금융 AI Engineer (언어모델 Training)

소개

Finova는 방대한 금융 데이터를 활용해 AI로 투자 의사결정에 필요한 인사이트를 제공하는 금융 데이터 기업입니다. 회사의 주요 구성원은 국내 금융 데이터 및 투자 정보 서비스 산업을 초기부터 구축하고 성장시킨 핵심 인력으로 구성되어 있으며, 금융 데이터 수집, 정제, 분석부터 서비스 출시 및 사업 확장까지 전 과정을 직접 경험해왔습니다. 이 검증된 도메인 노하우 위에 최신 AI 및 자동화 기술을 결합해, 대규모 금융 데이터를 안정적으로 처리하고 실질적인 투자 인사이트를 제공하는 서비스를 만들고 있습니다. 현재는 초기 단계부터 기술력과 사업성을 검증받아 외부 자본을 유치하고 전략적 협업을 기반으로 한 안정적인 성장 환경을 확보하였으며, AI 기반 서비스 고도화와 본격적인 사업 확장 단계를 준비하고 있습니다. 피노바 AI팀은 국내를 넘어 글로벌 Top-tier 금융 AI 전문가 그룹을 지향합니다. 일당백의 탁월한 동료들이 모여 R&D, 모델링, MLOps, 데이터 분석의 경계를 허물며 협업하는 팀입니다. 이러한 환경 속에서 구성원들은 데이터와 엔지니어링, 최신 AI 지식을 아우르는 폭넓고 깊이 있는 성장을 경험할 수 있습니다. 우리는 단순히 기능을 구현하는 것을 넘어, 시장을 선도하는 AI 기술의 기준을 금융 업계에 새롭게 정의하고 있습니다.

주요업무

• 이 포지션은 회사 프로젝트에 활용되는 모델들(Embedder/Reranker/LLM/VLM)을 학습시켜 preference에 맞게 제어하는 코어 부분을 담당하고 있습니다. • 또한 잘 갈고 닦은 모델을 효율적으로 서빙하기 위한 추론 최적화 영역도 해당 포지션에서 기대하는 역할입니다. • Qwen3.5, Gemma4 등 최신 오픈소스 모델 기반 금융 도메인 Post-Training 수행 • Reasoning 모델 개발: RL 기반 학습(GRPO, PPO), Chain-of-Thought Distillation, Test-Time Compute Scaling 기법 적용 • 금융 특화 Embedding Model 및 Reranker 학습 • 금융 도메인 난제(복잡한 수치 추론, 표/차트 해석, 멀티턴 금융 대화)를 평가하는 자체 벤치마크 데이터셋 구축 • LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 시스템 설계 및 운영 • Financial LLM Leaderboard 기획 및 지속적 업데이트 • NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP 등 탑티어 학회 논문 투고 • 기술 블로그, 백서(Whitepaper) 작성을 통한 대외 기술 브랜딩 • 다양한 금융 비정형 데이터로부터 금융 인사이트를 추출하는 워크플로우 개발 • LLM을 활용한 고품질 금융 학습 데이터 자동 생성 파이프라인 구축

자격요건

• STEM/AI 분야 석/박사 학위 혹은 그에 준하는 경험 • 최신 아키텍처에 대한 깊은 이해 (Attention Mechanism, RoPE, GQA/MQA, Sliding Window Attention, MoE 등) • LLM Post-training (SFT, DPO/GRPO) 전체 파이프라인 경험 • 임베딩 모델 학습 경험 (Contrastive Learning, Matryoshka Representation Learning 등) • 실험 설계부터 결과 분석까지 논리적으로 서술하여 논문/기술 보고서 작성 가능자

우대사항

• MTEB, KMMLU, Open Ko-LLM Leaderboard 등 공개 리더보드 상위권 달성 경험 • Reasoning/Agent 시스템 연구 경험 (Tool Use, Multi-Agent, Planning) • 금융 데이터 처리 경험: 재무제표 분석, 금융 뉴스 감성 분석, 애널리스트 리포트 QA 등 • Multimodal 모델 경험: 차트/표 이미지 이해를 위한 VLM(Vision-Language Model) 학습 경험 • HPC/분산 학습 경험: DeepSpeed ZeRO, FSDP2, Megatron-LM, 또는 Torch Distributed 활용 대규모 학습 경험 • Quantization (PTQ/QAT), Knowledge Distillation, 추론 최적화 (KV Cache 최적화, Continuous Batching 등)에 대한 이해

혜택 및 복지

• 성장 지원 : 세미나, 교육, 도서 구입 지원 • 최신 인프라 : 500만원 한도에서 자유로운 개인 PC 구매 지원, H100/H200 GPU 클러스터, Claude Max Plan 등 원활한 개발 환경을 위한 인프라 제공 • 경쟁력 있는 보상 패키지 : 업계 상위 수준의 연봉과 스톡옵션으로 회사 성장의 과실을 함께 나눕니다