직무 설명
미션: 하이브리드 아키텍처를 활용하여 거래소의 리스크 방어 및 자동화 분석 역량을 종합적으로 강화하고, 차세대 "AI-Ready" 리스크 관리 시스템 개발에 기여합니다.
주요 책임:
- 사기 네트워크 탐색 및 그래프 분석: 그래프 신경망(GNN) 및 기타 알고리즘을 활용하여 대량의 거래 행위와 온체인 데이터를 분석, 온라인 사기 정보 및 고위험 주소 네트워크 식별 및 모니터링.
- 리스크 관리 전략 지원 및 예측: AI를 활용하여 리스크 규칙 정교화 및 전략 최적화 지원, 기존 리스크 관리 규칙의 취약점 자동 식별, 선제적 예방을 위한 전향적 리스크 예측 모델 개발.
- 시장 조작 및 비정상 거래 탐지: 허위 거래, 스푸핑, 펌프 앤 덤프, 프런트 러닝 등 불법 거래 행위에 대한 고성능 실시간 모니터링 및 차단 모델 구축.
- 실시간 사기 방지 및 하이브리드 아키텍처: 전통적인 머신러닝과 대형 모델 의도 인식을 결합한 실시간 리스크 관리 파이프라인 개발 및 최적화, P2P 사기 및 비정상 거래 그룹 정확 차단으로 금융 손실 감소.
- 자동화된 리스크 관리 문서 검토: 문서 자동 파싱 및 교차 검증을 위한 멀티모달 검토 파이프라인 구축.
참고: AI 리스크 관리 알고리즘 엔지니어와 AI 대형 모델 인프라 알고리즘 엔지니어 두 전문 직군을 채용 중입니다. 자세한 내용은 텔레그램으로 문의 바랍니다.
자격 요건
- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 또는 관련 분야 학사/석사 학위(석사 우대) 및 5년 이상의 리스크 관리 알고리즘 경험.
- 뛰어난 데이터 감각과 독립적인 문제 정의 및 해결 역량.
- Python + SQL 활용 능력 및 대규모 데이터 처리 경험(Hive/Spark).
- 피처 엔지니어링 및 종단 간 모델 최적화를 포함한 탄탄한 머신러닝 기초.
- 사기 탐색 및 그룹 식별을 위한 그래프 알고리즘 숙련도.
- 행동 이상 탐지를 위한 시퀀스 모델 이해.
- 실시간 시스템(Flink/Kafka) 및 온라인 추론 파이프라인 설계 경험.
- 다음 분야 중 최소 한 가지 이상에 대한 이해 및 적대적 역학 관계 파악:
- 사기 대응(예: 보너스 남용, 가계정, 대량 공격)
- 거래 감시(예: 허위 거래, 스푸핑, 펌프 앤 덤프)
- P2P 사기 방지/AML 규정 준수
우대 사항:
- 온체인 주소 분석 및 자금 추적 경험(예: Chainalysis/TRM).
- 리스크 관리 분야의 대형 언어 모델 적용(의도 인식, 멀티모달 검토, RAG QA, 워크플로 오케스트레이션).
- 리스크 규칙 엔진 또는 전략 플랫폼 설계 경험.
- 오더북 메커니즘 및 시장 미시구조 이해.
- 최상위 거래소 또는 대형 핀테크 플랫폼 리스크 관리 경력.
- 저명한 학회(KDD/AAAI/WWW) 논문 발표 실적.
혜택
협의 가능
