[ 담당업무 ]
- 상업용 부동산 가치평가를 위한 데이터 수집, 분석, 모형 개발 및 고도화
- 프로그래밍: Python과 SQL로 효율적이고 유지보수가 용이한 코드를 작성
- 데이터 파이프라인 관리: 다양한 소스로부터 데이터 warehouse의 원활한 데이터 흐름을 보장하기 위해 데이터 파이프라인을 유지 관리
- 프로덕션 시스템 관리: 신뢰성과 확장성을 보장하기 위해 프로덕션 시스템 관리의 모범 사례 적용
- ETL/ELT 프로세스: 데이터를 정확하게 추출, 변환, 로드하기 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 및 ELT(Extract, Load, Transform) 프로세스를 구현 및 최적화
- 빅 데이터 기술: Hadoop, Spark와 같은 데이터 도구 사용하여 상업용 부동산 가치평가 모형에 대안 데이터로 사용하기 위한 대용량 데이터의 효율적 처리
- 데이터베이스 관리: 관계형 데이터베이스를 관리하고 최적화하여 높은 성능과 신뢰성을 보장
- 데이터 모델링: 상업용 부동산 가치평가 모형 고도화를 위한 데이터 모델 설계 및 구현
- 쿼리 최적화: 모형 시스템 효율성을 높이기 위해 항상 쿼리가 성능 최적화되도록 보장
- 금융기관 및 협업 파트너사들과의 새로운 사업을 위한 데이터 요건 정의, 프로세스 설계, 보고 및 커뮤니케이션 지원
[ 자격요건 ]
- 데이터 분석 및 통계 관련 학사 학위 이상 (석사 우대)
- 신용평가 모형 및 기타 모형 개발 경력 2년 이상 필수
- Python, R, SQL 등 데이터 분석 및 프로그래밍 언어 숙련자
- 머신러닝 모델링 경험 (부동산 관련 모델링 경험 우대)
- 대규모 데이터셋 처리 및 분석 경험
- Tableau, Power BI 등의 데이터 시각화 도구 사용 경험
- 복잡한 문제를 해결하고 논리적인 결론을 도출할 수 있는 분석적 사고력
- 커뮤니케이션 능력 및 협업 능력
[ 우대사항 ]
- 부동산 관련 업계 경험
- 금융 및 경제 데이터 분석 경험
- 빅데이터 기술(Hadoop, Spark 등) 사용 경험
- GIS(지리정보 시스템) 데이터 처리 경험
