

지난 번에 자금세탁방지 직군 데이터 과학 / 분석가 쪽으로 이직 면접을 보았다고 했다.
https://blog.valley.town/@indeterminatejourney/post/68b3e89c778f3ae417d773be
5월부터 시작해 10월까지 질질 끌리며 내부이동치고는 다소 과하게도
3번이나 면접을 봤다. (이 부서의 모든 매니저 4명을 다봤다.) 세번 다 상당히 잘봤다.
하지만 결국 떨어졌는데, 친구 말로 딱 맞는 지원자가 나타나서 (이미 이 직군에서 일하는 시니어 레벨)
내가 아무리 면접을 잘 보았다고 한들 떨어질 수 밖에 없었던 것 같다.
(나도 꽤 우위가 있었는데 말이다.. ㅠ 친구 레퍼에, 내부이동인데다가, 면접도 잘본거라)
하지만 밸리에서 체득한 분산전략으로 회사 내 다른 팀에 지원을 했고 이게 붙었다.
이 팀도 크게 보면 자금세탁방지 필드인데, 내가 떨어진 팀이 transaction data를 분석, semi-모델링 하는 부서였다면,
이 팀은 엔지니어 팀으로 이 필드의 분석가들이 사용하는 플랫폼을 개발한다.
사용하는게 파이썬, SQL, GCP로 현재 리스크 모델 개발자로 쓰고 있는 것들이라서
테크 쪽으로 조금 준비해두니 면접이 그닥 어렵지 않았다.
물론 이 도구들을 쓰는 방식이 상당히 다를 것 같다. 데이터가 다르기 때문이다.
내가 현재 일하는 리스크 모델 개발 부서의 데이터는 회사 장부 내에 있는 금융 상품 데이터로
이들의 가치, 수익성 지표를 계산하는데 파이썬을 쓴다.
그래서 상품 하나하나의 리스크 지표들을 어떻게 계산하는 지 알아야해서 뭐랄까 약간 퀀트 느낌도 있다.
그렇지만 고객 행동 데이터 마냥 크기가 방대하지는 않다.
자금세탁방지쪽은 아주 방대한 고객행동 데이터를 다룬다.
백만명 고객이 하루에 계좌 이체를 한번만 해도 데이터가 백만개이다.
보통 다뤄야하는 데이터가 수억, 수십억 이런 것 같더라.
그러다...



새로운 시작을 축하합니다!

감사드립니다!

축하드립니다.

감사합니다!

축하드려요!!

몽사님 항상 응원해주시고 축하주시고 정말 감사드립니다 ㅎㅎ

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