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뱅크샐러드는 데이터 서비스로 유저들의 삶을 이롭고 풍요롭게 합니다.
뱅크샐러드의 미션은 유저가 자신의 정보를 언제 어디서나 쓸수 있는 환경을 만들고, 유저 이익이 극대화된 디지털 경험을 설계하는 것입니다. 우리는 사람들에게 가장 중요한 가치인 '돈'과 '건강' 분야에 특히 집중하고 있습니다.
혁신적인 생각을 담은 제품을 끊임없이 내는 회사가 스타트업이라고 생각합니다.
우리는 자동 가계부(2017), 금융 통합 조회 (2018), 소비 기반 카드 추천(2018), 대출 비교 서비스(2019), 신용 점수 올리기(2019), 금융 비서 (2020), 마이데이터 (2022), 무료 유전자 검사(2023), 건강 맞춤 보장 분석 (2024) 샐러드 게임(2025), 최저금리 알리미(2025)를 국내 최초로 출시하며 혁신성을 입증해 왔습니다.
최근 2년간 월 매출은 800% 성장하였고 월 경상 이익(BEP)을 돌파하여 지속가능성과 안정성을 확보하였습니다.
금융과 건강을 아우르는 데이터 시너지를 바탕으로 금융업으로 확장해 나감으로써 5년뒤에는 디지털 금융 지주 회사, 10년 뒤에는 정보를 회사의 핵심 자산으로 각종 사업을 확장해 나가는 데이터 지주 회사가 되고자 합니다.
한계 없이 문제를 해결하는 문화, 데이터를 가장 안전하게 잘 활용하는 프로세스를 함께 만들고, 제품과 비즈니스에서 실질적 성과를 만들고자 하는 도전 정신 충만한 동료들과 함께하고 싶습니다.
PFM PA는 이렇게 일합니다.
PFM(Personal Finance Management) PA의 미션은 마이데이터 기반으로 사용자의 자산과 소비 데이터를 단순히 조회하는 것을 넘어, 누구나 쉽고 효과적으로 자산을 관리하고 증식할 수 있도록 돕는 것입니다.
사용자가 자산 관리에 동기부여 받도록 맞춤형 자산 분석, 자산 증식 목표 설정, 참여형 자산 관리 서비스 등을 제공합니다.
1. 파편화된 자산 정보를 가장 쉽고 직관적으로 확인할 수 있습니다.
가계부, 자산 조회 및 분석, 종잣돈 모으기, 금융 일정 관리 등 자산 관리의 핵심 요소들을 직관적으로 제공합니다. 다양한 금융 상품을 보유하더라도 한 눈에 쉽게 파악할 수 있도록 하며, 이를 통해 자산 관리를 실행할 수 있도록 돕습니다.
2. 자산 관리에 직접적인 동기를 부여합니다.
어렵고 지루하게 느껴지는 자산 관리 경험을 재미와 보상을 통해 적극적으로 참여하는 경험으로 바꾸어가고 있습니다. 친구들과 함께하는 '샐러드게임' 서비스는 지출을 줄이면서 절약의 재미와 추억, 그리고 성취감을 느끼게 합니다. 이와 유사하게 자산 관리가 일상에 자연스럽게 녹아들도록 새로운 방식의 서비스도 확대할 예정입니다.
3. 서비스를 더욱 혁신적으로 발전시키기 위해 데이터 품질과 확장성을 책임집니다.
마이데이터 품질을 지속적으로 높이는 동시에 가계부 내역을 최적화하고, 자산 데이터 및 금융 상품 정보 등의 소스를 확장하며 서비스를 더욱 정교하게 만들어가고 있습니다. 이를 위해 데이터 관리와 문제 해결 역량을 갖춘 동료를 찾습니다.
유저 행동 데이터와 금융자산 데이터를 연결해 제품 인사이트를 도출하고, 개선점을 제안합니다.
• 사용자 행동 데이터와 금융 자산 데이터를 결합해 사용자 가치(LTV, 매출 기여, 유지/이탈 요인)를 정량화합니다.
