AML 데이터 분석 및 모델링 인턴쉽 모집

채용 공고 분석: 네이버 파이낸셜 AML 데이터 분석 및 모델링 인턴쉽

난 AML을 새로 배우기 막 시작했다. 그 첫 걸음을 채용 공고 분석으로 시작해보려 한다.

채용 직무

• AML 데이터 분석 및 모델링

  • 자금세탁 의심거래 탐지를 위한 Rule 기획 및 예측 모델링 개발/운영

  • 고객 위험평가 모델 운영 및 고객 행동 분석

  • 프로세스 자동화, 분석 자동화 기획/운영

  • 금융당국 대상 의심거래 보고 운영

우대사항

• 대용량 데이터 분석 Skill/Tool 사용 가능자 (Python, R, SAS 등)

• 데이터 모델링, 머신 러닝 등에 대한 통계적 지식 및 수학적인 이해가 있는 분

• AML 또는 RegTech 분야에 관심이 있는 분

실제로 하는 일

• AML 데이터 분석

• 고객 계좌와 이체 데이터 정제

• 고객 위험평가 모델 구축

• 자금세탁 의심거래 탐지를 위한 머신러닝 기법 실험

• 자금세탁 의심거래 Rule 기획, 예측 모델 설계

• 데이터 분석 전체 프로세스 코드 자동화

• STR 보고 시스템, 보고서 작성

사용 언어 및 툴

• 언어 : Python, R, SAS

왜 AML일까

• 안전성 있는 사회를 만들고, 우리 사회가 핀테크를 받아들이는 과정에서 먼저 완성되야 할 기술
• 사회 제도권에서 영역을 넓히기 위해서 소비자와의 신뢰 쌓기, 이것이 Next thing
• 나 스스로도 안전성, 신뢰가 중요, 나의 공백기에도 운동이나 뉴스 확인 같이 일상에 반복되는 일들을 하며 안전성을 유지하는 것을 가장 중요시
• 기준을 잡혀있고 정형화된 Reg programming에 강점
• 새로운 신용평가 시스템으로 다양한 팩터가 적용된 AML -> AML이 발전해야될 길이라 생각

왜 데이터 분석 및 모델링일까

• 데이터에서 패턴을 읽고 머신러닝 기법으로 정답에 맞추어 다가가도록 만드는 철학이 내 인생철학과 동일

• 빅데이터에 있는 진실을 프로그래밍 기술로 캐치하여 현실화하는 것이 멋지다고 느껴짐

• 데이터를 보고 과정을 자동화하는 일련의 과정이 평소에도 효율화를 꿈꾸는 나에게 매력적인 테스크

• 내가 분석력, 약간의 기획력, 프로그래밍, 수학을 기반으로 하는 구조 설계를 갖추었다고 믿는다.

전형 일정

• 6월 18일 지원자 모집 마감

• 서류전형 / 역량 면접

• 7월 12일 ~ 8월 27일 인턴쉽

• 정규직 면접

준비 사항

• 고객 위험평가 모델 / 고객 행동 분석

• 분석 자동화 MLOpS?

• 예측 모델링

• Anomaly Detection

• Python, SQL

• STR 매커니즘 알기

• AML/FDS 매커니즘 알기

• Regtech 알기

• 데이터 모델링과 머신러닝, 통계적 지식 및 수학적인 이해

• ncloud?

실제로 해보려 찾아볼 일

• AML 데이터 분석

• 고객 계좌와 이체 데이터 정제

• 고객 위험평가 모델 구축

• 자금세탁 의심거래 탐지를 위한 머신러닝 기법 실험

• 자금세탁 의심거래 Rule 기획, 예측 모델 설계

• 데이터 분석 전체 프로세스 코드 자동화

• STR 보고 시스템, 보고서 작성

참고

• 공식 사이트 : https://naverfincorp-career.com/