Data Engineer(Data Platform)

소개

[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.

주요업무

• 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.

자격요건

• 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.

우대사항

• 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.

혜택 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