Mischen von Daten, die aus Zahlungsmethoden wie Kreditkarten gesammelt werden, gemäß den Investitionsbedürfnissen und Bereitstellung an globale Investoren, die Investitionen in inländische Unternehmenswertpapiere durchführen.
- Sammeln und Integrieren von Daten, die aus Zahlungsmethoden wie Kreditkarten, POS und Mobiltelefonen erzeugt werden.
- Mischen (verarbeiten/kombinieren) der gesammelten Daten gemäß den Bedürfnissen globaler Investoren.
- Fertigstellung von Datensätzen, die tägliche Verkaufsdaten von mehr als 1.000 inländischen Unternehmen (einschließlich börsennotierter/nicht-börsennotierter Unternehmen) enthalten.
- Selektive Anpassung an die Bedürfnisse der Kunden.
- Bereitstellung der angepassten Datensätze für globale Datenvertreiber und Hedgefonds, usw.
• Datenprodukttechnik: Entwicklung von Datenprodukten auf der Grundlage alternativer Daten wie Zahlungdaten aus Südkorea und Bereitstellung für globale Investmentinstitutionen
- Entwicklung/Verbesserung von Datenpipelines
- Datensammlung/Verarbeitungstechnik unter Verwendung von AI/ML-Modellierung, API-Entwicklung usw.
• Webplattformentwicklung/-betrieb: Wartung von Webdiensten zur Bereitstellung von Datenprodukten und Entwicklung neuer Funktionen
• Entwicklungsleiter: Gesamtverantwortung für die Qualitätskontrolle des Codes der Arbeiten des Entwicklungsteams, Anleitung der Teammitglieder, Mentoring und integrierte Schulung/Fähigkeitsverbesserung
• Verbesserung von AI/Daten/Quant-bezogenen Rahmenbedingung, Einführung neuer Technologien
• Zusammenarbeit: Technische Zusammenarbeit mit dem CEO und den Quant-/Produktteams
• Bildung: Studiengang Informatik, Datenengineering, Softwaretechnik oder verwandte Fachbereiche
• Erfahrung: Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung
• Kompetenzen
- Backend-Expertise: LLM APIs, Python (Django/FastAPI/Flask), Node.js, usw.
- Versandfähig in Frontend: React / Next.js / Vue.js (betreibt derzeit eine Website auf Ruby on Rails)
Bevorzugte Qualifikationen
• Master-Abschluss oder höher
• Erfahrung in Entwicklung/Wartung von Datenpipelines
• Erfahrung in hochkomplexen Datenverarbeitungen oder AI/ML-Design/Implementierung
• Erfahrung in Cloud-Umgebungen wie AWS, Databricks im Zusammenhang mit Datenpipelines sowie Docker/Kubernetes, CI/CD
• Erfahrung in der Entwicklungskollaboration mit globalen Finanzdatenunternehmen oder globalen/inländischen Quant-Hedgefonds
• Fähigkeit zur Kommunikation in Englisch (schriftlich, mündlich)
• Erfolgreiche Erfahrungen in der Leitung/Mentoring von Venture-Entwicklungsteams (kleine Teams)
• Empfehlung von einem direkten Kontakt des CEO des Unternehmens auf LinkedIn
Leistungen und Arbeitsumfeld
• Durchführung der globalen Trends in der Entwicklung globaler alternativer Daten in AI/Daten/Finanzen mit einem weltweit führenden Ingenieurteam. Dabei sind Referenzen/Kollaboration/technisches Erlernen von Bedeutung
• Flexible und wettbewerbsfähige Gehalts- und Aktienoptionssysteme anbieten
• Möglichkeiten zur Teamentwicklung und technischen Führung
Dokumentensichtung - Erstes Interview - Abschlussannahme
Dokumentensichtung:
- Koreanischer oder englischer Lebenslauf
- Familienstandsnachweis
- (Optional) GitHub / Portfolio-Link
