넥스트증권 주식회사, 금융 데이터 분석가 채용
넥스트증권 주식회사가 AI데이터플랫폼팀 금융 데이터 분석가(Financial Data Analyst) 채용을 진행한다. 이번 공고는 금융 투자정보의 분석과 표준화, 데이터 품질 검증 등 데이터 자산 전반을 책임질 경력직 1명을 대상으로 한다.
이번에 채용하는 금융 데이터 분석가는 종목·시세·지수·기업정보·재무제표·컨센서스·기업행사 등 투자정보의 구조와 의미를 분석하고, 금융상품·거래소·시장·통화·거래 캘린더 등 기준정보와 데이터 필드별 산출 기준, 제공 주기, 정정·재처리 정책을 정의하는 업무를 맡게 된다. 또한 LSEG 등 외부 벤더의 데이터 명세와 전달 방식을 분석하여 벤더별 데이터 모델과 식별자 체계를 사내 표준 데이터 모델로 매핑하고, 벤더 데이터의 도입·변경·종료가 내부 시스템에 미치는 영향 분석과 복수 벤더 간 값 차이의 적용 기준 수립을 담당하게 된다. 티커, ISIN, RIC 등 종목 식별자 간 매핑 규칙을 정의·검증하고, 상장·상장폐지·합병·분할 등 기업행사에 따른 식별자 이력 변화를 관리하여 동일 종목·금융상품·발행기관을 일관되게 식별하는 기준을 마련하는 한편, SQL로 대용량 투자정보를 탐색하여 누락·중복·이상값·식별자 매핑 오류를 탐지하고 원천-가공 데이터 간 정합성·완전성·적시성을 검증하는 역할도 함께 경험하게 된다. 나아가 서비스·리서치·AI/ML 조직의 투자정보 요구사항을 데이터 항목, 산출 기준, 제공 주기, 이력 관리 및 품질 기준으로 구체화하고 데이터 엔지니어와 협업하여 레이크하우스의 데이터 모델과 파이프라인을 검증하며, 투자정보의 정의·오너십·메타데이터·데이터 계보 관리에 참여하고 법무·컴플라이언스가 수립한 벤더 데이터 사용 기준을 데이터 요구사항에 반영하며 준수 여부를 검증하는 데이터 거버넌스 업무도 담당하게 된다.
지원을 위해서는 5년 이상의 금융 투자정보 분석 또는 금융 데이터 관련 실무 경험이 있어야 하며, LSEG 또는 유사 금융 데이터 벤더가 제공하는 투자정보를 실무에서 활용한 경험이 필요하다. 종목·시세·지수·기업정보·재무·기업행사 중 하나 이상의 데이터 도메인에 대한 깊은 이해와 함께 금융상품 및 종목 식별자 체계, 종목 마스터 데이터에 대한 이해도 갖춰야 하며, Python과 SQL을 활용해 대용량 금융 데이터를 분석·검증할 수 있는 역량, 벤더 데이터 명세를 분석하여 사내 데이터 모델과 매핑 규칙을 정의할 수 있는 능력, 데이터 정합성 및 품질 문제를 발견하고 근본 원인을 분석하는 능력, 투자정보의 요구사항과 업무 규칙을 명확한 데이터 명세로 문서화할 수 있는 역량, 데이터 엔지니어·AI/ML 엔지니어 및 서비스 조직과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 능력도 필수 요건에 해당한다. 우대사항으로는 복수 금융 데이터 벤더의 데이터를 비교·통합하거나 전환한 경험, 글로벌 주식·ETF·채권·파생상품 또는 지수 데이터를 다룬 경험, 기업행사에 따른 가격·수량·식별자 조정 업무 경험, 데이터 벤더의 라이선스·권한 또는 재배포 정책을 검토한 경험, Databricks·Spark 또는 데이터 레이크하우스 환경에서 분석한 경험, 데이터 품질 규칙과 모니터링 체계를 설계하거나 운영한 경험, AI 코딩 에이전트나 생성형 AI를 활용해 SQL 작성·데이터 분석 및 문서화 생산성을 높인 경험이 있는 지원자를 선호한다.
