직무 설명:
미션: 하이브리드 아키텍처를 활용하여 거래소의 리스크 방어 및 자동화 의사 결정 능력을 종합적으로 강화하고, 차세대 "AI-Ready" 리스크 관리 시스템 구축에 참여합니다.
- 블랙 산업 마이닝 및 그래프 분석: 그래프 신경망(GNN) 및 기타 알고리즘을 활용하여 대량의 거래 행위와 온체인 데이터를 결합해 온라인 사기 정보 및 고위험 주소 네트워크를 발굴하고 모니터링합니다.
- 리스크 관리 전략 지원 및 리스크 예측: AI를 활용해 기존 리스크 관리 규칙의 정교화, 전략 최적화 및 자동화된 취약점 탐지를 지원합니다. 선제적 리스크 예측 모델을 개발해 문제 발생을 사전에 방지합니다.
- 시장 조작 및 비정상 거래 탐지: 허위 거래, 스푸핑, 펌프 앤 덤프, 프런트 러닝 등 비정상적인 거래 행위를 위한 고성능 실시간 모니터링 및 차단 모델을 구축합니다.
- 실시간 사기 방지 및 하이브리드 아키텍처: "전통적인 머신러닝 + 대형 모델 의도 인식"을 결합한 실시간 리스크 관리 파이프라인을 구축 및 최적화하여 P2P 사기 및 비정상 거래 그룹을 정확하게 차단함으로써 금융 손실을 줄입니다.
- 자동화된 리스크 관리 자료 검토: 다중 모드 검토 파이프라인을 구축해 자료 자동 해석 및 상호 검증을 구현합니다.
참고: AI 리스크 관리 알고리즘 엔지니어 및 AI 대형 모델 인프라 알고리즘 엔지니어 포지션 모두 채용 중입니다. 자세한 내용은 TG로 문의하세요.
주요 책임:
- 거래 패턴 및 온체인 데이터를 심층 분석하여 사기 행위를 식별합니다.
- 실시간 리스크 탐지 및 완화를 위한 머신러닝 모델을 개발 및 최적화합니다.
- 크로스 기능 팀과 협력하여 리스크 관리 전략 및 시스템을 구현합니다.
- 금융 사기의 최신 동향을 파악하고 모델을 적절히 조정합니다.
- 규제 요구 사항 및 업계 표준을 준수합니다.
직무 요구 사항:
- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위(석사 우대).
- 리스크 관리 알고리즘 분야 5년 이상의 경력.
- 높은 데이터 감각과 독립적으로 문제를 정의하고 해결책을 추진할 수 있는 능력.
- Python 및 SQL에 능숙하며 대규모 데이터 처리(Hive/Spark) 경험 보유.
- 강력한 머신러닝 기반, 특징 공학 및 종단 간 모델 튜닝에 익숙함.
- 사기 탐지 및 그룹 식별을 위한 그래프 알고리즘 경험.
- 행동 이상 탐지를 위한 시퀀스 모델에 대한 지식.
- 실시간 시스템(Flink/Kafka) 및 온라인 추론 파이프라인 설계 경험.
- 다음 영역 중 최소 하나에 대한 경험: 사기 방지, 거래 모니터링, P2P 사기 방지 또는 AML 규정 준수.
우대 사항:
- 온체인 주소 분석 및 자금 추적 경험(예: Chainalysis, TRM).
- 리스크 관리 분야에서의 LLM 실무 경험(의도 인식, 다중 모드 검토, RAG, 워크플로 오케스트레이션).
- 리스크 관리 규칙 엔진 또는 전략 플랫폼 설계 경험.
- 주문장 메커니즘 및 시장 미시 구조에 대한 이해.
- 최상위 거래소 또는 대형 핀테크 플랫폼의 리스크 관리 부서 경력.
- KDD, AAAI 또는 WWW과 같은 최상위 학회에서의 논문 발표 경력.
혜택:
협의 가능
