직무 설명
퀀트 전략 연구원으로서 데이터 기반 투자 전략 개발 및 개선에 핵심적인 역할을 수행하게 됩니다. 이 직위는 트레이딩 및 포트폴리오 관리 의사 결정 과정을 지원하기 위해 정량적 분석, 데이터 과학, 금융 모델링에 대한 탄탄한 기반을 요구합니다. 이상적인 후보자는 시장 기회 발굴, 전략 최적화, 분석 결과의 정확성과 신뢰성 확보를 위해 크로스-기능 팀과 긴밀히 협업할 것입니다.
주요 책임
- 대용량 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위한 포괄적인 데이터 마이닝, 처리 및 통계 분석을 수행합니다. 여기에는 데이터 수집 프레임워크 설계, 데이터 클리닝 수행, 추세와 상관관계 식별을 위한 고급 분석 기법 적용이 포함됩니다.
- 시장 행동 분석, 위험 요소 평가, 예측 신호 생성을 위한 머신러닝 알고리즘과 통계 모델 개발 및 구현을 담당합니다. 모델 가정 검증과 다양한 시장 조건에서의 견고성 확보가 주요 책임입니다.
- 역사적 데이터를 활용한 퀀트 전략의 엄격한 백테스트 수행으로 샤프 지수, 드로다운, 위험 조정 수익률 같은 성과 지표를 평가합니다. 전략 결과 최적화와 수익성 향상을 위한 반복적 파라미터 튜닝이 포함됩니다.
- 퀀트 애널리스트 및 트레이더와 협력하여 연구 결과를 실행 가능한 트레이딩 전략으로 전환합니다. 또한 데이터 소스 모니터링, 불일치 해결, 분석 전주기에 걸친 데이터 무결성 유지를 통해 데이터 품질 표준을 유지하는 업무를 맡게 됩니다.
- 분석 프로세스, 모델 결과, 전략 권장 사항을 명확하고 간결하게 문서화합니다. 기술 보고서 작성, 이해관계자에게 결과 발표, 모든 분석 결과물에 대한 버전 관리를 포함합니다.
직무 요구 사항
- 수학, 통계, 금융 공학, 경제학 또는 관련 정량적 분야의 석사/박사 학위 보유 (학계 연구 또는 산업 적용 실적 증명 가능)
- Python, R, SQL 등 프로그래밍 언어 숙련 (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow 같은 데이터 조작, 시각화 및 통계 모델링 프레임워크 사용 경험)
- 포트폴리오 이론, 리스크 관리, 알고리즘 트레이딩 개념에 대한 지식을 포함한 정량적 금융 분야 전문성 (금융 시장 및 상품에 대한 친숙도 필수)
- 복잡한 데이터 세트 처리와 의미 있는 결론 도출 능력 (정량적 모델 개발 및 최적화 성공 사례 증명 필요)
- 빠른 환경에서 독립적/협업적 업무 수행 능력 (비기술적 이해관계자에게 기술적 결과 전달을 위한 강한 커뮤니케이션 스킬, 팀 기반 프로젝트 경험 우대)
- Bloomberg Terminal, MATLAB, Excel 같은 정량적 분석 도구 및 플랫폼 숙련 (AWS 또는 Google Cloud 같은 클라우드 컴퓨팅 환경 경험 우대)
- 금융 규제 및 준수 요구사항에 대한 강한 이해 (모든 분석 작업이 윤리적/법적 기준 준수 보장 능력, 규제 환경 경험 우대)
- 효과적인 업무 우선순위 설정과 기한 준수 능력 (동시 다중 프로젝트 처리 능력 증명 우대)
- 명확한 의사소통과 문서화를 위한 영어 능통 (중국어 능통자 현지 시장 분석 시 우대)
- 금융 기관, 헤지펀드, 핀테크 기업 내 퀀트 연구 역할 경험 (출판된 연구 또는 독자적 모델 포트폴리오 보유 시 큰 우대)
