포지션 상세
이자(eZar Inc.)는 2022년에 설립된 회사로 사원수 20명 이하의 벤처기업입니다.
서울 영등포구 의사당대로 83 (여의도동, 오투타워)에 위치하고 있으며, LLM AI Agent 개발사업을 하고 있습니다.
금융 공시 데이터를 포함한 대규모 문서 기반으로 RAG 파이프라인을 설계·개발하고, 성능 평가/운영 안정성까지 책임지는 엔지니어를 찾습니다.
1. Vision
Lucy는 인공지능의 성능은 데이터가 결정한다고 믿습니다.
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
- 문서 수집 전처리 Chunking 인덱싱 검색/리랭킹 생성 등 전 과정 구현
• 데이터 구조 및 Chunking 전략 고도화
- 비구조화된 문서 특성에 맞춘 Metadata/Schema/Chunking 전략 개선
• 벡터 DB 설계 및 검색 성능 튜닝
- 인덱스/파라미터/필터링/하이브리드 검색 등 검색 품질·속도 최적화
• RAG 평가 지표 설계 및 자동화된 Evaluation Pipeline 구축
- 정량 지표(정확도, Latency 등) 설계 및 테스트 자동화
• RAG 기반 LLM 서비스 개발
- 요약 보고서, 시각화 등 콘텐츠 개발
• LLM 응답 품질 개선 및 프롬프트 고도화
- 할루시네이션 완화, 출처 인용 등 응답 품질 개선을 위한 프롬프트 고도화
• 그 외 유관 업무
• 석사졸업이상
• RAG 시스템 설계 및 운영 경험
• ML/DL 모델 개발 경험
서울 영등포구 의사당대로 83 (여의도동, 오투타워)에 위치하고 있으며, LLM AI Agent 개발사업을 하고 있습니다.
금융 공시 데이터를 포함한 대규모 문서 기반으로 RAG 파이프라인을 설계·개발하고, 성능 평가/운영 안정성까지 책임지는 엔지니어를 찾습니다.
1. Vision
Lucy는 인공지능의 성능은 데이터가 결정한다고 믿습니다.
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
주요업무
• RAG 파이프라인 설계 및 개발- 문서 수집 전처리 Chunking 인덱싱 검색/리랭킹 생성 등 전 과정 구현
• 데이터 구조 및 Chunking 전략 고도화
- 비구조화된 문서 특성에 맞춘 Metadata/Schema/Chunking 전략 개선
• 벡터 DB 설계 및 검색 성능 튜닝
- 인덱스/파라미터/필터링/하이브리드 검색 등 검색 품질·속도 최적화
• RAG 평가 지표 설계 및 자동화된 Evaluation Pipeline 구축
- 정량 지표(정확도, Latency 등) 설계 및 테스트 자동화
• RAG 기반 LLM 서비스 개발
- 요약 보고서, 시각화 등 콘텐츠 개발
• LLM 응답 품질 개선 및 프롬프트 고도화
- 할루시네이션 완화, 출처 인용 등 응답 품질 개선을 위한 프롬프트 고도화
• 그 외 유관 업무
자격요건
• Python 기반 AI 개발 경력 2년 이상• 석사졸업이상
• RAG 시스템 설계 및 운영 경험
• ML/DL 모델 개발 경험
