LLM 때문에 잠 못 드는 사람을 찾습니다.

지난 2년간 프로그래밍의 규칙이 바뀌었습니다.

원래 불가능했던 소프트웨어가 가능해졌고 원래 어렵던 것들이 쉬워졌습니다.

대부분의 사람은 이 변화 앞에서 두 가지 중 하나를 합니다.

못 본 척하거나 불안해하거나. 마지글은 세 번째를 택한 사람들이 모인 곳입니다.

이 변화를 직접 만드는 쪽 말입니다.

우리는 IT가 닿지 않은 곳에 IT를, AI가 닿지 않은 곳에 AI를 심습니다.

GDP의 큰 축인 1·2차 산업은 지금까지 소프트웨어가 제대로 침투하지 못한 영역이었습니다.

프로그래밍이 결정론적이라 현실 문제의 일부밖에 풀지 못했기 때문입니다.

LLM은 이 벽을 무너뜨렸고 이제는 정말로 깊은 침투가 가능해졌습니다. 우리는 그 최전선에 있습니다.

AI는 외주가 안 된다는 말. 작년부터 시장에 들어오는 AI 프로젝트는 문법이 완전히 달라졌습니다. 실제 업무 현장에 들어가 프로세스를 직접 뜯어봐야 진짜 문제가 보이고 과제 자체가 계속 바뀝니다.

잘 짜인 화면설계서와 기능 목록을 넘겨받아 구축하는 시대의 문법으로는 풀리지 않는 일입니다. 이 영역에 필요한 건 복잡한 비즈니스 맥락을 이해하고 데이터 파이프라인부터 닦아내며 실제 일하는 방식을 AI로 재설계하는 대체 조직입니다. 마지글은 바로 이 공백을 메우려고 현장으로 직접 걸어 들어갔습니다.

솔직하게 말하겠습니다. 요즘 채용공고를 보면 다들 똑같은 말을 합니다. 아무나 AI로 문제를 해결하고 다들 Making AI Great Again을 외치고 다들 이모지를 붙여 함께 성장해요라고 합니다. 저희도 그렇게 쓸 수 있지만 안 쓰겠습니다. 그런 공고에 끌리는 사람은 저희가 찾는 사람이 아니기 때문입니다.

우리는 어렵습니다. 대충 돌아가는 데모는 세상에 널렸습니다. 하지만 실제 현업에서 진짜로 쓰이는 AX가 되려면 대개의 경우 어려운 문제가 하나씩 껴 있습니다.

이 복병 하나를 정면으로 풀어내지 못하면 나머지가 다 장난이 됩니다. 저희 일의 대부분은 AI 에이전트가 잘 처리해줍니다. 문제는 그 나머지 1%입니다. 이걸 푸는 곳과 못 푸는 곳이 진짜 100%와 가짜 1%를 가르게 됩니다.

그래서 역량이 부족하면 아예 시작하지 않는 게 낫습니다. 주니어든 시니어든 마찬가지입니다. 단, 학벌이나 전공을 보는 게 아닙니다. 생소한 도메인과 새로운 기술을 초고속으로 흡수하는 논리적 사고력을 봅니다. KAIST 전산학 석·박사 중심의 R&D 풀에서 시작한 팀이지만 우리가 보는 건 어려운 문제 앞에서 도망치지 않는 머리와 근성입니다.

우리가 일하는 현장.

마지글은 대한민국 산업의 심장부에서 일합니다. 거대 공장, 조선소, 건설 현장의 가공되지 않은 야생 데이터를 정복하며 진짜 문제를 풉니다. 이건 서울 사무실에서 슬랙으로 되는 일이 아닙니다. 여러분이 상상하는 것보다 훨씬 더 강하게 현장에 들어가야 합니다. 우리는 이걸 FDE(Forward Deployed Engineering)라고 부르는데 그 정도가 통념과 많이 다릅니다.

기술적 전문성을 갖고 고객 현장에 전진 배치되어 현업 담당자보다 현업을 더 잘 파악하고 숨은 문제를 스스로 발굴해 직접 빌드해서 풀어버려야 합니다. AWS조차 차단된 온프레미스 폐쇄망을 뚫고 수십 년 묵은 레거시 안으로 직접 들어가야 합니다. 지방 상주와 현장 밀착을 각오해야 합니다. 이게 불편하게 들린다면 솔직히 맞지 않는 자리입니다.

