포지션 상세
한국에서 시작해 세계가 주목하는 증권AI, 웨이커입니다.
우리는 증권 시장 특화 온톨로지와 AI 데이터 정제 기술을 기반으로 글로벌 증권 데이터의 구조적 비효율을 해결하는 기업입니다.
웨이커가 해결하는 문제
전 세계 증시 데이터 생태계는 거래소·벤더·증권사·언론사·투자자가 각자 다른 방식으로 운영되며, 매년 수백조 원 규모의 데이터 활용 문제를 만들어내고 있습니다.
웨이커는 증권 시장 도메인에 특화된 온톨로지 기반 AI ETL과 라벨링 파이프라인으로
AI 시대에 증권 시장 참여자 전 계층에서 즉시 활용할 수 있는 증시 데이터 환경을 구축하고 있습니다.
그 과정에서 수십분 걸리던 데이터 프로세싱을 ms 단위로 처리하는 기술을 상용화하기도 하며,
글로벌 증시 환경에 적합한 무손실 초저지연의 AI Ready 데이터 환경을 실현해 나가고 있습니다.
성과와 인정
• LSEG Data & Analytics와 AI 증시 데이터 공동 사업 파트너
• NASDAQ 토탈뷰 데이터 하이브리드 클라우드 기반 공급 파트너
• CES 인공지능 부문 Global Top Tier 25 혁신상
• Google 우수 스타트업 선정
• 대한민국 기술 특허 대상
웨이커가 만들어갈 미래
• 즉시 활용할 수 있는 증시 데이터 플랫폼 (현재 운영 중)
• AI Private Banking 투자 에이전트
• 사용자 맞춤 생성형 증시 콘텐츠 플랫폼
• 증시 데이터 파이프라인 DIY 스튜디오
• 24/7 글로벌 STO 거래소
서울에서 홍콩, 뭄바이, 뉴욕까지. 아시아에서 세계로.
우리는 더 나은 증권 시장 생태계를 만들어가고 있습니다.
웨이커 팀 행동 원칙
• 트렌드를 만든다
• 은밀하게, 위대하게 실행한다
• 대담하게, 두려움 없이 돌파한다
• 미션으로 이끌거나, 따르거나, 떠난다
• 건강한 자존감으로 피드백을 즐기며 성장에 몰입한다
우리가 만들어가는 문화
• 해결책 중심의 소통
• 함께 성공하기 위한 신뢰와 충돌
• 글로벌 고객의 문화에 최적화 하기 위한 사고
• 의사 결정 사항을 기민하게 달성하기 위한 헌신
우리 팀이 지향하는 ‘웨이커인’
• “해주세요”보다 “해볼게요”를 먼저 말하는 사람
• 증권 시장 고객의 관점에서 사고하고 데이터로 확인하는 사람
• 목표를 결과로 연결하고 사후관리까지 책임감 있게 해내는 사람
• 대담하게 생각하고 사소한 것부터 빠르게 시도해 성과로 검증하는 사람
• 팀원을 존중하며 건설적이고 솔직한 피드백을 통해 신뢰를 구축하는 사람
지금이 합류할 최적의 시기
웨이커는 이미 글로벌 시장에서 성과를 입증했지만, 우리의 여정은 이제 시작일 뿐입니다.
새로운 증시 데이터 인프라를 만들고, 자본시장의 미래를 함께 열어갈 동료를 기다립니다.
인터뷰 전, 커피챗으로 먼저 만나보실 수도 있습니다.
필수 체크 사항
▶ 지원서 작성 내용에 대해서 증빙 서류 제출 요구 및 사실 여부를 확인할 수 있고, 위조 또는 허위 기재 사실이 확인될 경우 합격 및 채용이 취소됩니다.
▶ 입사 관련 증빙서류는 최종 합격 이후에 제출 및 검증하며, 지원서 기재사항이 사실과 다를 경우(오기재 등) 합격 및 채용 취소 등의 불이익을 받을 수 있습니다.
▶ 각 전형별 합격자는 개별 통보 또는 채용 홈페이지에서 직접 확인 가능하며, 당사의 사정에 따라 전형절차 및 일정 등은 변경될 수 있습니다.
