ML엔지니어(NLP·LLM)

About

직무 Summary

넥스트증권 ​AI데이터플랫폼팀에서 ​뉴스·공시를 ​이해하는 언어 ​모델 파이프라인을 만들 ML ​엔지니어(경력)를 ​모집합니다. 뉴스·공시에서 ​엔티티를 추출해 금융 ​온톨로지의 종목·기업·섹터·테마와 ​연결하고, ​온톨로지 기반 ​RAG와 ​Graph ​RAG로 근거 있는 ​답변을 ​만듭니다. MTS의 여러 ​AI ​피처가 ​공통으로 사용하는 LLM·RAG ​엔진을 책임지므로, ​금융 ​용어의 정확성과 ​출처 정합성, ​할루시네이션 ​통제가 성능만큼 중요한 ​자리입니다.

Responsibilities

• NLP 모델 개발: 뉴스·공시 대상 NER, 클러스터링, 요약·생성 모델과 RAG 파이프라인을 개발합니다.
• 엔티티 연결(Entity Linking): 뉴스·공시에서 추출한 엔티티를 금융 온톨로지의 종목·기업·섹터·테마와 연결합니다.
• 온톨로지 기반 검색·추론: 온톨로지를 활용한 RAG·Graph RAG를 구현하고 금융 엔티티 간 관계 추론을 다룹니다.
• 품질·안전성 관리: 금융 용어의 정확성, 출처 정합성, 할루시네이션을 통제하고 모델 평가체계를 설계·운영합니다.
• 오류 통제: 엔티티 연결 오류와 근거 없는 관계 생성을 정량적으로 평가하고 통제합니다.
• 공통 엔진 운영: MTS AI 피처가 공통으로 사용하는 LLM·RAG 엔진과 fallback을 운영합니다.
• 역할 이중화: Ranking/Recommendation ML 엔지니어와 AI/ML 영역을 상호 이중화하여 부재 시 대응합니다.

Requirements

• 4년 이상의 ML 엔지니어 경력 (NLP 또는 LLM 응용 중심)
• 한국어 텍스트 대상 NER, 분류, 클러스터링 모델을 프로덕션에 적용해보신 분
• RAG 파이프라인(청킹, 임베딩, 리트리버, 리랭커, 프롬프트)을 설계하고 운영해보신 분
• LLM 산출물의 품질을 정량적으로 평가하는 체계를 직접 만들어보신 분 (정답셋 구축, 근거 추적, 할루시네이션 측정 등)
• Python에 능숙하고 PyTorch, HuggingFace 등 프레임워크 활용 능력이 있으신 분
• 임베딩 모델 또는 소형 언어 모델의 파인튜닝·평가 경험이 있으신 분
• 모델 서빙 및 추론 성능·비용 최적화 경험이 있으신 분
• SQL 및 대용량 텍스트 데이터 처리 경험이 있으신 분
• AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 익숙하신 분

Preferred

• 금융 뉴스, 공시(DART), 리서치 리포트 등 금융 텍스트를 다뤄보신 분
• Entity Linking 또는 Entity Resolution을 대규모로 운영해보신 분
• 지식그래프·온톨로지를 검색·추론에 결합해보신 분 (Graph RAG, SPARQL 기반 질의 등)
• 벡터 데이터베이스 또는 OpenSearch k-NN 기반 시맨틱 검색 구축 경험이 있으신 분
• LLMOps(프롬프트 버전 관리, 평가 자동화, LLM-as-judge, 회귀 테스트) 경험이 있으신 분
• 여러 서비스가 공유하는 AI 엔진을 플랫폼 형태로 제공·운영해보신 분
• 금융 콘텐츠 생성 시 요구되는 규제·컴플라이언스 제약을 고려해 시스템을 설계해보신 분
• GPU 프로파일링 및 추론 최적화(quantization, batching 등) 경험이 있으신 분
• AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Agentic Engineering 경험 또는 관심이 있으신 분
• AI Harness(MCP 서버, 커스텀 스킬, 훅 등)를 설계·구성하여 개발 생산성을 극대화한 경험이 있으신 분

Benefits

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