Product Engineer
AI 에이전트를 팀원처럼 다루며 제품을 처음부터 출시까지 만듭니다.
- 웹·모바일 제품을 기획 단계부터 함께 설계하고 직접 출시
- LLM을 제품 기능으로 녹여내는 일 — 프롬프트, 평가, 비용까지
- 결제·구독·분석 같은 수익화 기반 구축
- 코딩 에이전트로 혼자서 팀만큼 내는 생산성
01—우리가 하는 일
AI 덕분에 작은 팀도 제품을 빠르게 만들 수 있게 됐습니다. 우리는 그 속도를 아이디어가 아니라 매출로 증명하려 합니다.
모두를 위한 앱이 아니라, 분명한 사람들이 분명하게 원하는 한 가지를 고릅니다.
몇 달이 아니라 몇 주 단위로 출시합니다. 기획부터 코드까지 AI와 함께하기에 가능한 속도입니다.
인앱 결제와 구독으로 사람들이 실제로 돈을 내는지 처음부터 확인합니다.
퍼포먼스 마케팅으로 성장시키고, 데이터가 가리키는 제품에 더 걸어 캐시카우로 만듭니다.
지금 만든 것: 5개 언어로 서비스 중인 AI 사주 앱 언니사주, 가민 워치페이스 HERNAME. 다음: 부모님을 위한 AI 케어 안부(2027년 3월 목표), 등산·러닝 앱 ibeen.
02—창업자
Steve Woo
창업자 · CEO
Steve Woo는 필명입니다. 이름과 얼굴 대신, 만든 것으로 자신을 소개하기로 한 사람입니다.
해커로 시작했습니다. 시스템이 어떻게 움직이는지 뜯어보던 습관은 직접 만드는 개발자로 이어졌고, 그 뒤로 여러 회사를 세우고 키워 온 연쇄 창업가가 되었습니다. 무대는 처음부터 한 나라가 아니라 글로벌 인터넷이었습니다.
멀티풀은 하나의 질문에서 시작했습니다. AI가 정말로 바꾼 것은 '무엇을 만들 수 있느냐'가 아니라 '몇 명이, 얼마나 빨리 만들 수 있느냐'가 아닐까. 예전에는 수십 명이 필요했던 제품을 이제 작은 팀이 AI와 함께 만들 수 있다면, 회사의 모양도 달라져야 합니다. 멀티풀은 그 답을 회사 단위로 증명하는 중입니다.
Steve는 지금도 직접 코드를 쓰고 제품을 설계합니다. 이곳에서 Steve와 일한다는 건 보고 라인의 끝에 서는 일이 아니라, 같은 문제를 앞에 둔 동료로 함께 만드는 일입니다.
말보다 데모
긴 기획서보다 돌아가는 것을 먼저 봅니다.
작게 내고 빨리 배운다
완벽한 출시보다 빠른 학습이 이깁니다.
판단은 숫자로
의견이 갈리면 데이터를 봅니다. 직급이 아니라.
AI에게 맡기고, 사람은 판단한다
반복은 AI가, 취향과 결정은 사람이 합니다.
03—일하는 방식
사무실이 없습니다. 어느 나라, 어느 도시에서든 일할 수 있습니다. 출퇴근 대신 결과물로 이야기합니다.
기획, 코드, 디자인, 마케팅, 운영까지 모든 단계에서 AI 에이전트와 함께 일합니다. AI를 잘 쓰는 것이 곧 실력입니다.
회의는 최소로, 결정은 글로 남깁니다. 시차가 있어도 일이 멈추지 않습니다.
한 사람이 제품의 한 영역을 처음부터 매출까지 맡습니다. 결재를 기다리지 않고 판단합니다.
초기 핵심 멤버에게는 회사의 성장을 함께 나누는 지분 참여를 논의합니다. 구체적인 조건은 개별로 이야기합니다.
제품마다 팀이 붙습니다. 합류하면 하나의 제품을 자기 것으로 키우게 됩니다.
04—포지션
아래 포지션에 딱 맞지 않아도 괜찮습니다. 이 일에 진심이라면 오픈 포지션으로 지원해 주세요.
AI 에이전트를 팀원처럼 다루며 제품을 처음부터 출시까지 만듭니다.
만든 제품이 돈을 벌게 만드는 사람. 숫자로 말하고 숫자로 키웁니다.
무엇을 하느냐만큼, 어떻게 느껴지느냐를 만드는 사람.
직무보다 사람을 먼저 봅니다. 당신이 가장 잘하는 방식으로 이 비전에 기여할 수 있다면.
지원서는 Steve가 직접 읽습니다.
사전 질문
몇 가지 질문에 답해 주세요. 5분이면 됩니다.
자유 형식 지원서
이력서, 포트폴리오, 링크, 소개글 — 형식은 자유입니다.
Steve와 대화
30분 남짓 화상으로 서로를 알아갑니다.
실전 과제
실제 제품의 작은 문제를 함께 풀어 봅니다.
합류
역할과 조건을 정하고 함께 시작합니다.
05—지원하기
먼저 몇 가지 질문에 답해 주세요. 그다음 이력서나 소개를 자유롭게 보내 주시면 됩니다.