Applied AI Engineer, Quants

퀀트 투자·트레이딩 기업과 협업해 OpenAI 모델 및 Codex를 연구·개발 워크플로에 적용. AI 시스템의 기회 발굴, 설계, 구축, 배포. 프로토타입, evaluation harness, reference implementation, integration, production accelerator 개발. 모델/agents/retrieval/tools/data/reliability/observability/latency/cost/safety/security/governance 관련 기술 의사결정. 구현 문제 진단, 실패 재현, 가설 검증, 장애물 제거. 고객의 프로토타입을 안정적 프로덕션 시스템으로 전환. 기술 워크숍과 hands-on 세션 진행. 고객 요구를 제품·연구·엔지니어링에 반영. 재사용 가능한 아키텍처, tooling, playbook, 기술 가이드 제작.

필수: quantitative research 또는 quantitative development 관련 경험, 또는 퀀트 투자·트레이딩 팀의 업무 방식에 대한 높은 이해. 필수: Codex 등 도구를 포함한 LLM/AI 애플리케이션 실무 경험. 필수: Python 고숙련 및 연구 도구, 데이터 워크플로, 소프트웨어 시스템의 구축·디버깅 역량. 필수: 평가, 통계, 머신러닝 시스템을 엄격하게 검증하는 능력. 필수: 통합, 신뢰성, observability, 보안, privacy, data governance, 성능, 비용 등 엔터프라이즈 프로덕션 요구사항 대응 경험. 필수: 코드, 아키텍처, 평가, 디버깅, 프로덕션 엔지니어링에 대한 실질적 기여. 우대/강조: ambiguity 속에서도 end-to-end ownership, 기술 리더·보안팀·제품 리더·임원과의 명확한 커뮤니케이션, 빠른 학습 능력, 높은 기술적 판단력.