• 비즈니스/제품에 대한 분석 및 가설 검정을 통해 실행 가능한 인사이트를 도출하고 전략을 제시합니다.
• 뱅크샐러드 사용자의 다양한 데이터를 바탕으로 분석 및 모델링하여 제품에 대한 이해를 높입니다.
제품팀이 빠르고 정확하게 의사결정할 수 있도록 측정 체계를 설계하고, 핵심 지표를 정의하며, 실험을 주도합니다.
• 제품의 성장에 연결되는 핵심 지표들을 설계하고 구현합니다.
• 이벤트 로그를 설계하고 사용자의 경험을 측정합니다.
• 구성원들이 지표를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 데이터를 가공하고 시각화합니다.
• 분석 효율성을 높이기 위한 데이터 마트(Data Mart)를 설계하고 구축합니다.
• A/B 테스트를 설계·수행하고 실험 결과의 통계적 유의성을 검증합니다.
아래의 기술 스택(툴)을 주로 활용합니다.
• 데이터 가공 및 분석 도구: Snowflake, Metabase, Amplitude
• 언어: Python, SQL
• 데이터 분석 경력 4년 이상 또는 이에 준하는 제품 분석 프로젝트 경험이 있어야 합니다.
• SQL을 활용해 대규모 데이터를 다루고, 퍼널/코호트/리텐션/세그먼트 분석을 주도적으로 수행한 경험이 필요합니다.
• 금융데이터 구조를 이해하거나 빠르게 학습해 행동 데이터와 결합 분석할 수 있는 역량이 있어야 합니다.
• A/B 테스트 및 가설 검정에 대한 이해와 실무 적용 경험(지표 정의, 실험 설계, 결과 해석)이 필요합니다.
• 데이터 기반으로 문제를 구조화하고, 다양한 직군과 협업하며 의사결정에 영향을 주는 커뮤니케이션 역량이 있어야 합니다.
뱅크샐러드의 미션은 유저가 자신의 정보를 언제 어디서나 쓸수 있는 환경을 만들고, 유저 이익이 극대화된 디지털 경험을 설계하는 것입니다. 우리는 사람들에게 가장 중요한 가치인 '돈'과 '건강' 분야에 특히 집중하고 있습니다.
혁신적인 생각을 담은 제품을 끊임없이 내는 회사가 스타트업이라고 생각합니다.
우리는 자동 가계부(2017), 금융 통합 조회 (2018), 소비 기반 카드 추천(2018), 대출 비교 서비스(2019), 신용 점수 올리기(2019), 금융 비서 (2020), 마이데이터 (2022), 무료 유전자 검사(2023), 건강 맞춤 보장 분석 (2024) 샐러드 게임(2025), 최저금리 알리미(2025)를 국내 최초로 출시하며 혁신성을 입증해 왔습니다.
최근 2년간 월 매출은 800% 성장하였고 월 경상 이익(BEP)을 돌파하여 지속가능성과 안정성을 확보하였습니다.
금융과 건강을 아우르는 데이터 시너지를 바탕으로 금융업으로 확장해 나감으로써 5년뒤에는 디지털 금융 지주 회사, 10년 뒤에는 정보를 회사의 핵심 자산으로 각종 사업을 확장해 나가는 데이터 지주 회사가 되고자 합니다.
한계 없이 문제를 해결하는 문화, 데이터를 가장 안전하게 잘 활용하는 프로세스를 함께 만들고, 제품과 비즈니스에서 실질적 성과를 만들고자 하는 도전 정신 충만한 동료들과 함께하고 싶습니다.
PFM PA는 이렇게 일합니다.
PFM(Personal Finance Management) PA의 미션은 마이데이터 기반으로 사용자의 자산과 소비 데이터를 단순히 조회하는 것을 넘어, 누구나 쉽고 효과적으로 자산을 관리하고 증식할 수 있도록 돕는 것입니다.
