알고리즘 엔지니어 at Lbank

직무 설명

주요 업무

• 블랙 산업 마이닝 및 그래프 분석: 그래프 신경망(GNN) 및 기타 알고리즘을 활용하여 대량의 거래 행동 및 온체인 데이터를 분석, 온라인 사기 정보 및 고위험 주소 네트워크를 식별 및 모니터링합니다.
• 리스크 관리 전략 지원 및 예측: AI를 활용하여 리스크 규칙 정제 및 전략 최적화를 지원, 기존 리스크 관리 규칙의 취약점을 자동으로 식별하며, 사전 예방을 위한 선제적 리스크 예측 모델을 개발합니다.
• 시장 조작 및 비정상 거래 탐지: 세탁 거래, 스푸핑, 펌프 앤 덤프, 프런트 러닝과 같은 비정상 거래 행위에 대한 고성능, 저지연 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 정확히 차단, 금융 손실을 줄입니다.
• 자동화된 리스크 관리 자료 검토: 멀티모달 검토 파이프라인을 구축하여 자료 자동 해석 및 교차 검증을 달성합니다.

자격 요건

• 컴퓨터 과학, 통계학 또는 수학 학사 이상(석사 우대), 리스크 관리 알고리즘 경력 5년 이상.
• 강력한 데이터 감각과 독립적으로 문제를 정의하고 실행을 주도할 수 있는 능력.
• Python + SQL에 능숙하며, 대규모 데이터 처리(Hive/Spark)에 익숙함.
• 튼튼한 머신러닝 기초, 특징 공학 및 종단 간 모델 최적화 경험 보유.
• 블랙 산업 마이닝 및 그룹 식별을 위한 그래프 알고리즘에 익숙함.
• 행동 이상 탐지를 위한 시퀀스 모델 지식.
• 실시간 시스템(Flink/Kafka) 경험, 온라인 추론 파이프라인 설계 이해.
• 다음 영역 중 최소 한 가지에 대한 비즈니스 로직 및 적대적 진화에 익숙함:
  • 블랙 산업 대응(사기 농장/대량 공격)
  • 거래 감시(세탁 거래/스푸핑/펌프 앤 덤프)
  • P2P 사기 방지/AML 규정 준수

우대 사항

• 온체인 주소 분석 및 자금 추적 경험(Chainalysis/TRM).
• LLM 리스크 관리 구현 경험(의도 인식/멀티모달 검토/RAG/워크플로 오케스트레이션).
• 리스크 관리 규칙 엔진 또는 전략 플랫폼 설계 경험.
• 오더북 메커니즘 및 시장 미시 구조 이해.
• 최상위 거래소 또는 대형 핀테크 플랫폼의 리스크 관리 배경.
• KDD/AAAI/WWW와 같은 탑 컨퍼런스 논문 발표.

혜택