1. 지원 분야 및 직무 역량과 관련된 프로젝트/공모전/논문/연구/학습/활동/경험 등을 작성해 주세요.
- 고객의 요구를 파악하고 협력관계를 만든 경험
경영대학 학생회 대외협력국장으로 활동하며 외부 업체 발굴부터 제안, 조건 협의, 계약 이행과 사후 관리까지
대외협력 업무 전반을 맡아 진행했습니다. 학생들에게 실질적인 혜택을 제공할 업체를 확보하기 위해 기업과 매장을 직접 조사하고, 콜드메일로 연락을 시도하며 새로운 접점을 마련했습니다.
단순한 제휴 요청을 넘어서, 학생들이 바라는 혜택과 업체가 기대하는 홍보 효과를 모두 반영해 상호 이익이 될 수 있는 조건을 제시하는 데에 집중했습니다.
이후 담당자들과 직접 만나 세부 조건을 조율했고,
제휴가 체결된 뒤에도 약속한 내용이 제대로 이행되는지 끝까지 확인했습니다.
특히 후리스 공동구매를 추진했던 경험이 기억에 남습니다. 세 곳의 업체와 직접 미팅하여
가격, 원단, 자수 품질, 납기 등 다양한 요소를 꼼꼼히 비교했습니다.
가장 저렴한 가격만을 우선하지 않고, 실사용자인 학생들의 요구와 학교 일정에 맞춰 안정적인 납품이 가능한지를
우선으로 판단해 업체를 선정했습니다.
이 경험을 통해 영업은 단순히 상대방을 설득하는 것이 아니라,
서로의 요구와 내가 이뤄야 하는 목표 사이에서 실행 가능한 접점을 찾는 일임을 몸소 깨달았습니다.
- 계약부터 매출 회수까지 직접 관리한 실무 경험
그 후 법무법인 율촌 재경팀 빌링 파트에서 6개월간 근무하며,
계약이 실제 매출로 이어지는 전 과정을 경험했습니다.
사건별로 계약 조건, 시간 단가, 할인 조건, 성공 보수 기준 등이 모두 달랐기에,
계약서와 업무 시간 데이터를 꼼꼼히 대조하면서 청구 금액을 산정하고 인보이스와 세금계산서까지 발행했습니다.
이후에는 매출 증빙, 입금 확인, 미수금 관리 등 청구 이후의 모든 과정을 책임졌습니다.
특히 월말과 연말, 여러 고객의 청구가 한꺼번에 몰릴 때에는 각 건의 마감 기한과 진행 상황을 정확히 파악하고,
필요한 정보나 회신이 지연될 경우 직접 담당 변호사와 비서를 찾아가 확인했습니다.
고객 요구로 청구 조건이 변경되는 상황에는 계약 및 내부 기준을 다시 확인하고, 관련자들과 적극적으로 내용을 조율했습니다.
이 과정에서 계약을 성사시키는 것 못지않게, 이후의 조건과 매출을 정확하게 관리하고 관계자들과 끊임없이
소통하는 중요함을 몸으로 느꼈습니다.
-외부 고객과 내부 조직을 연결하는 영업
학생회 비상대책위원장으로서 전체 운영을 총괄했을 때, 신입생 행사에 필요한 단체복 도입을 추진한 일이 있었습니다.
그 필요성과 기대 효과를 체계적으로 자료화해 학장단을 설득, 지원금을 확보했습니다.
이후에는 여러 업체의 가격, 품질, 납기 조건을 면밀히 비교해 공개 입찰 방식으로 업체를 선정했습니다.
내부 구성원의 요구와 예산, 외부 업체의 공급 조건을 동시에 살피며 프로젝트를 추진했던 경험입니다.
이 세 가지 경험을 통해, 영업은 단순히 제품을 판매하는 일이 아니라 고객의 목소리를 듣고 내부와 외부 이해관계를 조율하여
최적의 조건을 만들어 내는 일임을 배웠습니다.
또한 계약 체결 이후에도 매출과 관계를 꾸준히 관리하는 것이 중요함을 실감했습니다.
SK하이닉스에서도 시장과 고객의 요구를 예리하게 읽어내고, 내부 조직과 긴밀히 소통하며
고객과 회사 모두에 지속가능한 가치를 더하는 영업 담당자로 성장하겠습니다.
2. AI를 활용한 프로젝트/공모전/논문/연구/문제 해결 경험 등을 작성해 주세요.
최근 바이브코딩에 관심이 생겨 새로운 사업 아이디어를 구상하면서 생성형 AI를 적극적으로 활용했습니다.
시장과 경쟁 서비스를 조사하고 아이디어를 구체화할수록 고려해야 할 기능과 검증해야 할 가설은 계속 늘어났습니다.
