넥스트증권

넥스트증권

Posted via WANTED

금융 데이터 분석가(Financial Data Analyst)

Posted Sep 18, 2026

Role at a glance

Salary
Not Disclosed
Location
강남구 강남대로 464 비제바노빌딩 3-6층, Seoul, South Korea
Work arrangement
On-site
Employment
Full-time
Experience
5+ years

Spotted an issue?

We’ll check it against the original posting.

Log in to report

Qualifications

Required

  • 5년 이상의 금융 투자정보 분석 또는 금융 데이터 관련 실무 경험이 있으신 분
  • LSEG 또는 유사 금융 데이터 벤더가 제공하는 투자정보를 실무에서 활용한 경험이 있으신 분
  • 종목
  • 시세
  • 지수
  • 기업정보
  • 재무
  • 기업행사 중 하나 이상의 데이터 도메인에 대한 깊은 이해가 있으신 분

Preferred

  • 복수 금융 데이터 벤더의 데이터를 비교
  • 통합하거나 전환한 경험이 있으신 분
  • 글로벌 주식, ETF, 채권, 파생상품 또는 지수 데이터를 다룬 경험이 있으신 분
  • 기업행사에 따른 가격
  • 수량
  • 식별자 조정 업무 경험이 있으신 분
  • 데이터 벤더의 라이선스, 권한 또는 재배포 정책을 검토한 경험이 있으신 분
  • Databricks, Spark 또는 데이터 레이크하우스 환경에서 분석한 경험이 있으신 분

About the role

Original posting provided by 넥스트증권

View original

About the role

직무 Summary

넥스트증권 ​AI데이터플랫폼팀과 ​함께 ​금융 데이터를 ​신뢰할 수 있는 데이터 ​자산으로 ​만들어갈 금융 ​데이터 분석가(경력)를 모집합니다. ​LSEG 등 ​금융 ​데이터 벤더가 ​제공하는 ​종목·시세·지수·기업정보·재무·추정치·기업행사 ​데이터의 구조와 업무적 ​의미를 ​분석하고, 식별자 매핑부터 ​데이터 ​모델·가공 ​규칙·품질 기준 정의까지 ​투자정보 표준화 ​전 ​과정을 책임집니다. ​SQL로 벤더 ​원천 ​데이터와 내부 데이터를 ​분석·검증하고, 벤더 ​라이선스 조건을 반영한 안전하고 일관된 투자정보 활용 체계를 구축합니다. 단순한 리포트 작성을 넘어, 금융 도메인과 데이터 엔지니어링 사이의 연결고리로서 조직 전체가 일관된 데이터를 활용하도록 지원합니다.

What you'll do

• 금융 투자정보 분석: 종목·시세·지수·기업정보·재무제표·컨센서스·기업행사 등 투자정보의 구조와 의미를 분석하고, 금융상품·거래소·시장·통화·거래 캘린더 등 기준정보와 데이터 필드별 산출 기준, 제공 주기, 정정·재처리 정책을 정의합니다.
• 데이터 벤더 연계 및 표준화: LSEG 등 외부 벤더의 데이터 명세와 전달 방식을 분석하여 벤더별 데이터 모델과 식별자 체계를 사내 표준 데이터 모델로 매핑하고, 벤더 데이터의 도입·변경·종료가 내부 시스템에 미치는 영향 분석과 복수 벤더 간 값 차이의 적용 기준 수립을 담당합니다.
• 종목 및 식별자 관리: 티커, ISIN, RIC 등 종목 식별자 간 매핑 규칙을 정의·검증하고, 상장·상장폐지·합병·분할 등 기업행사에 따른 식별자 이력 변화를 관리하여 동일 종목·금융상품·발행기관을 일관되게 식별하는 기준을 마련합니다.
• SQL 기반 데이터 품질 검증: SQL로 대용량 투자정보를 탐색하여 누락·중복·이상값·식별자 매핑 오류를 탐지하고, 가격 조정·통화 환산·시점 기준 등 주요 가공 규칙의 정확성과 원천-가공 데이터 간 정합성·완전성·적시성을 검증합니다.
• 데이터 요구사항 및 모델 정의: 서비스·리서치·AI/ML 조직의 투자정보 요구사항을 데이터 항목, 산출 기준, 제공 주기, 이력 관리 및 품질 기준으로 구체화하고, 데이터 엔지니어와 협업하여 레이크하우스의 데이터 모델과 파이프라인을 검증합니다.
• 데이터 거버넌스 및 라이선스 정책 적용: 투자정보의 정의·오너십·메타데이터·데이터 계보 관리에 참여하고, 법무·컴플라이언스가 수립한 벤더 데이터 사용 기준을 데이터 요구사항에 반영하며 준수 여부를 검증합니다.