근무지는 서울특별시 영등포구 국제금융로 10, 3IFC 15층 여의도 본사다. 자세한 내용은 '넥스트증권 주식회사'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
넥스트증권 주식회사가 AI데이터플랫폼팀 금융 데이터 분석가(Financial Data Analyst) 채용을 진행한다. 이번 공고는 금융 투자정보의 분석과 표준화, 데이터 품질 검증 등 데이터 자산 전반을 책임질 경력직 1명을 대상으로 한다.
이번에 채용하는 금융 데이터 분석가는 종목·시세·지수·기업정보·재무제표·컨센서스·기업행사 등 투자정보의 구조와 의미를 분석하고, 금융상품·거래소·시장·통화·거래 캘린더 등 기준정보와 데이터 필드별 산출 기준, 제공 주기, 정정·재처리 정책을 정의하는 업무를 맡게 된다. 또한 LSEG 등 외부 벤더의 데이터 명세와 전달 방식을 분석하여 벤더별 데이터 모델과 식별자 체계를 사내 표준 데이터 모델로 매핑하고, 벤더 데이터의 도입·변경·종료가 내부 시스템에 미치는 영향 분석과 복수 벤더 간 값 차이의 적용 기준 수립을 담당하게 된다. 티커, ISIN, RIC 등 종목 식별자 간 매핑 규칙을 정의·검증하고, 상장·상장폐지·합병·분할 등 기업행사에 따른 식별자 이력 변화를 관리하여 동일 종목·금융상품·발행기관을 일관되게 식별하는 기준을 마련하는 한편, SQL로 대용량 투자정보를 탐색하여 누락·중복·이상값·식별자 매핑 오류를 탐지하고 원천-가공 데이터 간 정합성·완전성·적시성을 검증하는 역할도 함께 경험하게 된다. 나아가 서비스·리서치·AI/ML 조직의 투자정보 요구사항을 데이터 항목, 산출 기준, 제공 주기, 이력 관리 및 품질 기준으로 구체화하고 데이터 엔지니어와 협업하여 레이크하우스의 데이터 모델과 파이프라인을 검증하며, 투자정보의 정의·오너십·메타데이터·데이터 계보 관리에 참여하고 법무·컴플라이언스가 수립한 벤더 데이터 사용 기준을 데이터 요구사항에 반영하며 준수 여부를 검증하는 데이터 거버넌스 업무도 담당하게 된다.
지원을 위해서는 5년 이상의 금융 투자정보 분석 또는 금융 데이터 관련 실무 경험이 있어야 하며, LSEG 또는 유사 금융 데이터 벤더가 제공하는 투자정보를 실무에서 활용한 경험이 필요하다. 종목·시세·지수·기업정보·재무·기업행사 중 하나 이상의 데이터 도메인에 대한 깊은 이해와 함께 금융상품 및 종목 식별자 체계, 종목 마스터 데이터에 대한 이해도 갖춰야 하며, Python과 SQL을 활용해 대용량 금융 데이터를 분석·검증할 수 있는 역량, 벤더 데이터 명세를 분석하여 사내 데이터 모델과 매핑 규칙을 정의할 수 있는 능력, 데이터 정합성 및 품질 문제를 발견하고 근본 원인을 분석하는 능력, 투자정보의 요구사항과 업무 규칙을 명확한 데이터 명세로 문서화할 수 있는 역량, 데이터 엔지니어·AI/ML 엔지니어 및 서비스 조직과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 능력도 필수 요건에 해당한다. 우대사항으로는 복수 금융 데이터 벤더의 데이터를 비교·통합하거나 전환한 경험, 글로벌 주식·ETF·채권·파생상품 또는 지수 데이터를 다룬 경험, 기업행사에 따른 가격·수량·식별자 조정 업무 경험, 데이터 벤더의 라이선스·권한 또는 재배포 정책을 검토한 경험, Databricks·Spark 또는 데이터 레이크하우스 환경에서 분석한 경험, 데이터 품질 규칙과 모니터링 체계를 설계하거나 운영한 경험, AI 코딩 에이전트나 생성형 AI를 활용해 SQL 작성·데이터 분석 및 문서화 생산성을 높인 경험이 있는 지원자를 선호한다.
근무지는 서울특별시 영등포구 국제금융로 10, 3IFC 15층 여의도 본사다. 자세한 내용은 '넥스트증권 주식회사'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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