AI엔지니어(FDE)
공고 요약
담당업무
부동산 담보부 부실채권의 회수 시점 및 가격 추정 모델 개발
특정 부동산과 유사한 부동산 군집화
대출 데이터 기반 금융사별 대출 한도 추정 모델 개발
대출 데이터 기반 채무자 부실 발생 확률 추정 모델 개발
대형 금융기관 제공 및 대출채권 거래소 확장을 위한 핵심 기반 구축
우대사항
여신금융업에 대한 높은 이해도
보상과 복리후생
성과급 또는 주식·스톡옵션
점심 포케 제공
건강검진 등 건강 관련 지원
업무에 필요한 장비 지원
전형절차
서류 전형
사전질의
1차 면접
2차 면접
처우 협의
최종 합격
접수방법
간단한 자기소개와 이력서 제출
서류 전형 후 면접 진행
최종 합격 시 채용 확정
근무환경
매일 점심시간 팀 운동
사무실 내 샤워 및 취침 가능
열정적인 팀원들과 높은 몰입도로 성장할 수 있는 환경
마감기한
상시채용
몰리턴 지원하기 전 이력서 Check
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공고 원문
주요업무
몰리턴은 600개 중소형 금융기관의 법규 준수와 채권 관리를 표준화·자동화하는 컴플라이언스 SaaS ‘론프라(Loanfra)’를 제공하는 것을 시작으로, 여신 금융시장의 공통 업무망을 만들어나가고 있습니다. 당사가 대형 기관과 함께 진행하는 부동산 담보부 부실채권(NPL) 회수 가격 및 시점 추정 모델 개발 프로젝트를 주도할 인재를 찾고 있습니다. • 특정 부동산과 유사한 부동산을 군집화하고, 부동산 담보부 부실채권 회수 시점 및 가격 추정 모델 개발 • 당사가 확보 중인 대출 데이터 기반으로 각 금융사의 대출 한도와 채무자의 부실 발생 확률 추정 모델 개발 이번 프로젝트 결과물은 대형 금융기관에 제공하는 것을 넘어, 향후 론프라가 대출채권 거래소로 확장하는 데 필요한 핵심 기반이 될 것 입니다. 많은 관심 부탁드립니다.
자격요건
• 통계/수학/컴퓨터/산업공학 등 관련 전공자 • 운동을 좋아하시거나 좋아하길 희망하시는 분
우대사항
• 여신금융업에 대한 높은 이해도를 보유한 분 • 합정역에서 이동 시간 30분 이내 거주
기술스택
LLM, Deep Learning, Machine Learning
채용절차
서류 전형 > 사전질의 > 1차 면접 > 2차 면접 > 처우 협의 > 최종 합격 • 간단한 자기소개와 이력서를 제출 • 서류 전형 후 면접 진행 • 최종 합격 시 채용 확정 [보상과 혜택 약속] • 성과에 대한 확실한 보상(성과급 또는 주식/스톡옵션) • 매일 점심시간에 모두 함께 운동 중(헬스장, 건강검진 등 건강 관련 지원) • 열정적인 팀원들과 높은 몰입도로 성장할 수 있는 환경 • 업무에 필요한 장비 지원
