하재환 | GenAI Solutions Engineer / Technical BD

GenAI 보안 솔루션을 고객 문제, 기술 검증, 제안 메시지, 가격 전략으로 연결하는 Solutions Engineer / Technical BD입니다.

Sapie Guardian 고객 미팅·기술 Q&A·세일즈킷·제안 메시지·가격 전략을 담당하며, RAG/LLM/Agent PoC 경험을 바탕으로 고객의 AI 도입 의사결정을 돕습니다.

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Sapie Guardian 고객 미팅·기술 Q&A

세일즈킷·제안 메시지·가격 전략

인바운드 AI SI 기술 검토

RAG/LLM/Agent PoC 2년 집중

AICC·추천·AI Agent 대표 사례

AWS · Databricks 인증 보유

IT / AI · Cloud · PoC 경력

2 yrs

GenAI / RAG / LLM 워크플로우 집중

KRW 3.1B

NIPA 선정 과제 규모 · 제안 기여

AWS·DB

AWS · Databricks 인증

현재 하는 일

현재 하는 일: GenAI 보안 솔루션을 고객 의사결정 자료로 바꿉니다.

현재는 Sapie Guardian의 고객 대면 Solutions Engineer / Technical BD 업무를 담당합니다. 고객의 AI 보안 우려를 듣고, 솔루션 적용 가능성·연동 방식·가격 구조·신뢰 자료를 정리해 영업과 의사결정에 필요한 형태로 패키징합니다.

고객 미팅 / 솔루션 소개

고객의 AI 도입 목적과 보안 우려를 듣고, Sapie Guardian의 적용 가능성과 사용 시나리오를 설명합니다.

기술 Q&A / 적합성 판단

민감정보 마스킹, LLM 사용 전 가드레일, API 연동, 운영 경계 등 고객이 실제로 궁금해하는 기술 질문에 대응합니다.

세일즈킷 / 제안 메시지

공공·민간 고객별로 세일즈 자료를 분리하고, 고객 피드백을 반영해 제안 메시지와 설명 자료를 개선합니다.

가격 전략 / 견적 지원

고객 예산, 제품 포지셔닝, 정부지원사업 정합성을 고려해 견적과 가격 구조를 조율합니다.

신뢰 문서 / 인증 대응

GS 인증 관련 문서와 제품 신뢰 자료 작성을 지원해 고객이 검토할 수 있는 근거를 만듭니다.

인바운드 AI SI 기술 검토

들어오는 AI SI 기회에 대해 초기 기술 검토, 솔루션 적합성 판단, 기술 Q&A를 수행합니다.

산출물

현재 업무 산출물

단순히 기술을 설명하는 데서 끝내지 않고, 고객과 영업팀이 바로 사용할 수 있는 자료와 의사결정 근거로 정리합니다.

01고객 미팅 노트 / 요구사항 정리

02솔루션 소개 자료

03기술 Q&A 정리

04공공·민간 분리 세일즈킷

05제안 메시지 / 발표 장표

06견적·가격 전략 메모

07GS 인증 및 신뢰 문서

08인바운드 AI SI 기술 검토 노트

대표 사례

현재 역할을 증명하는 대표 사례

현재의 SE / Technical BD 역할은 과거 RAG·LLM·Agent PoC, 제품화, 정부사업 제안 경험 위에 쌓여 있습니다.

대표 사례

01대표 사례 · 2026

AICC 챗봇 → 콜봇 PoC

고객 요구를 PoC, API, 응답속도, 비용 리스크 판단으로 전환한 SE/BD 사례

고객 문제: LLM 기반 상담 자동화 가능성은 있었지만, 실제 콜봇 연동 시 응답속도·멀티턴·비용 구조가 의사결정의 핵심 리스크였습니다.
내 SE/BD 역할: 초기 요구사항 정리, PoC 범위 설정, RAG 챗봇 및 콜봇 호환 API 구현, 견적·가격 구조 판단까지 단독 수행했습니다.
검증한 근거: 공식 지원문서/FAQ 약 250건 기반 RAG, 멀티턴 conversation ID, 294개 사전 캐싱, 응답속도 및 정확도 측정.
결과 / 의사결정 포인트: 고객 전달 검증 자료 기준 정확도 96.7%, 멀티턴 95%, 캐시 히트 약 0.1초를 확인했고, AWS·LLM 사용료 변동 리스크를 식별해 채널당 단가를 낮추는 가격 구조 조정을 제안했습니다.

