VWS｜Data Scientist(데이터사이언스 시스템 기획 및 LLM설계)

❖ 팀소개

“가슴뛰는 이런 스타트업은 너무 오랜만이다. 토스를 처음 봤을 때의 느낌을 받았다.” – 유난한 도전에 나온 전 토스 코파운더

“내가 초기 스타트업 많이 교류해봤지만, 여기 만큼 제대로된 소리를 하는 스타트업을 보지 못했다” - 전 에그테크 유니콘 코파운더 CTO

“우리 CEO와 정확히 같은 형태로 비젼, 전략, 실력을 가지고 운영하는 초기 회사는 유일했다” – IP분야 유니콘 CPO

공신력, 투자가치 – 유니콘을 제일 많이 보낸 시리즈 A 투자자(VC) 참여
최고의 인재밀도 – 서울대 동문위주의 개발자, 기획자, 4급 공무원 서기관, 연구소, 변호사, 의사 등 멤버들
검증된 프로덕트 – 서비스 제공중인 b2b 대기업(많은 곳에서 러브콜 받고 있음)
시장성, 독과점 – 시장에서 IT, AI 침투가 가장 늦으면서 어려운 인더스트리이자, 유일한 플레이어로 독과점이 가능한 프로덕트
스케일업 – 엄청나게 큰 시장이지만 정보비대칭성이 심해서 우리 프로덕트로 스케일업이 빠르고 폭발적으로 가능한 시장
돈을 버는 비지니스 – 번쩍이는 아이디어로 프로덕트를 만들어 놓고 그때 가서야 시장에서 필요 없는 것인 줄 깨닫는 많은 곳들과 달리 팔릴만한 프로덕트 기획을 시작으로 출시를 해서 매출과 영업이익이 나오는 돈을 버는 비지니스 -> 최근 VC, PE가 가장 좋아하는 비지니스
상품성 – b2c roas가 2000%나 육박
밸류에이션(기업가치) – 보통의 평범한 스타트업이 아닙니다. 현재 초기 밸류 약 300억원에서 내년 탑티어 VC, PE로부터 3000억밸류 이상의 예상 중

최고의 팀에서, 유일무이한 경험을 할 기회를 드립니다.

❖ 채용분야

데이터 기반 부실채권 관리, 데이터 기반 금융 프로덕트 기획
VWS의 데이터 사이언스 기반 기획자는 부실채권(NPL) 회수 최적화, AI 기반 금융 데이터 분석, 채무자 재무관리 제공 모델 기획 등의 업무를 담당합니다.
특히, 부실채권을 매입한 후 회수율을 극대화하기 위한 데이터 기반 전략을 수립하며, 향후 채무자의 부채를 구조화할 수 있는 금융 상품 및 프로덕트 기획까지 고려합니다.
이 역할은 단순한 데이터 분석이 아니라, 직접 서비스 로직을 설계하고, 비즈니스적 가설을 수립하고 검증하며, 이를 데이터와 AI를 활용하여 실무적으로 실행할 수 있는 능력을 요구합니다.
또한, 제로투원(Zero to One) 환경에서 전략부터 실무까지 모두 담당할 수 있는 인재를 찾습니다.

A. NPL(부실채권) 회수 최적화 및 데이터 분석을 통한 매매 핀테크 기획

✅ 부실채권(NPL) 회수율 예측 및 최적화

부실채권 유형별 회수 패턴 분석 및 최적화 전략 기획
AI/머신러닝을 활용한 채무자 행동 분석 및 리스크 평가
데이터 기반 채무 회수 전략 수립 및 맞춤형 채무 관리

✅ 부실채권 가치평가 모델 개발

NPL 포트폴리오 분석 및 가치 평가 모델 설계
부실채권 매입 시 수익성 예측 모델 구축
시장 데이터 및 부채 상환 패턴을 반영한 시뮬레이션 기획

✅ 채무자 프로파일링 및 상환 가능성 예측

신용 점수 및 금융 데이터 분석을 통한 채무자 세분화(Segmentation)
최적의 상환 조건 설계를 위한 AI 기반 데이터 모델링
회수율 극대화를 위한 맞춤형 상환 프로세스 기획

