직무 설명:
미션: 하이브리드 아키텍처를 활용하여 거래소의 리스크 방어 및 자동화 분석 역량을 종합적으로 강화하고, 차세대 "AI-Ready" 리스크 관리 시스템 구축에 참여합니다.
- 블랙 마켓 마이닝 및 그래프 분석: 그래프 신경망(GNN) 및 기타 알고리즘을 활용하여 대량의 거래 행위 및 온체인 데이터를 분석해 온라인 사기 정보 및 고위험 주소 네트워크를 발굴하고 모니터링합니다.
- 리스크 관리 전략 지원 및 리스크 예측: AI를 활용해 리스크 규칙 정교화 및 전략 최적화를 지원하고, 기존 리스크 관리 규칙의 취약점을 자동으로 식별하며, 선제적 리스크 예측 모델을 개발해 문제 발생을 사전에 방지합니다.
- 시장 조작 및 비정상 거래 탐지: 세탁 거래, 대량 주문, 스푸핑, 펌프 앤 덤프, 프런트 러닝 등 비정상 거래 행위에 대한 고성능 실시간 모니터링 및 차단 모델을 구축합니다.
- 실시간 사기 방지 및 하이브리드 아키텍처: 전통적인 머신러닝과 대형 모델 의도 인식을 결합한 실시간 리스크 관리 파이프라인을 개발 및 최적화하여 P2P 사기 및 비정상 거래 그룹을 정확하게 차단하고 금융 손실을 줄입니다.
- 자동화된 리스크 관리 자료 검토: 멀티모달 검토 파이프라인을 구축해 자료의 자동 해석 및 교차 검증을 구현합니다.
참고: AI 리스크 관리 알고리즘 엔지니어 및 AI 대형 모델 인프라 알고리즘 엔지니어 포지션 모두 모집 중입니다. 자세한 내용은 텔레그램으로 문의하세요.
주요 책임:
- 거래 행위 및 온체인 데이터를 심층 분석하여 리스크를 식별하고 완화합니다.
- 크로스 기능 팀과 협력하여 리스크 관리 전략을 정교화하고 구현합니다.
- 사기 행위를 탐지 및 방지하기 위한 실시간 모니터링 시스템을 개발 및 배포합니다.
- 기존 리스크 관리 모델 및 파이프라인을 최적화하여 성능과 정확도를 향상시킵니다.
- AI 및 머신러닝 분야의 최신 동향을 파악하여 리스크 관리 역량을 강화합니다.
직무 요구 사항:
- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위(석사 우대).
- 리스크 관리 알고리즘 분야에서 5년 이상의 경력.
- 강한 데이터 감각과 독립적으로 문제를 정의하고 해결책을 추진할 수 있는 능력.
- Python 및 SQL에 능숙하며, 대규모 데이터 처리(Hive/Spark) 경험 보유.
- 특징 공학 및 모델 최적화를 포함한 머신러닝에 대한 탄탄한 기초.
- 사기 탐지 및 그룹 식별을 위한 그래프 알고리즘에 대한 이해.
- 행위 이상 탐지를 위한 시퀀스 모델에 대한 지식.
- 실시간 시스템(Flink/Kafka) 및 온라인 추론 파이프라인 설계 경험.
- 다음 영역 중 최소 하나에 대한 이해: 사기 방지(사기/대량 공격), 거래 모니터링(세탁 거래/스푸핑), P2P 사기 방지, 또는 AML 규정 준수.
우대 사항:
- 온체인 주소 분석 및 자금 추적 경험(예: Chainalysis, TRM).
- 리스크 관리 분야에서 LLM 활용 경험(의도 인식, 멀티모달 검토, RAG, 워크플로 오케스트레이션).
- 리스크 관리 규칙 엔진 또는 전략 플랫폼 설계 경험.
- 주문장 메커니즘 및 시장 미시 구조에 대한 지식.
- 최상위 거래소 또는 대형 핀테크 플랫폼의 리스크 관리 부서 근무 경력.
- KDD, AAAI, WWW 등 최상위 학회 논문 발표 경력.
혜택:
협의 가능
