부담을 단순히 이전하는 것이 아니라, 데이터 수집 파이프라인을 전반적으로 관찰하고 정리하며, 운영에 사람의 개입이 지속적으로 필요한 구조를 개선하기 위한 주니어 PM 인턴 역할입니다. 6개월의 인턴십 기간 동안 파이프라인 운영을 직접 경험하며, 운영 이슈를 구조화하고 시스템 개선으로 연결하는 것을 목표로 합니다. ✅ 하게 될 일 데이터 수집 상태 확인 및 운영 지원 일일 데이터 수집 상태 확인 및 기본적인 이상 여부 점검 수집 실패, 지연, 누락 이슈 식별 재수집 요청 및 결과 확인 파이프라인 이슈 정리 및 커뮤니케이션 이슈 발생 시 원인 유형 및 영향 범위 정리 Data PM, 세일즈/CS 팀과의 이슈 공유 및 우선순위 정리 베트남 데이터 엔지니어 팀과의 영어 기반 커뮤니케이션 지원 운영 구조 개선 및 고도화 지원 반복적으로 발생하는 운영 이슈 패턴 정리 사람이 직접 확인·대응하고 있는 운영 업무 목록화 자동화 또는 시스템 개선이 필요한 영역 도출 파이프라인 고도화 과제 정리 및 내부 공유 본 인턴십의 목적은 단순 운영 수행이 아니라, 운영을 직접 경험하며 “왜 사람이 계속 개입해야 하는지”를 정의하고,이를 개선 과제로 연결하는 PM 경험을 쌓는 것입니다.

자격요건

✅ 이런 분을 찾고 있습니다 데이터를 중심으로 서비스와 시스템을 바라보고 싶은 분 주니어 PM 또는 데이터/플랫폼 관련 커리어에 관심이 있는 분 반복되는 운영 문제를 정리하고 구조적으로 이해하려는 태도를 가진 분 여러 이해관계자 간 이슈를 정리하고 우선순위를 판단할 수 있는 분 해외 엔지니어 팀과의 협업 및 커뮤니케이션에 부담이 없는 분 단기 운영이 아닌 운영 구조 자체를 개선하는 역할에 동기부여가 있는 분 ✅ 자격 요건 기술 기반 서비스 또는 데이터 관련 환경에 대한 기본적인 이해 로그, 대시보드, 데이터 결과를 확인하고 이상 여부를 판단할 수 있는 역량 문서 정리 및 커뮤니케이션 능력 영어 기반 기본적인 업무 커뮤니케이션 가능 ※ 소프트웨어 개발 경험은 필수 요건이 아닙니다.

우대사항

✅ 우대 사항 데이터 파이프라인, ETL/ELT 환경에 대한 기초적인 이해 스타트업 또는 빠르게 변화하는 조직에서의 업무 경험 세일즈, CS, 운영 업무와 함께 일해본 경험 데이터 기반 문제 해결 또는 프로젝트 경험 ✅ 이 포지션의 매력 데이터 중심의 주니어 PM 역할을 실무에서 경험 파이프라인 운영부터 개선 과제 정의까지 전 과정 참여 글로벌 엔지니어 팀과 협업하며 실무 커뮤니케이션 역량 강화 6개월 동안 명확한 목표를 가진 프로젝트형 인턴십

기술스택

MySQL, PostgreSQL

채용절차

서류전형 > 직무 인터뷰 > 컬쳐핏 인터뷰 > 최종합격