B. AI 및 머신러닝을 활용한 데이터 분석 및 최적화

✅ 머신러닝 기반 회수율 및 리스크 평가 모델 구축

채무자의 상환 가능성 예측을 위한 머신러닝 모델 개발
연체 패턴 분석 및 조기 경보 시스템(EWS) 구축
AI 기반 채무자 행동 분석 및 최적 전략 수립

✅ 이상 탐지(Fraud Detection) 및 부실채권 리스크 관리

부실채권 사기 탐지(Fraud Detection) 시스템 개발
AI 기반 부정 패턴 분석 및 예방 전략 설계

✅ AutoML 및 AI 툴 활용

ChatGPT, AutoML, DataRobot 등의 AI 모델을 활용한 자동화 및 최적화
AI 기반 채권 관리 시스템 기획 및 프로세스 개선

C. 채무자 재무관리 프로덕트 모델 기획

✅ 채무자 대상 여신(재융자) 모델 기획

기존 부실채권을 상환할 수 있는 신용 기반 여신 모델 설계
NPL 고객 데이터를 활용한 신용평가 모형(CSS) 개발
기존 신용 평가 모델 대비 대체 데이터 활용 전략 기획

✅ 부실채권 리파이낸싱(재조정) 상품 기획

회수율 극대화를 위한 채무 구조화(Restructuring) 모델링
채무자의 재무 상태에 맞춘 맞춤형 상환 옵션 설계

✅ 신용 리스크 및 대출 승인 정책 기획

여신 승인 모델 설계 및 신용 리스크 평가 최적화
기존 금융 데이터 및 대체 데이터를 활용한 신용 리스크 모델 구축

❖ 자격조건

☑️ 프로덕트 기획자로서의 필수 역량

☑️ LLM 전문성

☑️ 데이터 분석 및 비즈니스 전략 기획

Python, SQL, R을 활용한 데이터 분석 및 인사이트 도출
데이터 기반 서비스 기획 및 KPI 설계 경험
AI/머신러닝을 활용한 금융 데이터 분석 및 최적화 경험

☑️ 비즈니스 가설 수립 및 실험 설계

부실채권 및 금융 비즈니스 모델에 대한 이해
A/B 테스트, 데이터 실험을 통한 Growth Hacking 경험
가설 기반 문제 해결 및 분석 능력

☑️ 엔지니어 및 데이터팀과 협업 경험

데이터 로깅(Log Schema) 설계 및 API 연동 경험
엔지니어 및 데이터 분석가와 협업하여 프로덕트 기획 및 실행

☑️ 금융 데이터 및 리스크 관리 역량

금융 및 신용 데이터 분석 경험 (CSS, 대출 스코어링, 리스크 평가 등)
금융 규제 및 신용평가사(CB) 데이터 활용 경험

☑️ Zero to One(제로투원) 실무 경험

단순 기획이 아닌, 직접 실무 수행 및 전략 실행 가능
데이터 분석부터 기획, 서비스 론칭까지 전체 프로세스를 경험한 인재
스타트업에서 자율적으로 문제 해결 및 의사결정을 수행한 경험

❖ 우대 사항

✔️ 스타트업 및 핀테크 업계 경험자

✔️ 부실채권(NPL) 및 금융 리스크 관리 경험자

✔️ 신용 평가 모델(CSS) 및 여신 승인 모델 개발 경험자

✔️ 금융 데이터 활용 및 대체 데이터 기반 신용평가 경험자

✔️ AutoML 및 AI 기반 데이터 분석 경험자

✔️ 금융 데이터 거버넌스 및 규제 대응 경험자

✔️ AI툴을 잘 다루는 능력(프롬프트 엔지니어링 등)

❖ 기대하는 인재상(Zero to One DNA)

🚀 데이터 분석을 넘어 비즈니스 기획까지 가능한 인재

🚀 NPL 회수 최적화 및 AI 기반 금융 혁신을 주도할 수 있는 멀티플레이어

🚀 자율적으로 문제를 해결하고, 실무부터 전략까지 수행할 수 있는 인재

🚀 불확실한 환경에서도 문제 해결 능력을 발휘할 수 있는 실행력

근무지
위례신도시

지원하러 가기