VWS

❖ 팀소개

"가슴뛰는 ​이런 ​스타트업은 ​너무 오랜만이다. ​토스를 처음 봤을 때의 ​느낌을 ​받았다." - ​유난한 도전에 나온 ​전 토스 ​코파운더

"내가 ​초기 스타트업 ​많이 ​교류해봤지만, ​여기 만큼 제대로된 ​소리를 ​하는 스타트업을 보지 ​못했다" ​- ​전 에그테크 유니콘 ​코파운더 CTO

"우리 ​CEO와 ​정확히 같은 ​형태로 비젼, ​전략, ​실력을 가지고 운영하는 ​초기 회사는 ​유일했다" - IP분야 유니콘 CPO

• 공신력, 투자가치 - 유니콘을 제일 많이 보낸 시리즈 A 투자자(VC) 참여
• 최고의 인재밀도 - 서울대 동문위주의 개발자, 기획자, 4급 공무원 서기관, 연구소, 변호사, 의사 등 멤버들
• 검증된 프로덕트 - 서비스 제공중인 b2b 대기업(많은 곳에서 러브콜 받고 있음)
• 시장성, 독과점 - 시장에서 IT, AI 침투가 가장 늦으면서 어려운 인더스트리이자, 유일한 플레이어로 독과점이 가능한 프로덕트
• 스케일업 - 엄청나게 큰 시장이지만 정보비대칭성이 심해서 우리 프로덕트로 스케일업이 빠르고 폭발적으로 가능한 시장
• 돈을 버는 비지니스 - 번쩍이는 아이디어로 프로덕트를 만들어 놓고 그때 가서야 시장에서 필요 없는 것인 줄 깨닫는 많은 곳들과 달리 팔릴만한 프로덕트 기획을 시작으로 출시를 해서 매출과 영업이익이 나오는 돈을 버는 비지니스 -> 최근 VC, PE가 가장 좋아하는 비지니스
• 상품성 - b2c roas가 2000%나 육박
• 밸류에이션(기업가치) - 보통의 평범한 스타트업이 아닙니다. 현재 초기 밸류 약 300억원에서 내년 탑티어 VC, PE로부터 3000억밸류 이상의 예상 중

최고의 팀에서, 유일무이한 경험을 할 기회를 드립니다.

❖ 채용분야

• 데이터 기반 부실채권 관리, 데이터 기반 금융 프로덕트 기획
• VWS의 데이터 사이언스 기반 기획자는 부실채권(NPL) 회수 최적화, AI 기반 금융 데이터 분석, 채무자 재무관리 제공 모델 기획 등의 업무를 담당합니다.
• 특히, 부실채권을 매입한 후 회수율을 극대화하기 위한 데이터 기반 전략을 수립하며, 향후 채무자의 부채를 구조화할 수 있는 금융 상품 및 프로덕트 기획까지 고려합니다.
• 이 역할은 단순한 데이터 분석이 아니라, 직접 서비스 로직을 설계하고, 비즈니스적 가설을 수립하고 검증하며, 이를 데이터와 AI를 활용하여 실무적으로 실행할 수 있는 능력을 요구합니다.
• 또한, 제로투원(Zero to One) 환경에서 전략부터 실무까지 모두 담당할 수 있는 인재를 찾습니다.

A. NPL(부실채권) 회수 최적화 및 데이터 분석을 통한 매매 핀테크 기획

✅ 부실채권(NPL) 회수율 예측 및 최적화

• 부실채권 유형별 회수 패턴 분석 및 최적화 전략 기획
• AI/머신러닝을 활용한 채무자 행동 분석 및 리스크 평가
• 데이터 기반 채무 회수 전략 수립 및 맞춤형 채무 관리

✅ 부실채권 가치평가 모델 개발

• NPL 포트폴리오 분석 및 가치 평가 모델 설계
• 부실채권 매입 시 수익성 예측 모델 구축
• 시장 데이터 및 부채 상환 패턴을 반영한 시뮬레이션 기획

✅ 채무자 프로파일링 및 상환 가능성 예측

• 신용 점수 및 금융 데이터 분석을 통한 채무자 세분화(Segmentation)
• 최적의 상환 조건 설계를 위한 AI 기반 데이터 모델링
• 회수율 극대화를 위한 맞춤형 상환 프로세스 기획

