포지션 상세
이자(eZar Inc.)는 2017년에 설립된 회사로 사원수 20명 규모의 벤처기업입니다. 서울 영등포구 의사당대로 83 (여의도동, 오투타워)에 위치하고 있으며, LLM AI Agent 개발사업을 하고 있습니다.
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
ㆍSFT, RLHF, RAG, Continual Learning 등 다양한 방법론을 적용하고, 데이터 활용 방식에 따른 모델 성능 비교·분석
ㆍ새로운 금융 데이터가 지속적으로 추가되는 환경에서 기존 성능을 유지하면서 새로운 지식을 효율적으로 반영하는 방법론 연구
ㆍ모델 및 데이터 실험을 체계적으로 비교·검증하기 위한 Evaluation Dataset 및 평가 파이프라인 구축
ㆍ최신 LLM Training / Post-training 연구를 검토하고 실제 금융 데이터에 적용하여 효과를 실험적으로 검증
ㆍ그 외 유관 업무
ㆍSFT, RLHF, Continual Learning 등 LLM 학습 방법론에 대한 이해 또는 관련 연구·개발 경험
ㆍLLM 학습 데이터의 전처리, 구성, 품질 관리 및 데이터셋 구축 경험
ㆍ최신 논문과 연구를 이해하고 아이디어를 실제 실험으로 구현·검증할 수 있는 역량
ㆍ가설 설정부터 데이터 구성, 모델 학습, 평가 및 결과 분석까지 연구 사이클을 독립적으로 수행할 수 있는 역량
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
ㆍ당사가 보유한 대규모 금융 공시 데이터를 활용한 LLM 학습 방법론 연구 및 실험ㆍSFT, RLHF, RAG, Continual Learning 등 다양한 방법론을 적용하고, 데이터 활용 방식에 따른 모델 성능 비교·분석
ㆍ새로운 금융 데이터가 지속적으로 추가되는 환경에서 기존 성능을 유지하면서 새로운 지식을 효율적으로 반영하는 방법론 연구
ㆍ모델 및 데이터 실험을 체계적으로 비교·검증하기 위한 Evaluation Dataset 및 평가 파이프라인 구축
ㆍ최신 LLM Training / Post-training 연구를 검토하고 실제 금융 데이터에 적용하여 효과를 실험적으로 검증
ㆍ그 외 유관 업무
자격요건
ㆍTransformer 및 LLM의 Pre-training / Fine-tuning / Post-training에 대한 이해ㆍSFT, RLHF, Continual Learning 등 LLM 학습 방법론에 대한 이해 또는 관련 연구·개발 경험
ㆍLLM 학습 데이터의 전처리, 구성, 품질 관리 및 데이터셋 구축 경험
ㆍ최신 논문과 연구를 이해하고 아이디어를 실제 실험으로 구현·검증할 수 있는 역량
ㆍ가설 설정부터 데이터 구성, 모델 학습, 평가 및 결과 분석까지 연구 사이클을 독립적으로 수행할 수 있는 역량
