[금융 대기업] Data Scientist

About the Role

데이터 기반 금융 혁신을 선도하는 대기업 금융 계열사에서 Data Scientist를 채용합니다. 머신러닝과 딥러닝 기반의 예측 모델링, 추천 알고리즘 개발, LLM 관련 프로젝트 등 고도화된 데이터 기술을 비즈니스에 접목 시키는 핵심 조직에서 근무하게 됩니다.

사내 다양한 부서 및 외부 파트너와 협업 하며 실제 운영 가능한 데이터 모델을 설계하고, 성능 모니터링 시스템 구축 및 알고리즘 개선을 주도할 수 있는 분을 찾고 있습니다.

[주요 업무 내용]

• 대규모 데이터셋 기반 ML/DL 모델링 및 예측 알고리즘 설계
• NLP 및 LLM 기반 모델 사전 학습 및 파인 튜닝 모델 개발
• 머신러닝 모델 자동화 플랫폼 및 성능 모니터링 엔진 구축
• 추천 시스템 알고리즘 설계 및 실험
• EDA 및 Feature Engineering을 통한 비즈니스 이슈 분석
• 최신 논문/기술 리서치 및 PoC(Proof of Concept) 기획

[자격 요건]

• 머신러닝/딥러닝 실무 경험 최소 5년 이상, 특히 실제 운영 시스템 적용 경험 필수
• 컴퓨터공학, 통계학, 산업공학, 수학 등 관련 전공 석사 이상 (박사 우대)
• Python 기반 모델링 경험 보유 (Tensorflow, PyTorch 등 프레임워크 활용 숙련)
• LLM(NLP 기반) 모델 파인튜닝 및 상용화 프로젝트 주도 경험
• Big Data 환경 기반 데이터 분석 및 파이프라인 구축 경험 (Hive, Spark 등 포함)
• MLOps 또는 Model Deployment 파이프라인 구축 경험 보유자
• 영어 기반 기술 리서치·문서화·커뮤니케이션 능력 (외부 파트너 협업 가능 수준)

[우대 사항]

• 금융, 커머스, 디지털 서비스 산업군 내 AI 활용 프로젝트 실무 경험자
• LangChain, LlamaIndex 등 LLM 응용 프레임워크 경험자
• Vector DB 기반 RAG 시스템 설계 및 PoC 수행 경험
• 논문 게재, 오픈소스 기여, Kaggle/AI 경진대회 수상 등 외부 기술 활동 경험
• Product 팀/비즈니스 조직과의 협업 기반 AI 솔루션 설계 경험자

[이런 분들께 적합합니다]

• 추상적인 문제를 구조화하고, 이를 데이터 기반으로 해결하는 사고력을 가진 분
• AI 트렌드를 스스로 탐색하고, 이를 비즈니스에 맞춰 빠르게 적용할 수 있는 분
• 기술을 말로 잘 설명하고, 비전 없는 기능 중심 개발을 지양하는 성향의 분
• 한두 번의 이직 이내로 탄탄한 경력 스토리를 가진 분
• 소속된 조직의 목표를 정확히 이해하고, 주도적으로 기여하고 싶은 분

[복지 및 처우]

• Competitive (본 포지션에 적합한 매칭 후보자분들께 상세 JD 및 Compensation 규모에 대한 MyNext의 전문적인 어드바이스를 제공합니다.)

포지션 매칭 문의 및 프로필 등록하기 →

관심 포지션에 즉시 매칭 되지 않더라도, 향후 유사한 리더십 기회가 열릴 경우 우선적으로 연락 드릴 수 있도록 사전 프로필 등록을 권장 드립니다.

MyNext 인사이트

이번 포지션은 단순히 모델을 만드는 Data Scientist가 아닌, 실제 운영 환경에 최적화된 AI 솔루션을 설계하고 배포까지 주도하는 실무형 리더를 위한 자리입니다. 특히 최근 금융 산업 내 LLM 적용 흐름이 가속화되고 있는 가운데, 해당 조직은 실제 서비스화 가능한 모델과 자동화된 성능 관리 체계를 중심으로 기술 내재화를 본격 추진 중입니다.

기술 트렌드만 좇는 것이 아니라, 복잡한 금융 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분, 특히 도메인에 대한 이해도를 바탕으로 실질적인 Feature Engineering과 모델 운영을 해본 분이라면 충분한 임팩트를 만들 수 있습니다. 실제로 해당 조직은 일회성 모델링보다 지속 가능한 구조 설계와 비즈니스 전략과의 연계에 더 무게를 두고 있어, AI 기술에 대한 깊이 있는 이해와 실용성을 함께 갖춘 인재를 선호합니다.

Ai 디지털 시대, 많은 데이터 전문가들이 느끼는 가장 큰 Pain은 기술만으로 커리어를 지킬 수 없다는 불안감입니다. 하루가 다르게 쏟아지는 모델과 프레임워크 속에서 자신이 무엇을 중심에 두고 성장해야 할지 혼란스러울 수밖에 없습니다. 반면, 진짜 Pleasure는 '내가 만든 모델이 실제 서비스에 적용되어 고객 경험이나 매출에 기여한다'는 실감입니다.

MyNext 커리어 코칭은 바로 이 지점을 중심으로 커리어 포지셔닝과 브랜딩 전략을 설계합니다. 단순히 기술적 이력을 나열하는 것이 아니라, 당신의 데이터 전략가로서의 서사를 어떻게 설득력 있게 전달할지를 함께 점검해드립니다. 지금이 바로 그 변곡점일 가능성이 높습니다.

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