-
Go-To-Market(GTM) 엔지니어는 영업 및 마케팅 과정에서 마찰 지점을 식별하고 자동화된 1:다수 실험을 통해 이를 제거하는 기술 및 자동화 전문가로 주목받고 있음
- 그러나 아직 GTM 엔지니어 채용은 초기 단계로, 2025년 6~8월 기준 채용 공고가 적으며, 많은 기업이 고용 대신 에이전시 아웃소싱을 선호
- 채용 시 AI와 자동화 기술이 역할 전반에 요구되며, 시스템 사고, GTM 기술, 데이터 기반 문제 해결, 마케팅 역량, 커뮤니케이션 스킬을 갖춘 복합 인재가 필요하며, 전 창업자 배경 선호
- 뛰어난 인재를 직접 채용하기는 매우 어렵기에, 대신 기존 직원 재배치나 AI·자동화 역량을 전체 GTM 팀에 확산하는 방안이 현실적 대안으로 떠오름
- 결국 이 직무는 RevOps·RevTech과 융합하며 발전할 가능성이 크고, 이는 기업의 GTM 전략 변화 방향을 보여주는 중요한 신호임
GTM 엔지니어란 무엇인가
-
GTM 엔지니어는 GTM Ops, Growth Ops, RevOps Engineer 등 다양한 명칭으로 불리며, 영업·마케팅 퍼널에서 발생하는 ICP 타겟팅, 전환율, CAC 문제를 자동화로 해결하는 역할임
- 제품 주도형 성장(Product-led growth)이 아닌 영업 주도형·영업 보조형 퍼널에 맞춰 성장을 지원하는 포지션임
- Ops 직무와 비슷하지만 성과 기반 인센티브 구조가 포함되는 경우가 많음
GTM 엔지니어링의 등장
- GTM 엔지니어는 GTM Ops, Growth Ops, AI Ops, RevOps Engineer, Lead to Opportunity Systems Engineer 등 다양한 이름으로 불림
- 이 역할은 GTM 문제 해결을 위해 기술과 자동화를 활용, 영업·마케팅 퍼널에서 발생하는 구매 여정(ICP 타겟팅, 파이프라인, 전환율, CAC 등) 마찰 지점을 식별하고 자동화 실험으로 제거
- 제품 주도형 성장(Product-led growth)이 아닌 영업 주도형·영업 보조형 퍼널에 맞춰 성장을 지원하는 포지션
- 결과에 연계된 인센티브 구조를 가짐
- 그러나 GTM 엔지니어는 아직 실제 만난 사례 드물며, 채용 공고도 제한적
- 2025년 6~8월 기준, 지난 한 달 45개, 3개월 128개 GTM 엔지니어 채용 공고 발견, 2024년 월 10개 미만 대비 증가하나 LinkedIn 게시물 수보다 적음
- Sumble 데이터에 따르면 GTM 엔지니어 공고는 RevTech/MarTech 공고 5개당 1개, RevOps 14개당 1개, SalesOps 35개당 1개, SDR 92개당 1개 수준
- Google Trends에서도 AI 엔지니어, 프롬프트 엔지니어, 자동화 엔지니어 같은 AI 네이티브 직업 대비 관심도가 현저히 낮음
1. 기업은 GTM 엔지니어링 아웃소싱을 선호
- 창업자와 GTM 리더들과 대화해보면 GTM 엔지니어링에 대한 호기심은 있음
-
GTM 플레이 자동화 나 더 정밀한 타겟팅 위한 창의적 의도 신호 발굴 원함
- 그러나 ROI 불확실한 미검증 역할에 풀타임 고용을 주저함
- GTM 엔지니어링 효과 여부, 채용 방법, 후보 자질, 조직 내 역할 위치가 불확실
- 최소 저항 경로: 에이전시 아웃소싱
- GTM 엔지니어 타이틀 45%가 실제 에이전시나 컨설턴트이고, Clay 파트너 디렉토리에만 120개 이상 등재됨
- 다만 에이전시 간 품질·속도·비용 효율성 차이가 크므로 검증 과정이 필요함
2. 상위 1% GTM 엔지니어 채용 어려움
- GTM 엔지니어 직함은 18개월 전부터 대중화되어, 다른 회사에서 뛰어난 GTM 엔지니어를 데려오는게 거의 불가능
- 즉, 채용 관리자는 GTM 엔지니어로 불리지 않아도 올바른 스킬과 경험을 가진 후보를 창의적 소싱하는게 필요
- 필요 스킬: 시스템 Thinker, GTM 기술 및 자동화 전문가, 마케팅에 능숙, 데이터 기반 문제 해결자, 설득적 커뮤니케이터를 섞은 프랑켄슈타인
- 이러한 스킬은 RevOps나 RevTech 외 기존 역할에 깔끔 매핑 안 됨
- 경험상 채용 관리자는 기술 스킬, GTM 통찰, 모호 문제 해결을 잘하는 능력을 합친 창업 경력자를 찾음
- 그러나 OpenAI 같은 회사가 아니면 고용이 쉽지 않음
- Seed에서 Series B 스타트업은 비즈니스 맥락과 충분한 시스템 지식을 가진 내부 인원을 이동하는 것으로 시작하는게 더 나음
- 이들은 제품, 성장, 운영, 심지어 최고참모 역할 가능(또한 그들이 외부 에이전시를 관리하는 것으로 시작 가능)
3. GTM 역할 전반의 AI와 자동화 스킬 요구
- 질문: "전담 GTM 엔지니어가 필요한가 아니면 GTM 조직 전체가 AI와 자동화 기술을 활용할 수 있어야 할까?"