• 데이터 마트/레이크 구축: 증시, 뉴스, 재무제표 등 다양한 원천 데이터를 수집·가공하여 AI가 섭취하기 좋은 형태의 Data Lake 및 Mart를 직접 설계하고 구축합니다.
• High-Quality RAG 파이프라인: 구축된 데이터를 벡터화(Embedding)하고, LLM이 최적의 답변을 내놓을 수 있도록 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 연결합니다.
• Agentic Workflow 개발: 단순 질의응답을 넘어, AI가 스스로 판단하여 도구(Tool)를 쓰고 금융 분석을 수행하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템을 구현합니다.
• Prompt Engineering & Tuning: 비즈니스 요구사항에 맞춰 시스템 프롬프트를 정교하게 깎고, 답변 스타일과 논리 구조를 최적화합니다.
• 정량적 품질 평가: '느낌'에 의존하지 않고, LLM-as-a-judge 등을 활용해 답변의 정확도와 환각(Hallucination) 여부를 수치로 측정하고 관리합니다.
• 에이전트 모니터링: LLM 에이전트의 추론 과정을 추적하여 의사결정 로직을 모니터링하고 최적화합니다.
• PRD(제품 요구사항 정의서) 작성: 비즈니스 아이디어를 구체적인 기술 스펙으로 정리하고, 직접 PRD를 작성하여 개발 로드맵을 주도합니다.
• LLM 애플리케이션 경험: RAG, LangChain, Vector DB 등을 활용해 AI 서비스를 만들어 본 경험
• 데이터 엔지니어링 이해도: 정형(SQL) 및 비정형(NoSQL) 데이터를 자유롭게 다루며, 데이터 파이프라인을 설계 및 경험
• 비정형 데이터 처리: 뉴스, 공시 등 텍스트 데이터를 NLP 기술로 전처리하고 구조화해 본 경험
• ETL/ELT 파이프라인 구축: Airflow 등을 활용해 데이터 파이프라인을 자동화하고 운영해 본 경험
우리는 증권 시장 특화 온톨로지와 AI 데이터 정제 기술을 기반으로 글로벌 증권 데이터의 구조적 비효율을 해결하는 기업입니다.
웨이커가 해결하는 문제
전 세계 증시 데이터 생태계는 거래소·벤더·증권사·언론사·투자자가 각자 다른 방식으로 운영되며, 매년 수백조 원 규모의 데이터 활용 문제를 만들어내고 있습니다.
웨이커는 증권 시장 도메인에 특화된 온톨로지 기반 AI ETL과 라벨링 파이프라인으로
AI 시대에 증권 시장 참여자 전 계층에서 즉시 활용할 수 있는 증시 데이터 환경을 구축하고 있습니다.
그 과정에서 수십분 걸리던 데이터 프로세싱을 ms 단위로 처리하는 기술을 상용화하기도 하며,
글로벌 증시 환경에 적합한 무손실 초저지연의 AI Ready 데이터 환경을 실현해 나가고 있습니다.
성과와 인정
• LSEG Data & Analytics와 AI 증시 데이터 공동 사업 파트너
• NASDAQ 토탈뷰 데이터 하이브리드 클라우드 기반 공급 파트너
• CES 인공지능 부문 Global Top Tier 25 혁신상
• Google 우수 스타트업 선정
• 대한민국 기술 특허 대상
웨이커가 만들어갈 미래
• 즉시 활용할 수 있는 증시 데이터 플랫폼 (현재 운영 중)
• AI Private Banking 투자 에이전트
• 사용자 맞춤 생성형 증시 콘텐츠 플랫폼
• 증시 데이터 파이프라인 DIY 스튜디오
• 24/7 글로벌 STO 거래소
서울에서 홍콩, 뭄바이, 뉴욕까지. 아시아에서 세계로.
우리는 더 나은 증권 시장 생태계를 만들어가고 있습니다.
