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LLM을 평가자로 쓸 때의 편향을 통제하고, 복합적인 판단을 검증 가능한 단위로 분해해 평가하며, 재현 가능한 벤치마크와 회귀 게이트로 품질 저하를 배포 전에 막습니다.\n콜 트랜스크립트, 공시, 뉴스 같은 비정형 금융 텍스트 에서 검색과 멀티홉 추론, 수치 추론 문제를 연구합니다. 장문 문서에 흩어진 근거를 모아 정확한 답으로 잇는 일을 다룹니다.\n공개할 수 있는 결과는 arXiv 프리프린트나 관련 학회, 금융·퀀트 분야 학술지로 정리해 발표합니다. 회사로서도 초기 외부 연구 발표 중 하나가 될 수 있어, 무엇을 어디에 낼지부터 함께 정합니다.\n연구가 실제 제품 품질로 이어지는지 끝까지 확인합니다. 새 평가 방법과 가드레일이 제품의 충실성과 정확성 개선으로 연결되는지 직접 점검합니다.\n가설을 빠르게 검증할 연구용 프로토타입을 구현합니다. 평가 인프라와 실험 코드는 직접 만들고, 제품화가 필요한 부분은 엔지니어링 팀과 함께 안정적인 기능으로 옮깁니다.\n고객 데이터와 라이선스 데이터, 내부 로그를 다룰 때 공개 가능 범위와 익명화, 재현성, 보안 제약을 함께 설계합니다.\n우리는 이런 분을 찾고 있어요!\n 머신러닝과 LLM의 기초가 탄탄한 분. 단순 API 사용을 넘어, LLM의 동작 원리와 실패 양상(환각, 근거 이탈 등)을 구조적으로 설명할 수 있어야 합니다.\n정량 평가를 설계할 수 있는 분. \"좋아 보인다\"가 아니라 \"어떤 지표로 무엇이 얼마나 나아졌는가\"로 말하는 사람을 찾습니다.\nPython에 능숙하고, 논문의 핵심 기법을 직접 구현해 실제 문제에 적용하며, 복잡한 실험을 재현 가능한 코드로 돌릴 수 있는 분.\n노이즈가 많은 실제 데이터, 정형과 비정형이 섞인 데이터를 직접 다뤄 본 분. 신호와 노이즈를 구분하고, 그럴듯한 결과를 의심하며 사후 합리화를 경계합니다.\n연구 결과 를 엔지니어와 비기술 담당자 모두에게 명료하게 설명할 수 있는 분.\n이런 경험이 있다면 더 좋아요!\nNeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP 등 관련 학회나 워크숍에서 발표한 경험.\n 금융, 퀀트, 금융 텍스트 도메인에서 연구하거나 일해 본 경험. 콜 트랜스크립트와 공시, 장문 금융 문서를 다뤄 본 경험.\n검색 증강 생성(RAG), 검색 시스템, 멀티홉 추론을 연구하거나 프로덕션 수준으로 구현해 본 경험.\nLLM 평가와 LLM-as-a-judge, 환각 탐지, 사실 일관성(factual consistency)을 직접 다뤄 본 경험.\n 비정형 텍스트에서 정량 신호를 추출하는 시그널 리서치 경험. 백테스트의 함정(미래 정보 참조, 생존 편향, 과적합)을 알고 일해 본 분.\n 통계적 엄밀성을 갖춘 분. 가설 검정, 다중 검정 보정, 표본 외 검증, 과적합 같은 함정을 알고 피해 갑니다.\n정보 추출(개체명·티커 인식), 텍스트 임베딩, 도메인 적응과 파인튜닝(DAPT, SFT, LoRA) 같은 NLP 기법을 적용해 본 경험.\n에이전트 프레임워크를 써 보거나 도구 호출 루프를 직접 설계해 본 경험.\n오픈소스나 재현 가능한 연구 코드를 공개해 본 경험.\n 석사 학위가 있거나 그에 준하는 연구 트랙레코드를 갖춘 분. 학위 자체보다 직접 끌고 간 연구의 깊이를 봅니다. 머신러닝이나 자연어처리(NLP), 인접 정량 분야에서 주저자 논문이나 그에 준하는 성과가 있으면 됩니다.\nClaude Code, Cursor 같은 코딩 에이전트를 활용 해 연구와 실험 속도를 높여 본 경험.\n이런 분이면 잘 맞습니다!\n발표 자체보다, 연구가 실제 제품 임팩트로 이어지는 데서 보람을 느끼는 분.\n지적으로 정직한 분. 틀렸을 때 솔직하게 인정하고, 자기 결과부터 의심하며, 한 번의 행운을 신호로 착각하지 않는 분.\n0에서 1을 만드는 일을 즐기는 분. 정해진 연구 어젠다가 없는 상태에서 무엇을 연구할지 스스로 정하는 일에 설레는 분.\n금융과 시장에 호기심이 있는 분. 숫자 뒤에 있는 사람과 그 의사결정이 궁금한 분.\n자기 연구를 끝까지 책임지는 분. 가설부터 제품 반영까지 직접 챙깁니다.\n문화 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