핵심 요구사항
- Python 기반 데이터 분석 및 ML 모형 개발 경험
- 개인화 추천·Ranking·Propensity/Response·Segmentation 모형 설계·개발 경험
- SQL·Elasticsearch 기반 데이터 추출 및 EDA·Feature Engineering
- 모델 성능 평가 및 결과 해석을 통한 모델 개선
- 실시간 및 배치 데이터 기반 모델 적용 구조 이해
- 실무 경력 11년 이상
금융권 채널계 차세대 프로젝트에서 Python 기반 ML·DL 분석 모형을 설계·개발하는 프로젝트입니다. SQL·Elasticsearch로 데이터를 추출하고 고객 행동 로그를 EDA·전처리한 뒤, 개인화 추천·Ranking·Propensity/Response Model·Segmentation 등의 모델을 개발하고 실시간·배치 적용 구조를 설계합니다. pandas·scikit-learn·XGBoost·LightGBM 등 실무 ML 스택에 능숙하고 금융/추천 도메인 경험이 풍부한 시니어 데이터 사이언티스트에게 적합합니다.