❖ 우리는 어떤 팀인가.
LinqAlpha는 기관투자자(헤지펀드·자산운용사·보험사·증권사·패밀리오피스)를 위한 AI 에이전트 제품을 만드는 핀테크 회사입니다. 미국·아시아·유럽의 여러 기관 투자자가 종목 분석, 실적·공시 해석, 투자 실사(DD), 포트폴리오 분석 같은 실제 리서치 업무에 LinqAlpha를 매일 사용하고 있습니다.
Search & Integration 팀은 고객사의 데이터가 에이전트 안에서 실제로 쓰이게 만드는 팀입니다. LinqAlpha 에이전트는 이미 다양한 공개·라이선스 데이터를 검색하지만, 고객사마다 SharePoint에 쌓인 리서치 리포트, 포트폴리오·보유자산 데이터, 내부 메모처럼 자기만의 데이터가 따로 있습니다. 고객과 함께 업무에 필요한 데이터를 정리하고, 시스템에 연동하고, 에이전트가 검색할 수 있게 만든 뒤, 리포트·대시보드·에이전트처럼 고객이 일하는 방식에 맞는 형태로 전달합니다. 그리고 그것을 일회성으로 남기지 않고 다른 고객도 쓰는 코어 기능으로 일반화합니다.
직접 만드는 엔지니어링이 중심이고, 대략 개발 70%, 고객 커뮤니케이션 30% 정도입니다. 고객마다 상황이 달라서 시스템 하나를 오래 유지보수하기보다는 새로운 솔루션을 빠르게 설계하고 배포하는 일이 많습니다.
❖ 합류하면 아래와 같은 업무를 하게 됩니다!
- 고객의 업무 흐름에서 시작합니다. 어떤 데이터와 결과물이 필요한지 고객과 함께 정의합니다.
- 고객 데이터를 연동합니다. 정형·비정형 소스의 커넥터와 인제스천을 만들고, 에이전트가 쓸 수 있는 형태로 가공합니다.
- 에이전트가 검색할 수 있게 만듭니다. 고객 데이터와 LinqAlpha 데이터를 함께 찾는 검색과 도구를 만들고, 에이전트가 계획하고 검색하고 읽는 방식에 맞춰 설계합니다.
- 고객이 쓰는 형태로 전달합니다. 리포트, 대시보드, 브리핑, 에이전트, API 등 업무에 맞는 형태로 만듭니다.
- 코어 기능으로 일반화합니다. 한 고객을 위해 만든 것을 다른 고객도 쓰는 기능으로 만듭니다.
- 배포 후에도 끝까지 책임집니다. 문제가 어디서 시작됐든 끝까지 추적해 근본 원인을 고치고, 필요하면 코어 파이프라인과 백엔드까지 직접 내려갑니다.
❖ 우리는 이런 분을 찾고 있어요!
- 실제 문서나 데이터 위에서 동작하는 LLM 에이전트를 직접 만들어 프로덕션에 낸 분. 인제스천부터 에이전트가 쓰는 도구·검색, 오케스트레이션, 사용자가 쓰는 API나 UI까지 대부분을 직접 구현한 경험. 데모나 PoC가 아니라 실사용자가 쓰는 시스템이어야 합니다.
- 지저분한 실데이터를 직접 다뤄본 분. 스캔 PDF와 표, 구조가 일정하지 않은 수백 페이지 문서, 계속 바뀌는 고객사 소스에서 무엇이 깨졌고 어떻게 고쳤는지 설명할 수 있는 분.
- 에이전트가 정보를 찾는 방식을 설계해 본 분. 어떤 도구를 줄지, 관련 문서를 어떻게 좁힐지, 컨텍스트에 다 들어가지 않는 내용은 어떻게 다룰지 고민해 본 경험.
- 기술 변화에 맞춰 직접 다시 만들어 본 분. 하나의 아키텍처를 고수하기보다, 예를 들어 고정된 RAG 파이프라인을 에이전틱 검색으로 옮겨 본 경험.
- 자기가 내린 설계 결정을 짧고 명확하게 설명할 수 있는 분. 왜 그렇게 했고, 지금이라면 무엇을 바꿀지.
- 영어로 읽고 소통이 가능한 분. 글로벌한 고객사, 팀원들과 직접 소통할 수 있으신 분.
- 팀에서 파이프라인 전체를 맡아본 분들이 잘 맞는 편이에요. 도메인은 상관없고, 금융 경험이 없어도 괜찮습니다.
❖ 이런 경험이 있다면 더 좋아요!
- 코딩 에이전트를 자기 업무에 맞게 직접 세팅해 쓰는 분. Claude Code, Cursor 등에 스킬·서브에이전트·hook·메모리를 구성해 실제 일을 잘하게 만든 경험.
- 여러 고객을 대상으로 빠르게 만들고, 반복되는 부분을 재사용할 수 있게 정리해 본 경험.
- SharePoint, Google Drive, Snowflake 같은 엔터프라이즈 시스템 커넥터 개발 경험.
- 공시, 실적 발표 스크립트, 리포트, 포트폴리오 데이터 같은 금융 데이터를 다뤄본 경험.
- 엔티티 해석이나 지식 그래프로 여러 문서의 정보를 연결해 본 경험.
- 답변이 맞는지 측정·검증해 본 경험.
- 고객과 직접 문제를 정의하고 범위를 잡아본 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 → 커피챗 → 사전 과제 (48시간) → 기술 면접 → 컬쳐핏 면접 → 처우 협의 및 최종 합격
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- Data Platform Lead / Senior Data Engineer
- Data Engineer(Data Platform)
- Backend Engineer (Agent Platform)
- Frontend Engineer, AI Agent Product