대신 이 고생은 아무나 가질 수 없는 것으로 돌아옵니다. 흔한 웹·앱 개발자와 비교할 수 없는 대한민국 1% 수준의 현장 엔지니어링 경험, 정형화되지 않은 진짜 데이터를 다뤄본 해상도, 내가 만든 것 하나가 수조 원 규모 현장의 효율을 끌어올리는 임팩트. 이런 건 판교 오피스에서는 절대 얻을 수 없습니다.

우리가 걸어온 길.

삼성전자, GS칼텍스, 한화오션, 삼성글로벌리서치 같은 국내 유수 기업의 핵심 공정과 내부 의사결정 문제를 풀어왔습니다. 그리고 여기서 쌓은 도메인 경험을 지렛대 삼아 MES, 건설, 인프라, 디지털 콘텐츠 등 여러 도메인에서 자체 AI 프로덕트를 빌드하고 있습니다. 전통 SI가 프로젝트를 할수록 사람이 늘어나는 인간 병목 모델이라면 마지글은 프로젝트를 할수록 검증된 로직이 우리 자산으로 쌓이는 모델입니다.

대표 레퍼런스.

정유 공장에서는 검색되지 않던 트러블슈팅 데이터를 비정형 자료부터 검색 가능한 데이터로 바꾸고 LLM 가이드를 생성해 경력 1년 이하 작업자도 즉시 대응 가능한 수준을 구현했습니다. 조선 분야에서는 설계와 생산 데이터의 괴리로 척당 수천억 규모에서 10% 이상 벌어지던 건조 원가 오차를 예측 모델로 축소했습니다. 안전 분야에서는 작업 전 안전 브리핑의 휴먼 에러와 사고·법적 리스크를 STT와 사내 안전 문서를 학습한 AI Agent로 실시간 체크합니다. 리서치·금융 분야에서는 200여 개 웹페이지를 수작업 크롤링하던 뉴스레터 발행을 사이트 구조 분석 없이 자동 필터링하는 크롤러로 대체했습니다.

이번에 함께할 세 자리.

세 직군이지만 결국 요구사항은 비슷합니다. 현업보다 현업을 더 잘 파악하고 어려운 문제를 끝까지 책임지는 것. 세일즈가 현장을 진단해 실행 가능한 문제로 바꾸면 PM이 그 모호한 니즈를 진짜 과제로 설계하고 엔지니어가 전진 배치되어 엔드투엔드로 빌드하는 방식입니다.

1. AI 엔지니어(FDE).

절대로 코딩만 하는 자리가 아닙니다. 문제 정의부터 프로토타이핑까지 프로가 일하는 실전 전 과정을 가져가야 하는 자리입니다.

하는 일: 고객의 모호한 요구 속 진짜 페인 포인트를 찾아 기술적으로 풀 수 있는 계산과학적 문제로 구조화합니다. 짧은 사이클로 프로토타입을 빌드해 고객·시장과 직접 부딪히며 다듬습니다. LLM의 추론과 전통 CS 알고리즘 사이의 경계를 설계하고 RAG·AI Agent 파이프라인을 실전 구축합니다. 컨설팅으로 검증된 로직을 자체 SaaS 솔루션으로 자산화합니다.

찾는 사람: 비전공자라도 자료구조·알고리즘 같은 기초를 집요하게 파고들어 새 도메인을 초고속으로 흡수하는 논리적 사고력을 갖춘 분. 기획서대로 짜는 데서 멈추지 않고 이 기능이 비즈니스에 어떤 가치를 주는지 끊임없이 묻는 제품 중심 사고를 가진 분. 기획의 구멍이나 모호한 요구를 만났을 때 회피하지 않고 정의하고 끝까지 완결해 본 분. AI 에이전트를 일상 도구로 깊게 써서 남보다 몇 배 빠르게 스코프를 쳐내는 분.

2. 세일즈.

우리 세일즈는 완성된 상품을 팔 수가 없습니다. 현업 안으로 들어가 그들도 모르는 문제를 찾아내고 그게 어떻게 풀리는지를 함께 그려야 합니다. 첫 미팅에서 전통 프로세스를 진단해 실행 가능한 프로젝트로 바꾸는 것부터 시작합니다.