문제는 생각의 범위가 넓어지는 만큼 실제 실행은 오히려 늦어진다는 점이었습니다.
여러 가능성을 동시에 고민하다 보니 무엇부터 검증해야 할지 선택하기 어려워졌고,
저 역시 아이디어를 정교하게 만드는 데 집중한 나머지 직접 만들어보고 사용해보는 단계로 넘어가지 못하고 있음을 깨달았습니다.
그래서 기존에 구상하던 사업과는 별개로 범위를 의도적으로 줄여,
AI를 활용해 작은 결과물을 직접 만들어보는 프로젝트를 시작했습니다.
평소 인스타그램에서 전시, 장소, 활동 등 ‘언젠가 해보고 싶은 것’을 자주 저장하지만
막상 주말이 되면 다시 찾아보지 않아 실제 행동으로 이어지지 않는 개인적인 문제에서 출발했습니다.
저는 정보가 부족한 것이 아니라 이미 모아둔 정보를 다시 찾고, 현재 상황에 맞는 것을 고르고,
구체적인 계획으로 만드는 과정이 번거로운 것이 문제라고 정의했습니다.
이를 해결하기 위해 간단한 프로토타입 형태의 ‘한걸음 비서’라는 프로그램을 만들어보기로 했습니다.
이 과정에서 생성형 AI를 단순히 궁금한 내용을 묻고 답을 얻는 용도로 사용하기보다,
제가 정의한 문제를 프로그램의 구조와 기능으로 변환하는 데 활용했습니다.
먼저 흩어져 있는 관심 장소와 활동을 입력값으로 두고 사용자의 선호, 기분, 함께할 사람, 사용할 수 있는 시간 등의 상황 정보를
결합해 실행 가능한 활동을 제안하도록 구조를 구체화했습니다.
단순히 장소 하나, 행동 하나, 지원정책 하나를 추천하는 데 그치지 않고 여러 후보 중 현재 상황에서 실행할 수 있는
선택지를 추려 구체적인 일정과 활동 계획으로 연결하는 것을 목표로 삼았습니다.
생각에 머물던 아이디어를 AI와 반복적으로 구체화하고 수정하면서 실제로 사용할 수 있는
간단한 프로그램의 형태까지 구현했습니다.
추천이 일회성으로 끝나지 않도록 이후의 행동을 다음 추천에 반영하는 방식도 고민했습니다.
추천받은 활동을 실제로 수행했는지, 반복적으로 제안받고도 선택하지 않았는지 등을 다음 판단에 반영하고,
지인이 추천한 경험이 실제 행동으로 이어진다면 해당 지인의 취향과 영향도를 더 크게 반영하는 방식으로 추천 구조를 설계했습니다.
이 과정에서 AI가 모든 판단을 대신하게 하기보다는 어떤 데이터를 입력하고 어떤 기준으로 결과를 선별해야
사용자에게 의미 있는 결과가 나오는지 계속 검토했습니다.
AI가 제시한 아이디어 역시 그대로 적용하지 않고 제가 처음 정의한 문제와 실제 사용 상황에 맞지
않는 기능은
덜어내며 범위를 조정했습니다.
프로토타입을 만들면서 가장 크게 얻은 것은 완성된 프로그램 자체보다 문제를 해결하는 방식의 변화였습니다.
이전에는 좋은 아이디어를 충분히 고민하고 기능을 정교하게 설계한 뒤 실행해야 한다고 생각했습니다.
하지만 이번에는 해결하려는 문제를 하나로 좁히고, AI를 활용해 빠르게 형태를 만든 뒤 직접 결과를 확인하면서
다음 질문을 찾는 방식이 더 효과적일 수 있다는 것을 경험했습니다.
또한 생성형 AI의 결과는 정답이 아니라 빠르게 가설을 구체화하고 검증할 수 있게 만드는 재료이며,
최종적으로 무엇을 선택하고 버릴지는 문제를 정의한 사람이 판단해야 한다는 점도 배웠습니다.
이 경험은 별도로 구상하고 있는 사업을 추진하는 방식에도 긍정적인 영향을 주었습니다.
많은 기능과 가능성을 한꺼번에 고민하기보다 **핵심 문제를 명확히 정의하고
, 가장 작은 형태로 먼저 구현한 뒤 실제 결과를 바탕으로 수정하고 확장하는 것**이 중요하다는 기준을 갖게 되었습니다.
앞으로도 AI를 단순한 질의응답 도구가 아니라 복잡한 문제를 구조화하고
아이디어를 빠르게 실행 가능한 형태로 전환하며,
시행착오의 속도를 높이는 문제 해결 도구로 활용하겠습니다.