PFCT is hiring a Data Analyst to drive business growth through product and risk data analysis. Proficiency in SQL and experience with analytical tools like Amplitude are essential, along with 3-5 years of practical experience. You will participate in building data governance and creating an automated analysis environment using AI agents. A strong willingness to learn the financial domain is important, and you will work within a squad structure collaborating with diverse teams.
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PFCT는 한국은 물론, 진출한 모든 시장에서 불가능하다고 여겨졌던 이정표들을 달성하고 있는 독보적인 금융 기술(Lending Tech) 전문성으로 아시아 금융 환경을 재편하고 있어요.
대한민국 최고의 온투금융사
B2B AI 솔루션 서비스로 9개국에서 사업을 영위하고 있는 극소수의 AI 금융 기술 회사
대형 테크회사보다 높은 공헌 이익률 약 80%, 분기 손익분기점을 달성하며 빠르게 성장 중인 스타트업
창의적인 사업 전략과 혁신적인 기술력으로 '보통 사람을 위한 보통이 아닌 금융'을 구현할, 한국을 넘어 아시아 전역에서 활약하는 사업 활동에 가슴 뛰는 최고의 인재를 기다리고 있어요.
지금, PFCT와 함께해요!
Data Analytics(DA) Team은,
데이터로 제품과 사업의 성장을 주도하는 조직이에요.
단순히 데이터를 추출하고 요청에 대응하는 것을 넘어, 데이터를 기반으로 사업 전략을 설계하고 제품의 방향을 제시해요. 최근 리스크 전략 기능을 흡수하면서, 프로덕트 분석부터 대출 리스크 전략 수립까지 사업 전반의 의사결정에 직접 영향을 미치는 팀으로 진화하고 있어요.
저희는 "프로덕트 분석가"와 "리스크 전략 분석가"라는 경계를 허물고 있어요. 데이터 분석이라는 관점에서는 다루는 도메인이 다를 뿐 본질적인 일의 방식은 크게 다르지 않다는 결론에 이르렀고, 각자의 전문 영역은 존중하되 그 지식을 팀의 시스템과 자산으로 내재화해 누구나 서로의 영역을 넘나들며 분석할 수 있는 팀으로 리빌딩하고 있어요.
그 과정에서 데이터 품질·정의·표준을 체계적으로 관리하는 데이터 거버넌스를 주도적으로 구축·운영하고, AI 에이전트가 안정적으로 참조하고 활용할 수 있도록 데이터 온톨로지와 메타데이터 체계를 함께 설계해 나가요.
[ DA 팀 미션 ]
"도메인의 경계 없이, 데이터로 더 빠르고 정확한 의사결정을 이끌어내고, 제품과 사업의 성장을 주도한다."
[ DA 팀 주요 업무 ]
1. 프로덕트 & 그로스 분석
유저 행동을 분석하고 퍼널을 최적화해 전환율을 개선해요.
A/B 테스트를 설계하고 실험 기반 의사결정을 지원해요.
핵심 지표를 설계하고 대시보드를 운영해요.
2. 신용·리스크 데이터 분석 (온투 사업 특화)
신용정보 데이터를 활용해 개인신용대출의 승인·한도·금리 전략을 분석해요.
부도율(PD), 연체율 등 리스크 지표를 모니터링해요.
이 영역은 경험이 없어도 괜찮아요. 학습 의지가 있다면 팀에서 도메인 지식과 분석 방법을 적극적으로 지원해요.
3. 데이터 자산화 & 분석 구조 설계
레거시 환경에 흩어진 데이터 자산을 관리 가능한 형태로 정리하고 자산화해요.
온톨로지와 분석 마트를 설계하고, 반복 분석 업무를 대체하는 분석 툴과 에이전트를 기획해요.
전사 데이터 리터러시를 높이고 업무 효율을 끌어올리는 기회를 스스로 발굴해요.
4. 데이터 기반 사업 의사결정 지원
경영진 리포트를 작성하고 주간 전략 회의에 참여해요.
신규 사업과 상품을 기획할 때 데이터 기반 검증을 수행해요.
투자자와 규제기관 대응에 필요한 데이터를 산출하고 검증해요.
[ DA 팀 업무 방식 ]
주도적으로 문제를 정의해요: 요청을 기다리기보다, 데이터에서 이슈를 먼저 발견하고 해결책을 제안해요.
도메인의 경계 없이 협업해요: 프로덕트와 리스크, 각자의 전문 영역을 넘어 서로의 분석을 이해하고 지원하며, 사업팀·심사팀·AI R&D팀과 함께 전략을 논의하고 빠르게 실행해요.
투명하게 공유해요: 분석 결과와 인사이트를 문서화하고, 누구나 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들어요.
AI와 함께 분석하는 환경을 같이 만들어가요: 분석가가 매번 쿼리를 직접 작성해야만 결과를 얻을 수 있는 지금의 방식에서 벗어나기 위해, 사내 AI 에이전트와 자동화 도구, LLM을 활용해 반복 업무를 줄이는 환경을 직접 만들어가는 과정에 참여해요. 아직 완성된 결과물이 아니라, 본인의 강점(사업·기획·개발)을 살려 함께 구조를 설계하고 경험을 쌓아가는 초기 단계예요.