하는 일: 산업 현장에 직접 들어가 진짜 페인 포인트를 발굴하고 솔루션을 기획·제안합니다. 엔지니어와 한 몸으로 움직이며 기술적으로 가능한 것과 고객이 원하는 것 사이를 좁힙니다. SI에서 시작한 관계를 솔루션으로 확장하고 인수·JV 등 다양한 딜 구조로 발전시킵니다.

찾는 사람: AI 기술로 무엇이 가능해졌는지를 이해하고 설명할 수 있는 분. 현장 담당자보다 그 업을 더 깊이 파고들어 신뢰를 얻어내는 집요함이 있는 분. 정해진 상품이 없는 상태에서 문제와 해법을 함께 설계하는 걸 즐기는 분.

3. PM.

LLM 시대에는 미리 기획서와 RFP를 쓰는 것 자체가 극도로 어려워졌습니다. 기술이 아직 불확정적이라 top-down 기획이 통하지 않습니다. 그래서 우리 PM은 불확실성 한복판에서 문제를 정의하고 만들면서 방향을 잡는 사람이어야 합니다.

하는 일: 고객·엔지니어·시장 사이에서 무엇을 먼저 풀지 정의하고 우선순위를 잡습니다. 완성된 계획이 없는 상태에서 프로토타입을 돌려보며 스코프를 수렴시킵니다. 기술적 난점과 비즈니스 가치를 동시에 저울질하며 될 것과 안 될 것을 빠르게 판단합니다.

찾는 사람: 모호함 속에서 질서를 만드는 데서 쾌감을 느끼는 분. 기술을 충분히 이해해 엔지니어와 대등하게 논쟁할 수 있는 분. 직무 경계 없이 필요하면 뭐든 하며 팀을 결과로 이끌어본 분.

이런 분은 지원해 보세요.

• 남들이 이건 원래 안 되는 거야라고 할 때 이제는 LLM이 나왔는데?가 먼저 떠오르는 분.

• 폐쇄망 공장 한복판에서 몇 주씩 뒹구는 걸 유배가 아니라 기회로 보는 분.

• 현업 베테랑을 하루 만에 이겨먹을 만큼 도메인을 빨아들이는 흡수력을 가진 분.

• 아무도 안 정해준 문제를 스스로 정의하고 끝까지 물고 늘어져 완결해 본 분.

• 완벽한 설계보다 오늘 돌아가는 프로토타입 하나가 낫다는 걸 몸으로 아는 분.

이런 분은 지원하지 마세요.

• 잘 짜인 기획안과 명확한 스펙이 내려와야 일이 시작되는 분.

• 지방·현장 상주라는 말에 아 그건 좀이라고 생각하시는 분.

• AI로 뭐든 다 된다고 믿는 분. 진짜 어려운 1%는 거기서 시작합니다.

• 함께 성장해요 같은 따뜻한 공고에 마음이 놓이는 분.

• FOMO는 느끼지만 그걸 구경으로만 소비하고 싶은 분.

보상과 환경.

• 첫 커리어라면 누구와 어떻게 일하느냐가 다음 5년을 결정합니다.

• 최정예 동료들과 한 팀이 되어 문제를 정의하고 빌드하는 전 과정을 옆에서 직접 보고 치열하게 토론하며 실전 감각을 몸으로 익히는 환경을 제공합니다.

• 보상은 역량과 경험에 따라 협의합니다.

• 근무 형태는 원격을 기조로 유연하게 운영하되 프로젝트 성격상 고객사 상주가 필요하면 숙소와 체재비를 전액 지원합니다.

• 다만 앞서 말했듯 현장 밀착은 이 일의 본질입니다.

채용 절차.

서류 접수(이력서·포트폴리오 이메일) → 대표 커피챗 → 과제 면접(실제 비즈니스 문제 해결, 면접비 별도 지급) → 처우 협의 및 최종 합류.

지원과 문의: seungwoo.schin@mazigle.ai (신승우). LLM이 만든 불안을 구경만 할지 그 반대편에서 직접 만들지는 당신의 선택입니다.