Role at a glance
- Job function
-
AI & Data Data Science
- Salary
- Not yet verified Check the description for pay details; an amount or pay period has not been verified.
- Location
- Seoul, South Korea
- Work arrangement
- On-site
- Employment
- Full-time
- Experience
- Entry Level 2–15 years
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Qualifications
Required
- ㆍTransformer와 LLM의 Pre-training / Fine-tuning / Post-training 구조를 이해하고, 실제 모델을 학습하거나 Fine-tuning한 경험이 있는 분
- ㆍGRPO, DPO, SFT, RL, Continual Learning 중 하나 이상의 방법론을 직접 구현한 경험이 있는 분
- ㆍLlama, Qwen, Gemma 등 Open-source LLM을 활용한 Fine-tuning 또는 Post-traning 경험이 있는 분
- ㆍLLM Traning용 Dataset을 직접 설계
- 생성
- 전처리하거나, 대규모 Dataset / Data Pipeline을 구축한 경험이 있는 분
- ㆍLLM Evaluation / Benchmark를 직접 구축하거나 운영한 경험이 있는 분
- ㆍSEC EDGAR, DART 또는 금융 데이터를 활용한 경험이 있는 분
Preferred
- ㆍRAG 기반 LLM 서비스 개발 및 운영 경험
- ㆍ금융 공시 데이터(SEC, DART 등) 활용 경험 또는 금융 도메인 문서 처리 경험
- ㆍ대규모 데이터 처리 및 데이터 파이프라인 구축 경험
- ㆍLLM Training / Post-training 또는 NLP 관련 논문 및 프로젝트 수행 경험
- ㆍAI / Data Science 분야 Top-tier 학회
- 저널 게재 경험
- ㆍAI, LLM, RAG, Data Science 분야에 대한 높은 관심과 문제 해결 역량
About the role
Original posting provided by 이자
About the role
이자(eZar Inc.)는 2017년에 설립된 회사로 사원수 20명 규모의 벤처기업입니다. 서울 영등포구 의사당대로 83 (여의도동, 오투타워)에 위치하고 있으며, LLM AI Agent 개발사업을 하고 있습니다.
1. Vision
Lucy는 금융 AI의 성능을 높이기 위해 미국 SEC EDGAR와 국내 DART를 비롯한 수백만 건의 금융 공시 데이터를 AI가 정확하게 이해하고 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 Financial AI Data Infrastructure를 구축하고 있습니다.
구축한 데이터를 바탕으로 LLM Training / Post-training 영역으로 확장하며, 글로벌 시장에서 함께 도전할 분을 찾습니다.
2. What we do
LLM의 성능을 올리는 데이터구조와 학습(트레이닝)에 관한 proprietary technology를 개발합니다.
당사의 전처리 데이터를 기반으로 continued pre-training, post-training, RL 연구와 computational power를 줄이는 데이터 인프라를 진행하고 있습니다.
3. Service
https://lucydata.ai
4. US Expansion
Lucy는 이미 매출의 60% 이상이 미국에서 발생하고 있습니다.
BEP를 넘어 2026년 1 & 2분기 모두 흑자를 기록했습니다.
2026년 3 & 4분기에 본사를 미국으로 이전중입니다.
5. Goals
LLM 생태계의 더 깊숙한 곳으로 들어가서 더 큰 문제를 해결하고자 합니다.
LLM의 성능을 올리는 데이터 인프라에 대한 수요는 이미 미국에서도 폭발적으로 성장하고 그 가치를 인정 받고 있습니다.
Scale AI, Surge AI, Mercor, AfterQuery, Invisible Technologies 등 LLM training 기업들이 앞으로도 더욱 성장하리라 확신하며 그 중심에 서고자 합니다.
6. Culture
가장 중요한 가치
높은 인재밀도, 낮은 의사소통비용, 그리고 미친 속도로 결과물 만들기.
위 3가지가 본인과 맞다면 인생 최고의 성장과 도전을 할 수 있는 회사입니다.
자율적으로 일하는 프로(professional)들이 모인 곳.