사례 보기

02대표 사례 · 2026

스마트홈(월패드) 음성 AI — 기술 검증과 범위 통제로 수주·납품을 지원한 SE 사례

가능한 기능과 이번 계약에서 책임질 수 있는 기능을 분리해, 수주와 안정적인 수행을 지원한 SE 사례

고객 문제: 월패드 임베디드 환경에서 음성 AI를 넣으려면 '기술적으로 가능한 것'과 '이 계약에서 제공 가능한 것'을 구분하는 게 수주와 안정적 수행의 관건이었습니다.
내 SE/BD 역할: 한국어 TTS 후보(gTTS, MeloTTS, Zonos, CosyVoice, Kokoro, Coqui)를 언어 품질·설치 복잡도·런타임·지연 기준으로 직접 벤치마크하고, 회의록·기능 명세·계약 개정본 기준으로 범위를 재정렬했습니다.
검증한 근거: TTS 벤치마크 비교표, PoC 범위 축소(핵심 기기 제어+sLLM/RAG 검증), Best-Effort 지연 목표, 사후지원 경계(결함 vs 신규 요청) 정의.
결과 / 의사결정 포인트: 수주 및 납품 완료 — 일정·범위 확장·무상 지원 리스크를 계약 단계에서 통제했습니다.

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03대표 사례 · 2024–2025

idus 초개인화 추천 → Sapie-Reco

고객 추천 문제를 제품화 가능한 추천 흐름으로 연결한 PM/솔루션 사례

고객 문제: 선물 플랫폼은 구매자가 아니라 선물 받을 사람·관계·기념일·예산이 추천 기준이 되는 콜드 유저 문제가 있었습니다.
내 SE/BD 역할: 요구사항·범위·프로토타입 기획·기술 검증을 PM으로 리드하고, 추천 흐름과 제품화 핸드오프를 조율했습니다.
검증한 근거: 수신자·관계·기념일·예산·선호 조건 추출, 메타데이터 기반 후보 필터링, FAISS→Chroma 개선.
결과 / 의사결정 포인트: Sapie-Reco 제품화·본사업 상용화와 AWS Marketplace 글로벌 등재로 연결되었고, AWS AI Solution Showcase 우수 솔루션으로 선정되어 부상으로 AWS AI x Industry Week 2025 부스를 획득·운영했습니다.

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04공개 근거 · 2026

NIPA 반도체 제조 AI Agent 사업

기술 구성, 제안 메시지, 아키텍처, 사업비 구조를 수주 논리로 연결한 Technical BD 사례

고객 문제: 단순 기술 구현 가능성보다 산업 정책 적합성, 고객 문제, 사업비 구조, 확산 가능성을 하나의 수주 논리로 묶어야 했습니다.
내 SE/BD 역할: 제안 방향, 기술 구성, 아키텍처, 발표 장표와 프리세일즈 메시지 작성에 팀 제안 기여자로 참여했습니다.
검증한 근거: 반도체 제조 분야 4대 워크플로, 전문 AI Agent 21종, 1차연도 약 15.5억 원·누적 약 31억 원 규모.
결과 / 의사결정 포인트: 서면평가 약 20:1 통과 후 3:1 최종 발표에서 선정되었습니다. 정책 적합성, 산업 임팩트, 기술 실행 가능성, 사업비 구조를 하나의 수주 논리로 연결했고, 팀 제안 기여자로 참여했습니다.

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경력

경력 요약

현재 Sapie Guardian 고객 대면 업무를 앞에 두고, 과거 RAG/LLM/Agent PoC와 제품화 경험은 그 역할을 뒷받침하는 근거로 압축했습니다.

2026.01–현재

GenAI Solutions Engineer / Technical BD

솔트웨어 · 서울

Sapie Guardian 고객 대면 SE/Technical BD(고객 미팅·기술 Q&A·세일즈킷·가격 전략·B2G 요건 검토·제안)를 담당하며, 대형 엔터프라이즈 콜봇 PoC 단독 수행(영업→구현→검증→가격), 스마트홈(월패드) 음성 AI 딜 수주 지원, NIPA 반도체 AI Agent 사업 제안 기여를 수행했습니다.

2024.02–2025.12