사용자가 자산 관리에 동기부여 받도록 맞춤형 자산 분석, 자산 증식 목표 설정, 참여형 자산 관리 서비스 등을 제공합니다.
1. 파편화된 자산 정보를 가장 쉽고 직관적으로 확인할 수 있습니다.
가계부, 자산 조회 및 분석, 종잣돈 모으기, 금융 일정 관리 등 자산 관리의 핵심 요소들을 직관적으로 제공합니다. 다양한 금융 상품을 보유하더라도 한 눈에 쉽게 파악할 수 있도록 하며, 이를 통해 자산 관리를 실행할 수 있도록 돕습니다.
2. 자산 관리에 직접적인 동기를 부여합니다.
어렵고 지루하게 느껴지는 자산 관리 경험을 재미와 보상을 통해 적극적으로 참여하는 경험으로 바꾸어가고 있습니다. 친구들과 함께하는 '샐러드게임' 서비스는 지출을 줄이면서 절약의 재미와 추억, 그리고 성취감을 느끼게 합니다. 이와 유사하게 자산 관리가 일상에 자연스럽게 녹아들도록 새로운 방식의 서비스도 확대할 예정입니다.
3. 서비스를 더욱 혁신적으로 발전시키기 위해 데이터 품질과 확장성을 책임집니다.
마이데이터 품질을 지속적으로 높이는 동시에 가계부 내역을 최적화하고, 자산 데이터 및 금융 상품 정보 등의 소스를 확장하며 서비스를 더욱 정교하게 만들어가고 있습니다. 이를 위해 데이터 관리와 문제 해결 역량을 갖춘 동료를 찾습니다.
주요업무
Data Analyst (PFM)는 구체적으로 다음과 같은 일을 합니다.유저 행동 데이터와 금융자산 데이터를 연결해 제품 인사이트를 도출하고, 개선점을 제안합니다.
• 사용자 행동 데이터와 금융 자산 데이터를 결합해 사용자 가치(LTV, 매출 기여, 유지/이탈 요인)를 정량화합니다.
• 비즈니스/제품에 대한 분석 및 가설 검정을 통해 실행 가능한 인사이트를 도출하고 전략을 제시합니다.
• 뱅크샐러드 사용자의 다양한 데이터를 바탕으로 분석 및 모델링하여 제품에 대한 이해를 높입니다.
제품팀이 빠르고 정확하게 의사결정할 수 있도록 측정 체계를 설계하고, 핵심 지표를 정의하며, 실험을 주도합니다.
• 제품의 성장에 연결되는 핵심 지표들을 설계하고 구현합니다.
• 이벤트 로그를 설계하고 사용자의 경험을 측정합니다.
• 구성원들이 지표를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 데이터를 가공하고 시각화합니다.
• 분석 효율성을 높이기 위한 데이터 마트(Data Mart)를 설계하고 구축합니다.
• A/B 테스트를 설계·수행하고 실험 결과의 통계적 유의성을 검증합니다.
아래의 기술 스택(툴)을 주로 활용합니다.
• 데이터 가공 및 분석 도구: Snowflake, Metabase, Amplitude
• 언어: Python, SQL
자격요건
이런 경험을 지향하시는 분들과 여정을 함께하고 싶어요.• 데이터 분석 경력 4년 이상 또는 이에 준하는 제품 분석 프로젝트 경험이 있어야 합니다.
• SQL을 활용해 대규모 데이터를 다루고, 퍼널/코호트/리텐션/세그먼트 분석을 주도적으로 수행한 경험이 필요합니다.
• 금융데이터 구조를 이해하거나 빠르게 학습해 행동 데이터와 결합 분석할 수 있는 역량이 있어야 합니다.
• A/B 테스트 및 가설 검정에 대한 이해와 실무 적용 경험(지표 정의, 실험 설계, 결과 해석)이 필요합니다.
• 데이터 기반으로 문제를 구조화하고, 다양한 직군과 협업하며 의사결정에 영향을 주는 커뮤니케이션 역량이 있어야 합니다.
