❖ 우리는 어떤 팀인가.

헤지펀드·자산운용사 같은 기관 투자자를 위한 AI 리서치 제품을 만듭니다. 애널리스트가 며칠씩 들여다보던 실적 콜, 공시, 뉴스를 에이전트가 읽고 근거를 정리해 투자 판단에 참고할 수 있는 리서치로 돌려줍니다.

이 제품의 퀄리티는 결국 데이터에서 나옵니다. 정형 데이터와 실적 콜 트랜스크립트·공시·뉴스 같은 비정형 데이터가 함께 쓰이고, 이를 수집·정제·색인해 에이전트가 쓸 수 있는 형태로 만드는 게 이 자리의 일입니다. 데이터 품질과 파이프라인의 안정성이 그대로 제품 품질로 이어집니다.

❖ 합류하면 아래와 같은 업무를 하게 됩니다!

정형·비정형 금융 데이터를 수집·적재하는 파이프라인을 설계하고 운영합니다. (외부 데이터, 공시·트랜스크립트·뉴스 등)
수집한 데이터를 AI 서비스(검색·채팅·분석)가 바로 쓸 수 있도록 정규화·색인·서빙하는 데이터 레이어를 만듭니다.
데이터 품질·신선도·정합성을 검증하는 모니터링과 테스트 체계를 구축합니다.
대용량 데이터를 다루는 저장·색인(예: OpenSearch 등) 구조를 설계하고 성능·비용을 최적화합니다.
고객사·제품 요구에 맞춰 새로운 데이터 소스를 빠르게 연동하고, 안정적으로 유지합니다.
멀티 클라우드(AWS·Azure·GCP), 한국·미국 리전 환경에서 데이터 인프라를 운영합니다.
코딩 에이전트를 적극 활용해 개발합니다.

❖ 우리는 이런 분을 찾고 있어요!

Python(또는 동등) 기반으로 데이터 파이프라인을 직접 설계·구현해본 분.
정형·비정형 데이터를 모두 다뤄보고, 대용량 데이터의 수집·저장·색인을 설계해본 분.
데이터 품질과 안정성을 지표로 관리하고, 문제를 사전에 잡는 체계를 만들어본 분.
클라우드 환경에서 데이터 인프라를 운영·최적화해본 분.
모호한 요구를 스스로 정리하고 빠르게 만들어보는 추진력이 있는 분.

❖ 이런 경험이 있다면 더 좋아요!

금융·시장 데이터, 또는 라이선스 데이터를 다뤄본 경험.
검색 시스템(OpenSearch/Elasticsearch 등), 벡터 검색, RAG 데이터 파이프라인 경험.
스트리밍·배치 파이프라인, 워크플로 오케스트레이션(Airflow 등) 구축 경험.
데이터 모델링, 스키마 설계, 대규모 DB 운영·최적화 경험.
LLM·에이전트 서비스에 데이터를 공급해본 경험.
외부 시스템 연동, Connector 개발 경험.
Claude Code, Cursor 같은 코딩 에이전트를 써본 경험.

❖ 문화 및 복지

• 직급 없이 "OO님" 으로 소통하는 문화

• 매일매일 출근 시간에 대한 압박이 없는 시차출근제(8시 ~ 10시 출근)

• 자기개발비 지원(도서, 강의, 세미나 등)

• 점심 & 저녁 식사비 지원

• 무료 스낵바, 커피 머신, 음료 등의 간식 지원

• 업무를 위한 기기 지원(최신형 MacBook, 모니터 등)

• 각자의 위치에서 최고의 전문가인 뛰어난 동료들

❖ 채용 절차

• 서류 → Code Test → 실무진 면접 → 컬쳐핏 면접 → 처우 협의 및 최종 합격