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거래가 자료를 분석하여 시장의 투기 패턴을 식별하는 업무를 담당하였고, 이를 통해 시장 안정에 기여한 경험이 있습니다. 특히, 부동산 실거래가 신고 건수는 연간 2백만 건 이상으로 증가하고 있으며, 이를 정밀하게 분석하는 과정에서 데
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거래 시스템 개발 프로젝트에 참여하여 5명의 팀원과 협력하였으며, 이 과정에서 전력 시스템 데이터 분석 능력을 키웠습니다. 그 결과, 프로젝트의 효율성을 15% 향상시켜 전력 거래의 적시성과 신뢰도를 높였으며, 시스템 오류율을 기존보다
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거래처의 세무신고를 담당했고, 세무조사 대응 경험도 다수 있습니다. 특히 한진해운세무회계에서 추진하는 글로벌 물류사업과 연계된 세무절차 개선 프로젝트에 참여하여 월 평균 15%의 신고 오류율을 줄였으며, 약 10억 원의 세금 절감 효과
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거래 데이터를 분석하여 거래 오류율을 15% 감소시키는 성과를 거두었으며, 이 경험은 데이터 기반 의사결정의 중요성을 절감하는 계기가 되었습니다. 이후 증권사 IT 부서 인턴십 동안 실시간 거래 시스템 유지보수와 신규 시스템 개발에 참
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시스템 운영에 중점을 두었습니다. 특히 다수의 증권사 모바일 거래 앱 개발 프로젝트에서 UI/UX 최적화를 통해 고객 고객의 거래 시간을 평균 20% 단축시켰으며, 최신 보안기술을 도입하여 고객 정보 보호 및 보안사고를 0건으로 유지하였습니
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금융 건강 상태 점검을 자동화하고, 빅데이터를 활용하여 사용자 행동 분석 및 부정거래 탐지 시스템을 강화할 수 있습니다. 또한, 블록체인 기술을 접목시킨 안전한 거래 시스템을 구축하면 고객이 신뢰를 가지고 앱을 사용할 수 있으며, 생
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래밍을 통해 금융 데이터의 패턴과 인사이트를 도출하는 프로젝트를 수행하면서, 기존 금융 시스템의 한계를 보완하는 새로운 솔루션 개발에 흥미를 느꼈습니다. 이후 인턴십 기간 동안 금융 빅데이터 플랫폼 구축팀에서 근무하며 고객 거래
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신의 가교 역할을 꿈꾸며] 금융 시장의 안정성과 투명성을 높이는 데 기여하는 것이 가장 큰 목표입니다. 대학 시절 금융 관련 프로젝트를 통해 데이터 분석 능력을 키우고, 증권거래 시스템의 효율화를 위해 200건 이상의 데이터 처리와 오류
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시스템을 도입하여 처리 시간을 평균 30% 단축하는 데 성공하였습니다. 이 과정에서 빅데이터 플랫폼 구축과 API 연동 기술을 활용하여 매월 50만 건 이상의 거래 데이터를 안정적이고 빠르게 처리할 수 있도록 만들어 고객의 요구에 신속히 대
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거래 탐지 시스템의 신뢰성을 15% 이상 향상시킨 경험이 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성을 깊이 깨닫았으며, 최신 정보보안 기술과 금융IT 동향에 대한 공부를 지속하여 보안 사고 예방에 힘써 왔습니다. 또한, 금융권 인
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