구체적으로는, 고객 데이터 기반의 예측 모델 개발, 투자 트렌드 분석, 내부의사결정을 위한 리포트 자동화, 신규 서비스 기획을 위한 A/B테스트 설계 및 분석 등이 포함될 것입니다.
이 꿈을 실현하기 위해 저는 한국투자증권에서 실전 데이터 분석 역량을 더 정교화하고, 실제 고객의 데이터를 다뤄볼 수 있는 환경에서 문제 해결 감각을 체화하고자 합니다.
장기적으로는, 글로벌 투자 고객의 데이터를 분석해 국내외 금융상품의 흐름과 변동성을 예측하고, 이를 통해 투자자 보호와 상품 신뢰도를 높이는 '데이터 기반 리스크 방어체계'를 구축하는 것이 제궁극적인 비전입니다.
왜 금융 데이터 중에서도 증권사 데이터를 선택했습니까?
마이데이터 기반 자산 분석 서비스 고도화에 기여하고 싶습니다.
실제 고객 데이터 기반의 리스크 예측 모델을 고도화하여 내부의사결정에 반영되는 프로젝트에 기여하는 것입니다.

그 결과, 예측 정확도는 초기보다 25% 이상 향상되었고, 교수님께서는 "기술보다 문제 해결 태도가 인상적이다"라는 평가를 주셨습니다.
단순한 분석을 넘어, 인간의 경제심리와 시장의 구조를 파악할 수 있는 산업이 바로 증권업이라고 생각했고, 데이터 분석가로서 가장 역동적인 성장의 기회를 가질 수 있는 분야라 판단했습니다.
특히 고객 투자 패턴 분석 기반의 로보어드바이저 서비스, 마이데이터 기반 자산 포트폴리오 진단 등은 저에게 강한 인상을 주었습니다.
또한, 금융보안 및 마이데이터와 관련된 법률준수 환경에서 데이터를 어떻게 구조화할지에 대한 고민도 병행해야 한다고 생각합니다.
따라서 기술력뿐 아니라 금융에 대한 이해도, 리스크 감수성, 커뮤니케이션 능력 등 다면적 역량이 필요한 직무이며, 저는 이 모든 요소를 균형 있게 성장시켜 왔다고 자신합니다.
특히 고령자, 금융문맹층, 투자 초심자들에게 '이해하기 쉬운 정보'와 '예측 가능한 금융'이 주어질 때, 진정한 데이터 금융이 실현될 수 있다고 믿습니다.
이 꿈을 실현하기 위해 저는 한국투자증권에서 실전 데이터 분석 역량을 더 정교화하고, 실제 고객의 데이터를 다뤄볼 수 있는 환경에서 문제 해결 감각을 체화하고자 합니다.
장기적으로는, 글로벌 투자 고객의 데이터를 분석해 국내외 금융상품의 흐름과 변동성을 예측하고, 이를 통해 투자자 보호와 상품 신뢰도를 높이는 '데이터 기반 리스크 방어체계'를 구축하는 것이 제궁극적인 비전입니다.
왜 금융 데이터 중에서도 증권사 데이터를 선택했습니까?
P ython과 SQL을 활용한 프로젝트 경험 중 가장 기억에 남는 것은 무엇입니까?
소셜미디어 기반의 투자심리분석' 프로젝트입니다.
해당 분석 결과를 투자예측 모델에 결합하면서 비정형 텍스트가 실제 투자전략에 반영될 수 있음을 확인했습니다.
한국투자증권의 디지털 전략 중 어떤 부분에 기여하고 싶습니까?

[hwp/pdf]2025 한국투자증권 IT-Digital 데이터 직무 자기소개서