🚀 합류하면이런 일을 해요
1. 프로덕트 & 그로스 분석
서비스·비즈니스 목표에 맞춰 사용자 행동 데이터를 분석하고, 문제를 정의한 뒤 실행 가능한 인사이트를 도출해요.
A/B 테스트 설계, 지표 정의, 가설 검증 등 분석 프로세스 전반을 리딩해요.
클라이언트 이벤트를 설계·관리하고, 서버 테이블 구조를 이해하며 개발자와 협업해요.
2. 신용·리스크 분석
신용정보 데이터를 활용해 승인 전략, 한도·금리 전략, 심사 룰 개선을 위한 분석을 지원해요.
리스크 핵심 지표(PD, 연체율 등)를 모니터링하고 대시보드로 관리해요.
도메인 지식은 팀 내에서 단계적으로 쌓아가며, 리스크 분석 경험이 있는 경우 반대로 프로덕트 분석 영역으로 커리어를 확장할 기회도 열려 있어요.
3. 데이터 자산화 & 분석 구조 설계
파편화된 데이터 자산을 정리하고, 데이터 온톨로지·메타데이터 체계를 설계·고도화해요.
반복적인 분석 업무를 대체할 분석 툴이나 AI 에이전트를 기획하고, 데이터 엔지니어와 함께 데이터 프로덕트로 만들어가요.
데이터 품질·정의·표준을 정비해 전사 데이터 거버넌스 구축에 기여해요.
4. 데이터 기반 사업 의사결정 지원
OKR과 대시보드를 설계해, 조직 구성원 누구나 셀프 서비스로 데이터를 탐색하고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해요.
유관 부서(심사팀, 채권관리팀, 영업팀 등)의 데이터 요청에 대응하고, 경영진 의사결정을 위한 정기 리포트를 작성해요.
🎯 저희는이런 분을 찾고 있어요
3년 이상 5년 미만의 실무 경험이 있으며, 스스로 문제를 정의하고 완결성 있게 업무를 마무리할 수 있는 문제 해결 역량이 있는 분
SQL 활용 능력이 중급 이상이며(복잡한 테이블 결합, 윈도우 함수 등), 서버 테이블 구조를 이해하고 개발자와 기본적인 기술 소통이 가능한 분
프로덕트 데이터 분석, A/B 테스트, 마케팅 데이터 분석에 대한 지식과 경험이 있는 분
제조업이 아닌 IT 기업에서, 특히 스쿼드 구조와 같이 다양한 직군과 협업해 본 경험이 있는 분
Amplitude(또는 유사 분석 도구)를 활용해 이벤트 설계부터 인사이트 도출까지 전 과정을 수행해 본 분
Superset, Redash, Tableau 등의 시각화 도구를 활용한 대시보드 설계 경험이 있는 분
이벤트 택소노미, 데이터 품질·정의·표준, 대시보드 정책 등 데이터 거버넌스 및 운영과 관련된 협업에 주도적으로 참여해 본 분
새로운 도메인(신용정보 기반 리스크 분석 등)이나 새로운 도구·AI 에이전트를 배우는 데 두려움이 없고, 변화하는 환경에 적극적으로 적응하며 학습할 준비가 된 분
✨ 이런 경험을 가진 분이면 더 좋아요
여신심사, 리스크 관리 등 금융권에서 리스크 관련 분석 경험이 있고, 이를 프로덕트 분석 영역으로 확장하고 싶은 분
부도율(PD), 손실률(LGD), 연체율, DSR, LTV 등 금융 리스크 지표에 대한 이해가 있는 분
데이터 온톨로지, 메타데이터 체계, 분석 마트 설계·구축에 관심이 있거나 경험이 있는 분
LLM·AI 에이전트를 활용해 반복 분석 업무를 자동화하는 툴이나 워크플로우를 직접 만들어 본 분
데이터 거버넌스, 표준화, 전사 데이터 리터러시 향상을 주도해 본 분
JIRA 등 협업 툴을 활용한 프로젝트 관리 및 태스크 운영 경험이 있는 분
🙌이력서에 아래 내용이 있으면 좋아요
임팩트 있었던 프로젝트를 중심으로, 문제 정의 → 가설 설정 → A/B 테스트 등 실험 설계·검증 → 결과와 인사이트까지의 과정을 한눈에 확인할 수 있도록 작성해 주세요.
모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, 코호트, 퍼널 등)을 활용해 개선 목표를 달성한 경험이 있다면, 해당 지표의 개선 수준을 수치로 보여주시면 좋아요. (외부 공개가 가능한 범위 내에서만 작성해 주세요.)
합류 여정에 대해 알려드려요
채용 프로세스
서류 전형 -> 쿼리 테스트(20min/지필 평가) 및 1차 인터뷰(Job-Fit) → 2차 인터뷰(Culture Fit) → 3차 인터뷰(Final) → 처우 협의 → 최종 합류
지원 서류
이력서(필수/자유 양식)
포트폴리오(선택)
제출 형식: PDF 파일 권장
안내 사항
내부 사정에 따라 채용 일정 또는 절차가 변경될 수 있으며, 변경 시 별도 안내 드릴 예정입니다.
제출 서류에 허위 사실이 있거나 결격 사유가 확인될 경우, 합격 또는 입사가 취소될 수 있습니다.
