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금융 · 핀테크
산업 Atlas
DREAMPAX CAREER · 산업 ATLAS · 금융 · 핀테크

금융 · 핀테크 산업 인사이트

은행·증권·보험·카드·핀테크까지, 금융 산업의 구조와 핵심 직무를 정리합니다.

CHAPTER 1 · 전통 금융

은행 · 증권 · 보험 · 카드

01
금융 산업 구조 · 규제 환경
은행·증권·보험·카드 업권별 구조와 규제 이해.
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02
리스크 · 심사 · 여신 담당자
대출 심사와 리스크 관리 직무 인사이트.
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03
WM · PB (자산관리 · 프라이빗뱅킹)
고액 자산가를 대상으로 자산을 관리하는 직무.
보기
04
기업금융 · IB (투자은행)
기업 자금조달과 M&A를 담당하는 직무 가이드.
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CHAPTER 2 · 핀테크 & 디지털금융

핀테크 · 디지털뱅크 · 결제

05
핀테크 Product Manager
금융 서비스를 디지털로 혁신하는 PM 직무 인사이트.
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06
디지털 결제 · 페이먼트 전문가
간편결제·PG·핀테크 결제 직무 가이드.
보기
07
RegTech · 금융 컴플라이언스
금융 규제 기술과 컴플라이언스 직무 인사이트.
보기
08
보험 계리 · 언더라이터
보험 상품 설계와 리스크 평가 직무 가이드.
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Dreampax Career Insight │ 시즌 3 이커머스 매니저 (E-commerce Manager) 온라인 매출 구조를 설계하는 디지털 상거래 전략가. 분야: 마케팅·브랜드·커뮤니케이션 │ 에피소드: Ep.48 │ 업데이트: 2025-10-12 I. 직무 개요 (Overview) E-commerce Manager는 **온라인 판매 채널의 전략·운영·분석을 총괄**하는 전문가입니다. 플랫폼(자사몰·네이버·쿠팡·Amazon 등)에서의 구매 여정을 최적화하고, 데이터 기반으로 **판매, 고객, 프로모션, 물류**를 통합 관리합니다. 즉, 디지털 시대의 ‘매출 설계자’라 할 수 있습니다. 키워드: E-commerce Online Sales Conversion Merchandising Omni-channel II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 이커머스 전략 및 매출 목표 수립 자사몰·오픈마켓·글로벌몰 운영 및 성과 관리 가격·재고·프로모션 기획 및 운영 구매 전환율(CVR) 개선 및 A/B 테스트 고객 리뷰·데이터 분석을 통한 UX 개선 물류·CS·마케팅 팀과의 협업 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 핵심 역량 온라인몰·오픈마켓 운영 경험 (Cafe24, Shopify, Amazon 등) GA4·CRM·BI 툴 등 데이터 분석 역량 UX·전환율 최적화 전략 설계 능력 제품 카테고리별 판매 트렌드 분석력 재고 및 공급망 관리(SCM) 이해 소프트 스킬 부서 ...
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
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