Requirements

• 5년 이상의 금융 투자정보 분석 또는 금융 데이터 관련 실무 경험이 있으신 분
• LSEG 또는 유사 금융 데이터 벤더가 제공하는 투자정보를 실무에서 활용한 경험이 있으신 분
• 종목·시세·지수·기업정보·재무·기업행사 중 하나 이상의 데이터 도메인에 대한 깊은 이해가 있으신 분
• 금융상품 및 종목 식별자 체계와 종목 마스터 데이터에 대한 이해가 있으신 분
• Python 과 SQL을 활용하여 대용량 금융 데이터를 분석하고 검증할 수 있으신 분
• 벤더 데이터 명세를 분석하여 사내 데이터 모델과 매핑 규칙을 정의할 수 있으신 분
• 데이터 정합성 및 품질 문제를 발견하고 근본 원인을 분석할 수 있으신 분
• 투자정보의 요구사항과 업무 규칙을 명확한 데이터 명세로 문서화할 수 있으신 분
• 데이터 엔지니어, AI/ML 엔지니어 및 서비스 조직과 원활하게 협업할 수 있으신 분

Preferred qualifications

• 복수 금융 데이터 벤더의 데이터를 비교·통합하거나 전환한 경험이 있으신 분
• 글로벌 주식, ETF, 채권, 파생상품 또는 지수 데이터를 다룬 경험이 있으신 분
• 기업행사에 따른 가격·수량·식별자 조정 업무 경험이 있으신 분
• 데이터 벤더의 라이선스, 권한 또는 재배포 정책을 검토한 경험이 있으신 분
• Databricks, Spark 또는 데이터 레이크하우스 환경에서 분석한 경험이 있으신 분
• 데이터 품질 규칙과 모니터링 체계를 설계하거나 운영한 경험이 있으신 분
• AI 코딩 에이전트나 생성형 AI를 활용해 SQL 작성, 데이터 분석 및 문서화 생산성을 높인 경험이 있으신 분

Benefits

- 복지카드 지원
ㄴ복지카드 형태로 지급되며 사용처 제한 없이 사용 가능 (단, 유흥업 및 택시 이용은 제외됩니다)
- 상해보험 : 본인 및 가족(배우자/자녀)실손 의료비 지원
- 건강검진 : 매년 종합건강검진 지원
- 특별상여 : 설/추석 귀성비, 가정의 달 효도비, 연말 지원비
- 특별휴가 : 만 1년 이상 재직 다음 해 부터 연간 3일 특별 휴가 제공
- 장기근속 : 10년 근속 시 장려금(400만원) 지급
- 자기개발 : 업무 관련 교육 지원

▶ 대표부터 인턴사원까지 전 구성원이 ‘님’ 호칭을 사용하는 수평적인 조직문화를 지향합니다.
▶ 근무 형태 : 비포괄임금제 (초과근로수당 별도 지급)
▶ 근무 시간 : 유연 출퇴근제
- 오전 7시 ~ 11시 사이 자율 출근
- 출근 시각 기준 8시간 근무
▶ 재택근무 : 주 1회 가능

Hiring process

■ 채용 과정
· 서류 접수 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우논의 > 최종 합격
· 전형 단계 중 필요 시, 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행
· 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대함

■ 제출 서류 (필수)
· 국문 또는 영문 이력서 및 자기소개서(자유 양식) 제출
· (선택) GitHub/기술 블로그/포트폴리오 링크 첨부

넥스트증권

About the company

넥스트증권

인공지능 기반 플랫폼 증권사 https://www.next-securities.com/ Vision 넥스트증권의 비전은 '지식, 커뮤니티, 투자를 융합한 선도적인 금융 플랫폼 구축으로 투자의 혁신을 주도'하는 것입니다. Mission 금융 시장, 실시간 뉴스, 소셜 네트워크를 연결해 모든 투자자들에게 개인화된 투자 경험을 제공할 것입니다. 넥스트증권 핵심 가치 1. 고객의 궁극적 가치 실현에 집중해요 고객이 누구인지, 무엇을 필요로 하는지 가까이에서 살펴요. 고객이 요구하는 것 뿐만 아니라 드러나지 않은 불편함까지 찾아내 문제를 해결하는데 집중해요. 다양한 내외부 이해관계자의 관점을 함께 살피면서, 장기적인 신뢰와 안정성을 기반으로 고객 경험을 만들어내요. 2. 완벽보다는 빠르게 시도해요 작은 시도라도 빠르게 실행하고, 실패를 자산으로 삼아요. 시도-피드백-개선의 사이클이 빠르게 가져가요. 실패한 시도는 반드시 공유하며, 정기적인 회고를 통해 속도와 방향성 간의 균형을 유지해요. 3. 끝까지 책임지고 수치로 결과를 만들어요 '내 역할은 끝'이라고 손을 떼는 게 아니라, 조직 전체의 성과에 연결되도록 끝까지 책임져요. 기획부터 실행, 성과 검증까지 전 과정을 관리해요. 성과는 반드시 데이터를 기반으로 수치화하고 검증해요. 4. AI와 데이터로 더 똑똑하게 일해요 반복 업무는 AI와 자동화에 맡기고, 새로운 기술과 도구는 적극적으로 검토하고 업무에 반영해요. 직관이나 경험에만 의존하지 않고, 데이터와 AI를 활용해 의사결정의 질과 효율성을 높여요. 5. 문제를 투명하게 공유하고 함께 해결해요 문제를 숨기거나 축소하지 않고 솔직하게 나눠요. 다양한 직무와 관점에서 피드백을 받아 더 좋은 해답을 찾아내요. 피드백을 주고 받을 땐 '사람'에 대한 것이 아닌, '행동과 결과'에 집중해요.