사내 정치는 없음. 오직 결과물로 평가받는 곳
공정한 평가, 그에 맞는 보상
말은 쉽다. 사람을 평가할 때는 말이 아닌 '행동'과 '결과'로
7. 혜택 및 지원
성과에 따라 최고 수준의 보상 지급
원팀으로 미친 성과를 내기 위해 전폭적인 지원
What you'll do
ㆍLucy의 SEC EDGAR / DART 금융 데이터를 활용한 LLM Training 및 Post-training
ㆍGRPO, DPO, SFT, RL, Continual Pre-training 등 다양한 학습 방법의 구현 및 성능 비교
ㆍFinancial Reasoning Dataset 및 Evaluation / Private Benchmark 구축
ㆍ모델 학습 -> Evaluation -> Error Analysis -> 데이터 개선 사이클 자동화
ㆍ데이터 구조와 학습 방식에 따른 Accuracy, Reasoning, Hallucination, Cost 변화 분석
ㆍ새로운 금융 데이터를 지속적으로 반영하기 위한 Continual Learning Pipeline 개발
Requirements
ㆍTransformer와 LLM의 Pre-training / Fine-tuning / Post-training 구조를 이해하고, 실제 모델을 학습하거나 Fine-tuning한 경험이 있는 분
ㆍGRPO, DPO, SFT, RL, Continual Learning 중 하나 이상의 방법론을 직접 구현한 경험이 있는 분
ㆍLlama, Qwen, Gemma 등 Open-source LLM을 활용한 Fine-tuning 또는 Post-traning 경험이 있는 분
ㆍLLM Traning용 Dataset을 직접 설계·생성·전처리하거나, 대규모 Dataset / Data Pipeline을 구축한 경험이 있는 분
ㆍLLM Evaluation / Benchmark를 직접 구축하거나 운영한 경험이 있는 분
ㆍSEC EDGAR, DART 또는 금융 데이터를 활용한 경험이 있는 분
ㆍAI / NLP 관련 논문이나 최신 기술을 읽는데 그치지 않고 직접 구현하고 실험해 결과를 확인하는 분
ㆍ정해진 업무를 기다리기보다 문제를 발견하고 스스로 해결하며, 빠르게 실행하고 개선할 수 있는 분
* 모든 항목을 충족할 필요는 없습니다. 학력·논문 실적보다 실제로 무엇을 만들었고, 어떤 문제를 해결했으며, 모델 성능을 얼마나 개선했는지를 더 중요하게 봅니다.
Preferred qualifications
ㆍRAG 기반 LLM 서비스 개발 및 운영 경험
ㆍ금융 공시 데이터(SEC, DART 등) 활용 경험 또는 금융 도메인 문서 처리 경험
ㆍ대규모 데이터 처리 및 데이터 파이프라인 구축 경험
ㆍLLM Training / Post-training 또는 NLP 관련 논문 및 프로젝트 수행 경험
ㆍAI / Data Science 분야 Top-tier 학회·저널 게재 경험
ㆍAI, LLM, RAG, Data Science 분야에 대한 높은 관심과 문제 해결 역량
Benefits
당사 소개 및 근무 환경
1. History
• KB인베스트먼트 시드투자 유치
• 신한금융지주 신한퓨처스랩 선정 (2022-03)
• NH금융지주 NH디지털챌린지 선정 (2022-04)
• 삼성증권 오픈이노베이션 선정 (2022-05)
• 국내 주요고객사 확보(삼성증권, KB증권, 신한투자증권, 키움증권, NH투자증권, 한화투자증권 등)
2. Service
https://lucydata.ai
3. Goals
• 2026년 미국 샌프란시스코로 본사 이전 중
• 2027년 미국 LLM 고객사 확보 목표
Hiring process
• 서류전형 > 1차면접(화상) > 2차면접(화상) > 최종합격
• 면접일정은 추후 통보됩니다.
About the company
이자
1. Vision Lucy는 인공지능의 성능은 데이터가 결정한다고 믿습니다. 2. What we do - Proprietary Technology 피터 틸이 말한 Monopoly가 되기 위해 가장 중요한 것은 proprietary technology 입니다. 인공지능에서 최적의 성능을 내는 데이터구조와 학습(트레이닝)에 관한 proprietary technology를 개발합니다. 당사의 전처리 데이터를 기반으로 continued pre-training, post-training, RL 연구와 computational power를 줄이는 데이터 인프라를 진행하고 있습니다. 3. Service https://lucydata.ai 4. Goals & Global Expansion Lucy는 미국 고객사를 이미 확보했고 매출의 50% 이상이 미국에서 발생하고 있습니다. BEP를 넘어 2026년 1 & 2분기 모두 흑자를 기록했습니다. 2026년 3 & 4분기에 본사를 미국으로 이전. 미국에서 100조원 기업을 목표로 성장/도전 중 5. 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 최종결정은 리더가. 대신 그 결정에 대한 책임도 리더가 지는 곳. 6. 혜택 및 지원 효율적 업무환경 최우선 최신 장비 지원(MacBook 등) 재택 + 하이브리드 근무 가능 7. 창업자가 전하는 말 - 높은 인재밀도, 낮은 의사소통비용, 그리고 미친 속도로 결과물 만들기. - 위3가지가 본인과 맞다면 인생 최고의 성장과 도전을 할 수 있는 회사임.