철도 산업은 차량 공급 중심에서 벗어나 차량, 시스템, 운영이 결합된 철도 통합 사업으로 확장되고 있습니다. 현대로템이 GTX, 신안산선 복선전철 철도차량 공급을 수주하고, 김포골드라인 운영 및 유지관리 사업에도 참여하는 만큼 민자사업에서는 장기 수행계획 수립, 이해관계자 조율, 운영 연계가 중요해지고 있습니다. 전 직장에서 사업을 끝까지 책임지고 완수하는 과정을 가까이에서 보며, 저 역시 사업의 시작부터 종료까지 책임지는 역할로 성장하고 싶다는 목표를 갖게 되었습니다. 현대로템의 철도 PM은 이러한 목표를 가장 분명하게 실현할 수 있는 직무라고 생각해 지원했습니다.
사업 초기 단계에서 고객 요구, 예산, 협업 구조를 실행 가능한 수준으로 정리하여 사업의 불확실성을 줄여왔습니다. 로펌 AI 플랫폼 구축 사업에서는 고객 예산 대비 요구사항이 많아 견적 조정이 반복되었고, 이에 따라 업무 범위와 책임 기준이 불명확해질 가능성이 있었습니다. 이러한 상태가 지속되면 이후 수행 과정에서 협업 혼선과 일정 리스크로 이어질 수 있다고 판단했습니다. 계약 지원 담당으로서 요구사항 반영 수준별 견적과 협의 자료를 정리하며 변경사항을 지속적으로 관리했습니다. 또한 외부 파트너 계약 추진 과정에서는 PM 및 내부 개발자와 협의하여 당사가 수행할 영역, 파트너가 담당할 영역, 해석이 모호한 업무를 구분하고 이를 계약 조건과 역할 분담에 반영했습니다. 이를 통해 범위와 책임 기준을 명확히 하고, 향후 수행 단계에서 발생할 수 있는 리스크를 사전에 줄였습니다.
사업의 안정성은 수행 단계 이전에 계약 조건, 역할 분담 등을 어떻게 관리하느냐에 따라 좌우된다는 점을 배웠습니다. 입사 후에는 사업 수행계획 수립 단계에서 계약사항과 변경 이력을 체계적으로 관리하고, 유관부서와 협업하여 대일정을 구체화하겠습니다. 또한 책임 경계의 불명확성으로 발생할 수 있는 제작 및 납품 일정 이슈를 선제적으로 점검함으로써, 사업의 시작부터 종료까지 안정적으로 책임지는 철도 PM으로 성장하겠습니다.
철도 PM은 다수의 이해관계자 사이에서 장기적으로 사업을 관리해야 하는 직무인 만큼, 프로젝트를 구조화하고 이해관계자의 판단 기준을 조율하며 협력사 일정과 리스크를 통합적으로 관리할 수 있어야 합니다. 이러한 역할의 핵심은 커뮤니케이션 역량 입니다.
방산 사업 컨소시엄 제안 과정에서 하도급사로 참여하며 커뮤니케이션 역량을 발휘했습니다. 해당 사업은 주관사, 하도급사, 재하도급사가 함께 참여하는 구조였고, 방산 보안 이슈로 인해 주관사의 정보 제공이 제한적이었습니다. 이로 인해 업무 범위에 대한 작은 해석 차이도 내부 수행 리스크로 이어질 수 있었고, 문서 누락은 곧 수주 리스크가 되는 상황이었습니다. 먼저 보안상 모호한 사항을 쟁점화해 주관사와 즉시 소통했습니다. 이를 바탕으로 4년간의 전체 마일스톤을 대략적인 WBS로 구분하고, 예상 필요 인력과 연차별 수행 내역을 산출해 견적과 제안서를 작성했습니다. 또한 주관사의 4개 이상 부서와 동시다발적으로 커뮤니케이션하며 제출 기준과 문서 형식을 통일했고, 재하도급사 산출물의 정합성까지 점검했습니다. 그 결과 복잡한 컨소시엄 구조 속에서도 결격 사유 없이 입찰을 마무리하며 수주에 기여했습니다.
제한된 정보 환경에서도 실행 가능한 범위와 제안 기준을 세울 수 있었던 이유는, 이해관계자 간 해석 차이를 줄이고 공통의 판단 기준으로 재정리하는 방식으로 소통했기 때문입니다. 철도 PM으로서도 사업 수행계획, 납기 일정, 이슈를 체계적으로 관리하며 복합 사업을 안정적으로 이끌겠습니다.
[Adaptable Talent] 서로 다른 이해관계자의 기준을 빠르게 정렬하고, 새로운 도구를 학습해 협업 방식 자체를 개선해온 사람입니다.
ESG AI 솔루션 수주 당시 이해관계자마다 요구사항을 해석하는 관점이 달라 문제가 발생했습니다. 고객은 필요성 중심으로 요구를 설명했지만 구체적인 기능과 범위를 명확히 정의하지 못했고, 내부 개발팀은 기능 단위의 요구사항이 없으면 개발 가능 여부를 판단하기 어렵다는 입장이었습니다. 같은 내용을 두고도 각자의 도메인 언어와 해석 기준이 달라 조율 과정이 길어졌고, 요구사항 확정과 초기 검토 일정에도 영향을 줄 수 있는 상황이었습니다. 저는 이를 단순한 소통 문제가 아니라, 이해관계자마다 요구를 판단하는 기준이 다르기 때문에 발생한 구조적 문제로 보았습니다. 이 간극을 줄이기 위해 고객 요구를 기능 단위로 구조화하고, 평소 관심 있게 익혀온 AI 바이브 코딩을 활용해 MVP 화면을 직접 시각화했습니다. 이를 통해 고객과 개발팀이 동시에 참고할 수 있는 공통 기준을 만들었고, 고객은 자신의 요구를 더 구체적으로 피드백할 수 있었으며 개발팀도 개발 가능 범위를 빠르게 판단할 수 있었습니다. 그 결과 초기 데모 전달 기간을 기존 3주 수준에서 1주 이내로 단축했습니다.
새로운 도구를 빠르게 익히는 데 그치지 않고, 이를 활용해 협업 기준을 정렬하고 프로젝트 진행 효율까지 높여왔습니다. 민자사업실은 차량, 운영, 금융, 공공기관, 협력사가 함께 움직이는 복합 사업인 만큼, 다양한 이해관계자의 기준을 빠르게 맞추고 새로운 기술과 업무 방식을 유연하게 흡수해 사업 실행력을 높이는 Adaptable Talent로 기여하겠습니다.