📢 금융 공시 데이터를 포함한 대규모 문서 기반으로 RAG 파이프라인을 설계·개발하고, 성능 평가/운영 안정성까지 책임지는 엔지니어를 찾습니다.
1. Vision
인공지능이 인간을 자유롭게 만든다고 확신합니다.
Lucy는 그 인공지능의 핵심인 데이터를 혁신적으로 개선합니다. 훌륭한 데이터셋이 있어야 금융, 의학, 법률 등 수많은 분야에서 인공지능이 문제해결을 더 잘할 수 있습니다.
LLM의 성능을 향상 시키는 데이터는 반드시 필요하고, 증가하는 AI 수요를 감당하기 위해 computational power를 줄여주는 데이터는 반드시 필요하며 궁극적으로 인류의 삶을 발전시키는데 앞장서고자 합니다.
2. What we do - Proprietary Technology
피터 틸이 말한 Monopoly가 되기 위해 가장 중요한 것은 proprietary technology 입니다.
인공지능에서 최적의 성능을 내는 데이터 구조는 전통적인 json 구조가 아니라 다른 형태로 전환하는 proprietary technology를 개발합니다.
3. 최고의 성과를 내실 수 있다고 생각하시는 분은 'help@ezar.co.kr'으로 왜 저희 회사에 지원하셨는지, 잘 할 수 있는 일은 무엇인지 적어서 보내주세요. 이메일을 보낸 분만 채용 절차가 진행됩니다.
• RAG 파이프라인 설계 및 개발
- 문서 수집 → 전처리 → Chunking → 인덱싱 → 검색/리랭킹 → 생성 등 전 과정 구현
• 데이터 구조 및 Chunking 전략 고도화
- 비구조화된 문서 특성에 맞춘 Metadata/Schema/Chunking 전략 개선
• 벡터 DB 설계 및 검색 성능 튜닝
- 인덱스/파라미터/필터링/하이브리드 검색 등 검색 품질·속도 최적화
• RAG 평가 지표 설계 및 자동화된 Evaluation Pipeline 구축
- 정량 지표(정확도, Latency 등) 설계 및 테스트 자동화
• RAG 기반 LLM 서비스 개발
- 요약 보고서, 시각화 등 콘텐츠 개발
• LLM 응답 품질 개선 및 프롬프트 고도화
- 할루시네이션 완화, 출처 인용 등 응답 품질 개선을 위한 프롬프트 고도화
• 그 외 유관 업무
• Python 기반 AI 개발 경력 2년 이상
• 석사졸업이상
• RAG 시스템 설계 및 운영 경험
• ML/DL 모델 개발 경험
• RAG 기반 LLM 서비스 개발 및 운영 경험
• 금융 공시 데이터(SEC, DART 등) 활용 경험 또는 금융 도메인 문서 처리 경험
• 대용량 데이터 처리, REST API 설계 및 서버 개발 경험
• AI/Data Science Top-tier 학회/저널 게재 경험
• AI, RAG, Data Science 분야에 대한 높은 이해도 및 문제 해결 역량
👍이런 경험이 특히 잘 맞아요
• 검색 품질을 정량적 지표 기반으로 측정하고 개선해 본 경험(예: recall@k, mAP, nDCG 등)
• 문서 구조(표/각주/이미지/첨부 파일) 때문에 생기는 RAG 오류를 데이터 설계로 해결해 본 경험
• 운영 환경에서의 이슈를 모니터링하고 개선하는 QA 체계를 설계하고 운영해 본 경험
1. Service
https://lucydata.ai
2. Goals
2026년 미국, 싱가포르의 글로벌 금융기관의 AI데이터 공급기업으로 성장
3. Culture
• 자율적으로 일하는 프로(professional)들이 모인 곳.
• 사내 정치는 없음. 오직 결과물로 평가받는 곳
• 리더는 솔선수범 하는 사람
• 공정한 평가, 그에 맞는 보상
• 말은 쉽다. 사람을 평가할 때는 말이 아닌 '행동'과 '결과'로
• 결과물을 보여주지 못하면 팀을 떠나게 됨.