웨이커 팀 행동 원칙
• 트렌드를 만든다
• 은밀하게, 위대하게 실행한다
• 대담하게, 두려움 없이 돌파한다
• 미션으로 이끌거나, 따르거나, 떠난다
• 건강한 자존감으로 피드백을 즐기며 성장에 몰입한다
우리가 만들어가는 문화
• 해결책 중심의 소통
• 함께 성공하기 위한 신뢰와 충돌
• 글로벌 고객의 문화에 최적화 하기 위한 사고
• 의사 결정 사항을 기민하게 달성하기 위한 헌신
우리 팀이 지향하는 ‘웨이커인’
• “해주세요”보다 “해볼게요”를 먼저 말하는 사람
• 증권 시장 고객의 관점에서 사고하고 데이터로 확인하는 사람
• 목표를 결과로 연결하고 사후관리까지 책임감 있게 해내는 사람
• 대담하게 생각하고 사소한 것부터 빠르게 시도해 성과로 검증하는 사람
• 팀원을 존중하며 건설적이고 솔직한 피드백을 통해 신뢰를 구축하는 사람
지금이 합류할 최적의 시기
웨이커는 이미 글로벌 시장에서 성과를 입증했지만, 우리의 여정은 이제 시작일 뿐입니다.
새로운 증시 데이터 인프라를 만들고, 자본시장의 미래를 함께 열어갈 동료를 기다립니다.
인터뷰 전, 커피챗으로 먼저 만나보실 수도 있습니다.
필수 체크 사항
▶ 지원서 작성 내용에 대해서 증빙 서류 제출 요구 및 사실 여부를 확인할 수 있고, 위조 또는 허위 기재 사실이 확인될 경우 합격 및 채용이 취소됩니다.
▶ 입사 관련 증빙서류는 최종 합격 이후에 제출 및 검증하며, 지원서 기재사항이 사실과 다를 경우(오기재 등) 합격 및 채용 취소 등의 불이익을 받을 수 있습니다.
▶ 각 전형별 합격자는 개별 통보 또는 채용 홈페이지에서 직접 확인 가능하며, 당사의 사정에 따라 전형절차 및 일정 등은 변경될 수 있습니다.
주요업무
• 데이터 정합성 관리: "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(GIGO)"를 방지하기 위해, AI로 들어가는 데이터의 무결성을 검증하는 전처리 프로세스를 개발합니다.• 데이터 마트/레이크 구축: 증시, 뉴스, 재무제표 등 다양한 원천 데이터를 수집·가공하여 AI가 섭취하기 좋은 형태의 Data Lake 및 Mart를 직접 설계하고 구축합니다.
• High-Quality RAG 파이프라인: 구축된 데이터를 벡터화(Embedding)하고, LLM이 최적의 답변을 내놓을 수 있도록 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 연결합니다.
• Agentic Workflow 개발: 단순 질의응답을 넘어, AI가 스스로 판단하여 도구(Tool)를 쓰고 금융 분석을 수행하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템을 구현합니다.
• Prompt Engineering & Tuning: 비즈니스 요구사항에 맞춰 시스템 프롬프트를 정교하게 깎고, 답변 스타일과 논리 구조를 최적화합니다.
• 정량적 품질 평가: '느낌'에 의존하지 않고, LLM-as-a-judge 등을 활용해 답변의 정확도와 환각(Hallucination) 여부를 수치로 측정하고 관리합니다.
• 에이전트 모니터링: LLM 에이전트의 추론 과정을 추적하여 의사결정 로직을 모니터링하고 최적화합니다.
• PRD(제품 요구사항 정의서) 작성: 비즈니스 아이디어를 구체적인 기술 스펙으로 정리하고, 직접 PRD를 작성하여 개발 로드맵을 주도합니다.
자격요건
• Python 기반 Full-Cycle 개발 역량: Python을 메인 언어로 사용하여 **[데이터 백엔드]**까지의 전체 사이클을 경험• LLM 애플리케이션 경험: RAG, LangChain, Vector DB 등을 활용해 AI 서비스를 만들어 본 경험
• 데이터 엔지니어링 이해도: 정형(SQL) 및 비정형(NoSQL) 데이터를 자유롭게 다루며, 데이터 파이프라인을 설계 및 경험
• 비정형 데이터 처리: 뉴스, 공시 등 텍스트 데이터를 NLP 기술로 전처리하고 구조화해 본 경험
• ETL/ELT 파이프라인 구축: Airflow 등을 활용해 데이터 파이프라인을 자동화하고 운영해 본 경험
