Citi는 소비자, 기업, 정부 및 기관을 대상으로 서비스를 제공하는 글로벌 은행 및 금융 서비스 기업입니다. 개인금융, 신용카드, 자산관리, 기업금융, 투자은행 등 다양한 서비스를 제공하며, 100개국 이상에서 사업을 운영하고 있습니다. 대규모 국제 금융기관인 Citi는 은행, 금융 서비스, 핀테크 분야에서 활동하는 여러 팀을 하나로 연결합니다.
머신러닝 엔지니어(Python, SQL) – 씨티, 푸네 하이브리드 근무
씨티의 글로벌 재무·무역 서비스 사업에서 프로덕션 머신러닝, Python, SQL 및 생성형 AI 솔루션을 구축합니다. 확장 가능한 데이터 파이프라인, 고급 분석, 측정 가능한 비즈니스 성과를 결합하는 역할입니다.
설명
- 대규모의 복잡한 데이터 세트를 분석하여 패턴, 추세, 위험 및 기회를 파악한다.
- 고객 경험, 가격 책정, 고객 확보, 교차 판매 및 고객 유지 이니셔티브를 위한 분석 프레임워크를 만든다.
- 불명확한 비즈니스 요구를 구조화된 데이터 과학 및 분석 솔루션으로 전환한다.
- 머신러닝 모델을 설계, 개발, 검증 및 배포한다.
- 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하고 의사결정에 기여하는 모델을 제공한다.
- 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 개선한다.
- 분석 및 AI 이니셔티브를 위한 확장 가능한 ETL/ELT 파이프라인과 데이터 워크플로를 설계, 개발 및 유지 관리한다.
- 데이터 엔지니어링 팀과 협력하여 데이터 품질, 데이터 계보, 거버넌스 및 플랫폼 확장성을 강화한다.
- 비즈니스, 제품, 운영, 기술 및 데이터 팀과 협업하여 영향력이 큰 이니셔티브의 우선순위를 정하고 제공한다.
- 고위 리더를 포함한 기술 및 비기술 대상에게 분석 결과, 모델 결과 및 권고 사항을 전달한다.
- 데이터 과학, 머신러닝 및 생성형 AI 방법을 활용하여 확장 가능한 분석 솔루션으로 복잡한 비즈니스 과제를 해결한다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 통계학, 공학, 수학 또는 관련 정량 분야의 학사 또는 석사 학위.
- 데이터 과학, 머신러닝, 고급 분석 또는 관련 분야에서 3~5년의 경력.
- 은행, 금융 서비스 또는 기타 고도로 규제된 산업에서의 경험 우대.
- 프로덕션급 머신러닝 또는 AI 솔루션을 배포한 입증된 경험.
- Python 숙련도가 필수다.
- 고급 SQL 기술.
- PySpark 및 대규모 데이터 처리 경험.
- 지도 학습 및 비지도 학습 방법에 대한 실무 경험.
- 통계 모델링 및 가설 검정에 대한 실무 경험.
- 실험 설계 및 A/B 테스트 수행에 대한 실무 경험.
- Scikit-learn 사용 경험.
- XGBoost 및/또는 LightGBM 사용 경험.
- ETL/ELT 파이프라인 개발 경험.
- 데이터 모델링 경험.
- 머신러닝 워크로드에 CI/CD를 구현한 경험.
- 모델 모니터링 및 성능 관리 경험.
- 버전 관리 및 배포 프레임워크 사용 경험.
- 뛰어난 분석 및 문제 해결 능력.
- 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터에서 추세, 패턴 및 실행 가능한 인사이트를 파악하는 능력.
- 분석 방법론을 개발하고 복잡한 분석을 독립적으로 수행하는 능력.
- 뛰어난 서면 및 구두 커뮤니케이션 능력.
- 데이터 기반 권고 사항으로 이해관계자에게 영향력을 발휘하는 능력.
- 기능 간 협업이 필요한 매트릭스 조직에서 편안하게 일할 수 있는 능력.
- 세부 사항에 대한 높은 주의력과 조직력.
- 여러 우선순위를 관리하고 빠르게 변화하는 환경에서 성과를 낼 수 있는 능력.
- 결과에 대한 강한 책임감과 주인의식.
복리후생
- 균등한 고용 기회를 제공한다.
- 장애가 있는 사람에게 합리적인 편의를 제공한다.
