스마트폰 디지털 발자국으로 신용을 추정하는 핀테크 연구를 소개했습니다. 대출 기회가 소득, 고용, 이동 범위, 사회적 연결을 넓힌 결과를 다뤘습니다.
[Coupang Pay Tech] Staff Mobile Engineer
Coupang Pay Tech · Seoul, South Korea
쿠팡페이 Product 앱의 설계·구현을 리드하고, 미션 크리티컬 프로젝트 해결 및 개발자 멘토링을 담당합니다. Java 또는 Kotlin 기반 Android 개발 6년 이상과 대규모 소비자 앱·B2C 도메인 경험이 필요합니다.
ML Engineer (CSS)
토스 · Seoul
신용·대출 도메인에서 대출 니즈, 카드 발급 예측, 신용평가 등 ML 모델을 개발·고도화하고 데이터를 분석합니다. 개인·개인사업자 CSS 개발·내재화 및 데이터 정제 경험, Python·SQL과 ML·DL 활용 역량이 필요합니다.
ML Engineer (Ads Bidding & Pacing)
토스 · Seoul
광고주의 목표·예산에 맞춘 입찰 및 예산 소진 전략을 설계하고, 상품광고 경매·가격 정책의 성과를 분석·검증하는 역할입니다. 광고 Bidding·Budget Pacing 시스템을 직접 개발·운영하고 pCTR·pCVR 등 예측 신호를 활용한 입찰 정책 설계 경험이 필요합니다.
#신용평가 주제를 이어서 읽기
대규모 비전통 데이터를 활용한 AI 대안신용평가 연구 결과를 국제학술대회에서 공개했습니다. 전통 신용점수 모델보다 예측 성능이 높아 금융포용성 확대 가능성을 보여주었습니다.