- 현재 베팅은 AI 재교육과 AI 네이티브 GTM 인재 채용
- 지난 2년간 AI 기술을 요구하는 기술 GTM 채용 공고는 14배 증가
- 강력한 AI 기능은 코딩이나 특수 기술을 점점 덜 요구하고 있음
- 이제 비엔지니어도 복잡한 소프트웨어 프로젝트를 바이브코드 가능
- 데이터 주도 GTM 플레이를 실행하는데 소프트웨어 엔지니어가 왜 필요할까?
- 도구 접근이 쉬워지면서, 유니콘을 고용해서 변화를 주도하길 바라는 것보다, 기존 팀원이 GTM 엔지니어링 작업을 할수있도록 지원하는 것이 더 효율적이고 강력
- 그러나 전체 RevTech 시스템 전반의 설정, 관리, 아키텍처를 다루는 담당자가 여전히 필요함
4. GTM 엔지니어링의 RevOps/RevTech 융합 전망
- 지속적인 영향을 미치려면 GTM 엔지니어링 플레이가 더 큰 그림에 맞아야 함
- (a) GTM 조직의 가장 중요한 우선순위
- (b) 기존 기술 스택과 도구의 상호 협력 방식
- (c) 교차 기능 이니셔티브 주도 방법
- 더 넓게 보면, 이미 이 큰 그림을 담당하는 두 역할이 있음 : RevOps와 RevTech
- 둘 다 점점 AI와 자동화 스킬, 교차 기능 문제 해결, Clay 같은 차세대 도구 경험을 요구
- GTM 엔지니어링과 RevOps/RevTech의 주요 차이는 자동화된 GTM 플레이에 대한 메트릭을 보유하고, 이에 따른 보상이 있는지 여부
- 이 메트릭들은 자동 아웃바운드, 리드 육성, ABM 개인화 랜딩 페이지 등 이니셔티브와 연계 연계 가능
- RevOps/RevTech가 시스템과 결과를 모두 소유하는 것은 어려움
- 두 방향으로 진화될 것으로 전망
- 1. RevOps와 GTM 엔지니어링이 한 우산 아래 수렴하여 RevOps 역할이 강화
- 2. 또는 RevOps가 이미 RevOps를 담당하고 있는 팀, 즉 마케팅과 SDR/BDR 리더들의 시스템 파트너가 되는 것
- 솔직히 말해서, 최고의 RevOps 팀은 항상 GTM 엔지니어처럼 행동해 왔음
- 그러나, 주목을 받지 못했고, 대개 그 효과를 온전히 발휘할 만큼 충분한 인력이나 자원이 부족했음
결론 및 제언
- GTM 엔지니어는 아직 유망하지만 초기 단계의 직무로, 온라인 관심도에 비해 실제 채용은 적음
- 그러나 GTM 엔지니어링에 대한 논의는 GTM이 어떤 방향으로 나아가고 있는지 보여줌
- 2025년의 GTM은 풍부한 데이터, 가능한 한 자동화에 대한 관심, 차세대 툴링에 대한 관심, 그리고 더 빠른 반복 주기를 요구함
- GTM 엔지니어를 구인하기 전에, 다음을 추천
- 특정 유스케이스로 가치를 증명하기 위해 에이전시나 컨설턴트로 시작
- 비즈니스 맥락을 이해하면서 시스템 지식을 가진 내부 인력 재배치
- 기존 GTM 팀을 AI·자동화 도구로 재교육
- 훌륭한 RevOps(또는 RevTech) 헤드를 고용하고 팀에 충분한 자원 제공