B. AI 및 머신러닝을 활용한 데이터 분석 및 최적화

✅ 머신러닝 기반 회수율 및 리스크 평가 모델 구축

• 채무자의 상환 가능성 예측을 위한 머신러닝 모델 개발
• 연체 패턴 분석 및 조기 경보 시스템(EWS) 구축
• AI 기반 채무자 행동 분석 및 최적 전략 수립

✅ 이상 탐지(Fraud Detection) 및 부실채권 리스크 관리

• 부실채권 사기 탐지(Fraud Detection) 시스템 개발
• AI 기반 부정 패턴 분석 및 예방 전략 설계

✅ AutoML 및 AI 툴 활용

• ChatGPT, AutoML, DataRobot 등의 AI 모델을 활용한 자동화 및 최적화
• AI 기반 채권 관리 시스템 기획 및 프로세스 개선

C. 채무자 재무관리 프로덕트 모델 기획

✅ 채무자 대상 여신(재융자) 모델 기획

• 기존 부실채권을 상환할 수 있는 신용 기반 여신 모델 설계
• NPL 고객 데이터를 활용한 신용평가 모형(CSS) 개발
• 기존 신용 평가 모델 대비 대체 데이터 활용 전략 기획

✅ 부실채권 리파이낸싱(재조정) 상품 기획

• 회수율 극대화를 위한 채무 구조화(Restructuring) 모델링
• 채무자의 재무 상태에 맞춘 맞춤형 상환 옵션 설계

✅ 신용 리스크 및 대출 승인 정책 기획

• 여신 승인 모델 설계 및 신용 리스크 평가 최적화
• 기존 금융 데이터 및 대체 데이터를 활용한 신용 리스크 모델 구축

❖ 자격조건

☑️ 프로덕트 기획자로서의 필수 역량

☑️ LLM 전문성

☑️ 데이터 분석 및 비즈니스 전략 기획

• Python, SQL, R을 활용한 데이터 분석 및 인사이트 도출
• 데이터 기반 서비스 기획 및 KPI 설계 경험
• AI/머신러닝을 활용한 금융 데이터 분석 및 최적화 경험

☑️ 비즈니스 가설 수립 및 실험 설계

• 부실채권 및 금융 비즈니스 모델에 대한 이해
• A/B 테스트, 데이터 실험을 통한 Growth Hacking 경험
• 가설 기반 문제 해결 및 분석 능력

☑️ 엔지니어 및 데이터팀과 협업 경험

• 데이터 로깅(Log Schema) 설계 및 API 연동 경험
• 엔지니어 및 데이터 분석가와 협업하여 프로덕트 기획 및 실행

☑️ 금융 데이터 및 리스크 관리 역량

• 금융 및 신용 데이터 분석 경험 (CSS, 대출 스코어링, 리스크 평가 등)
• 금융 규제 및 신용평가사(CB) 데이터 활용 경험

☑️ Zero to One(제로투원) 실무 경험

• 단순 기획이 아닌, 직접 실무 수행 및 전략 실행 가능
• 데이터 분석부터 기획, 서비스 론칭까지 전체 프로세스를 경험한 인재
• 스타트업에서 자율적으로 문제 해결 및 의사결정을 수행한 경험

❖ 우대 사항

✔️ 스타트업 및 핀테크 업계 경험자

✔️ 부실채권(NPL) 및 금융 리스크 관리 경험자

✔️ 신용 평가 모델(CSS) 및 여신 승인 모델 개발 경험자

✔️ 금융 데이터 활용 및 대체 데이터 기반 신용평가 경험자

✔️ AutoML 및 AI 기반 데이터 분석 경험자

✔️ 금융 데이터 거버넌스 및 규제 대응 경험자

✔️ AI툴을 잘 다루는 능력(프롬프트 엔지니어링 등)

❖ 기대하는 인재상(Zero to One DNA)

🚀 데이터 분석을 넘어 비즈니스 기획까지 가능한 인재

🚀 NPL 회수 최적화 및 AI 기반 금융 혁신을 주도할 수 있는 멀티플레이어

🚀 자율적으로 문제를 해결하고, 실무부터 전략까지 수행할 수 있는 인재

🚀 불확실한 환경에서도 문제 해결 능력을 발휘할 수 있는 실행력