살아온 날의 흔적, 살아갈 날의 기록
1. 다른 분야는 오랜 경험과 나름 학습으로 이겨낼 수 있지만 기계학습은 넘기어려운 벽입니다. 학습은 기본이고 이해를 하려면 최소한 Python을 배우고 익혀서 시험을 해야 하는데 엄두가 나지 않습니다. 도전할 생각이 가끔 들지만 그것도 잠시뿐입니다. 그럼에도 호기심은 여전합니다. 특히나 이론이 아니라 금융분야에 적용한 사례가 등장할 때는 더욱더 커집니다. JP Morgan의 Deep Hedging은 블로그의 글중 나름 인기있는 글입니다. JP Morgan의 Deep Hedging JP…
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1. 오랜 동안 일했고 일하고 있는 여의도와 명동에서 많은 IT개발자를 만났습니다. SI로 만난 개발자도 많지만 금융회사에서 일하는 개발자도 많습니다. 모든 개발자를 하나 잣대로 평가할 수 없습니다. 개발자마다 세상을 살아가는 가치관이 다르고 개발자로서의 미래와 직장인으로서의 미래를 어떻게 바라보는지도 다르기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 눈에 띄는 변화는 보입니다. 첫째 금융회사에서 일하는 개발자의 역할이 변화하고 있는 듯 합니다. 90년부터 현재에 이르는 시간으로 보면 개발이라는…
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1. 한때 증권사와 은행이 투자은행시스템을 구축하는 열풍이 불었습니다. 저도 참여했던 2008년 신한은행 IBMS도 투자은행업무와 관련한 시스템을 구축하는 일이었습니다. 증권사의 트레이딩시스템업무를 하던 경험탓에 고객과 은행이 어떻게 접점을 이루는지 관심을 가졌지만 아쉽게도 IBMS는 백오프스업무를 주로 개발하는 프로젝트였습니다. 프론트시스템이라고 하여도 Kondor, Mulex, Calyso와 같은 은행딜러용 시스템이 대상이었습니다. 은행의 고객이 은행의 딜러와 만나는 접점은 지점의 RM을 통하더군요. 물론 지금 어떤 모습인지는 모릅니다. 위의 프로젝트를…
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