포지션 상세
당사는 유니크한 위험 관리와 확률적 접근 방식을 통해, 어떠한 시장 상황에서도 안정적인 수익 창출을 목표로 퀀트 트레이딩 소프트웨어 솔루션을 개발하고 있습니다.
초보 투자자들이 차트 분석을 보다 쉽고 직관적으로 할 수 있도록, 복잡한 기능을 단순화한 차트 분석 앱을 개발 중입니다. 사용자가 분석 도구를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 설계하여, 누구나 전문가처럼 트레이딩할 수 있는 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
• ML 기반 알파 시그널 탐색, 라벨링, feature engineering
• 실시간/배치 데이터 파이프라인 구성 및 자동화 (Kafka, Redis, Airflow 등)
• 전략 성과 평가 자동화 (백테스트, 시각화, 리포트 시스템)
• 트레이딩 엔진과 연동 가능한 리서치 모듈 API화
• 트레이딩 전략 개발
• 기술 스택은 무관합니다.
• 아래 항목 중 하나 이상에 해당하는 경험이 있어야 합니다:
- AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등 분야의 국제 컨퍼런스에 논문을 발표한 경험 (1저자 또는 교신저자 포함)
- 대용량 데이터를 기반으로 한 추천·분류·시계열 모델에서 유의미한 성과를 낸 경험
- 회사나 조직 내에서 ML 기반 시스템을 직접 설계·운영·배포하여 실제 비즈니스 임팩트를 만든 경험
• 그리고 아래 항목은 모두 만족해야 합니다:
- 실시간 혹은 배치 기반의 데이터 파이프라인을 직접 구성해본 경험
- 리서치 결과를 재현 가능하고 운영 가능한 형태로 엔드투엔드 시스템화한 경험
- 기술과 데이터로 실제 비즈니스 문제를 해결하고, 성과를 만들어낸 경험
＜ 우리 팀은 이런 분을 기다려요 ＞
• Kaggle, 실무 프로젝트, 논문, 스타트업 등 어떤 형태로든 데이터 기반 성과를 통해 실제 비즈니스 임팩트를 만들어낸 경험이 있는 분
• 해당 성과를 단순한 분석 코드가 아닌, 재사용 가능한 모듈·파이프라인·시스템으로 구현한 경험이 있는 분
• “정확도가 높다”에서 멈추지 않고, 그 결과가 어떻게 제품/시스템/비즈니스에 연결되는지를 끝까지 고민해본 분
• 데이터 수집 전처리 저장 학습/평가 배포까지의 엔드투엔드 흐름을 스스로 설계하고 구현해본 경험이 있는 분
• 트레이딩 도메인은 몰라도 괜찮지만, 데이터를 실전 문제에 연결하고 반복적으로 개선해본 경험이 있는 분
• 주어진 기능보다는 실제 문제를 정의하고 해결해 나가는 걸 즐기는 분
• 국내 최고, 업계 평균이 아니라 세계 최고를 상수처럼 생각하고 그에 맞는 실행을 추구하는 사람
• 안정적인 연봉보다, 성과에 따른 업사이드가 큰 구조를 선호하는 분
＜ 이런 분이라면 우리 팀과 잘 안 맞을 수 있어요 ＞
• 리서치를 진행하면서 방향을 잘 못잡는 분
• 데이터 흐름보다 모델 튜닝에만 집중하고 싶은 분
• 실험은 좋아하지만, 그 결과를 비즈니스 임팩트로 연결시키는 데에는 관심이 없는 분
• 주어진 기능을 명세대로 구현하는 데에서 만족하는 분
• CI/CD, 모니터링, 인프라 구성 등에는 관심이 없으신 분
• 고정된 높은 베이스 연봉과 구조화된 역할을 선호하는 분
• 빠르게 움직이는 환경보다, 안정되고 체계적인 조직을 선호하는 분
초보 투자자들이 차트 분석을 보다 쉽고 직관적으로 할 수 있도록, 복잡한 기능을 단순화한 차트 분석 앱을 개발 중입니다. 사용자가 분석 도구를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 설계하여, 누구나 전문가처럼 트레이딩할 수 있는 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
주요업무
• 시계열/정형/비정형 데이터를 기반으로 전략적 인사이트 생성• ML 기반 알파 시그널 탐색, 라벨링, feature engineering
• 실시간/배치 데이터 파이프라인 구성 및 자동화 (Kafka, Redis, Airflow 등)
• 전략 성과 평가 자동화 (백테스트, 시각화, 리포트 시스템)
• 트레이딩 엔진과 연동 가능한 리서치 모듈 API화
• 트레이딩 전략 개발
자격요건
• 전공과 학력은 무관하지만, 실력과 실행 경험, 성과는 중요합니다.• 기술 스택은 무관합니다.
• 아래 항목 중 하나 이상에 해당하는 경험이 있어야 합니다:
- AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등 분야의 국제 컨퍼런스에 논문을 발표한 경험 (1저자 또는 교신저자 포함)
- 대용량 데이터를 기반으로 한 추천·분류·시계열 모델에서 유의미한 성과를 낸 경험
- 회사나 조직 내에서 ML 기반 시스템을 직접 설계·운영·배포하여 실제 비즈니스 임팩트를 만든 경험
• 그리고 아래 항목은 모두 만족해야 합니다:
- 실시간 혹은 배치 기반의 데이터 파이프라인을 직접 구성해본 경험
- 리서치 결과를 재현 가능하고 운영 가능한 형태로 엔드투엔드 시스템화한 경험
- 기술과 데이터로 실제 비즈니스 문제를 해결하고, 성과를 만들어낸 경험
＜ 우리 팀은 이런 분을 기다려요 ＞
• Kaggle, 실무 프로젝트, 논문, 스타트업 등 어떤 형태로든 데이터 기반 성과를 통해 실제 비즈니스 임팩트를 만들어낸 경험이 있는 분
• 해당 성과를 단순한 분석 코드가 아닌, 재사용 가능한 모듈·파이프라인·시스템으로 구현한 경험이 있는 분
• “정확도가 높다”에서 멈추지 않고, 그 결과가 어떻게 제품/시스템/비즈니스에 연결되는지를 끝까지 고민해본 분
• 데이터 수집 전처리 저장 학습/평가 배포까지의 엔드투엔드 흐름을 스스로 설계하고 구현해본 경험이 있는 분
• 트레이딩 도메인은 몰라도 괜찮지만, 데이터를 실전 문제에 연결하고 반복적으로 개선해본 경험이 있는 분
• 주어진 기능보다는 실제 문제를 정의하고 해결해 나가는 걸 즐기는 분
• 국내 최고, 업계 평균이 아니라 세계 최고를 상수처럼 생각하고 그에 맞는 실행을 추구하는 사람
• 안정적인 연봉보다, 성과에 따른 업사이드가 큰 구조를 선호하는 분
＜ 이런 분이라면 우리 팀과 잘 안 맞을 수 있어요 ＞
• 리서치를 진행하면서 방향을 잘 못잡는 분
• 데이터 흐름보다 모델 튜닝에만 집중하고 싶은 분
• 실험은 좋아하지만, 그 결과를 비즈니스 임팩트로 연결시키는 데에는 관심이 없는 분
• 주어진 기능을 명세대로 구현하는 데에서 만족하는 분
• CI/CD, 모니터링, 인프라 구성 등에는 관심이 없으신 분
• 고정된 높은 베이스 연봉과 구조화된 역할을 선호하는 분
• 빠르게 움직이는 환경보다, 안정되고 체계적인 조직을 선호하는 분
