장기 UW팀 언더라이터 (사원~차장)

📝 장기보험 언더라이팅 팀의 다양한 직무를 채용합니다. 아래 내용을 참고하시어 희망하시는 분야를 선택 지원해주시기 바랍니다. - 인수기준/손해율 관리 부문 - UW 시스템 / Rule 기획 및 운영 부문 - UW 데이터 분석 / Risk Modeling 부문

· 장기보험 UW 실무 경험을 기반으로 인수 기준을 수립·개선하고, 손해율 및 UW 성과 관리 · 보험사고·손해율·심사결과 등 분석 결과를 바탕으로 UW 정책 및 관리 방안 수립 · 인수 기준 변경에 따른 손해율·매출·심사 영향 모니터링 및 개선 · 영업채널·상품·담보별 위험 특성 및 시장 동향 분석을 통한 UW 전략 수립

- 장기보험 인수기준 및 UW 가이드 수립·개선·운영 - 손해율 및 UW 성과 분석·관리, 위험요인 발굴 및 개선방안 수립 - UW 정책·제도 변경 및 관련 업무 추진, 감사 대응 - UW 업무 프로세스 및 심사 정책 개선 - 데이터 분석·모델링 결과를 인수 기준에 반영하고 효과를 검증 - UW기획 제반 업무

- 손해/생명보험사 장기보험 UW, 계약보전, 상품, 계리 등 관련 업무 2년 이상 또는 이에 준하는 경력 필수 - 장기보험 인수 기준 또는 UW 실무에 대한 이해 및 경험

- 장기보험 손해율 분석 및 UW 정책 수립 경험 - SQL/Python 등을 활용한 데이터 분석 경험 - UW Rule 또는 자동심사 시스템 운영 경험 - 통계학, 수학, 데이터사이언스, 경제학, 재무·회계 등 관련 전공

- 장기보험 UW팀 소속으로, 현업 관점의 심사 프로세스 및 시스템 개선 요구사항을 정의하고 IT와 협업하여 구현 및 운영 - 인수기준 및 심사정책을 시스템 Rule로 구체화하고 Rule 운영 및 관리 - 본 포지션은 시스템 개발자 포지션이 아니며, 현업 업무요건 정의·Rule 설계·검증·운영이 주된 역할입니다.

- 장기보험 UW 프로세스 개선 및 자동 심사 업무 요건 정의 - UW Rule 설계, 요건 정의, 테스트 및 운영·관리 - 인수 기준을 시스템 로직 및 Rule로 전환하고 결과 검증 - 기간계·청약·심사·Rule 등 UW 관련 시스템 간 연계 및 개선 사항 기획 - IT 개발 조직과 요구사항 협의 및 개발 결과 검증·운영 - 보험 제도 변경, 감사 대응 및 UW기획 제반 업무

- 손해/생명보험사 장기보험 UW, 계약보전, 상품, 업무기획 등 관련 업무 2년 이상 또는 이에 준하는 경력 - 장기보험 청약·심사 시스템 및 UW 프로세스에 대한 이해 - 현업 업무요건을 정의하고 IT 개발조직과 협업한 경험

- 다수의 시스템/프로세스 개발/개선 경험 - IT시스템(기간계, DB, Rule, 서버 등)의 이해 보유 - SQL/파이썬 활용 가능 - PF, Rule 시스템 사용 경험자 (자체/외부 시스템 무관)

- 보험 데이터·통계·모델링 전문성을 기반으로 UW 위험을 정량화하고, 분석 및 모델 결과를 활용하여 UW 의사결정을 지원하고, 인수 기준 수립·개선에 직접 참여 - 데이터 추출·가공부터 분석, Risk Model 개발·검증·운영까지 수행

- Risk Model 및 데이터 분석 결과를 활용한 UW 의사결정 지원 및 인수 기준 수립에 직접 참여 - 보험 Data 기반 UW Risk Model 개발·검증·운영 - Risk Score/모델 결과의 성능 모니터링 및 고도화 - 손해율·사고빈도·심사결과 등 UW 지표 분석 및 위험요인 발굴 - 정기·수시 UW 데이터 추출 및 요청 데이터 제공 통한 UW 의사결정 지원 - AI/통계 기반 UW 의사결정 지원 및 분석 체계 고도화 - UW 데이터 구조 및 분석 환경 고도화

- 보험 Data 분석, Risk Modeling 실무 경력 또는 이에 준하는 관련 업무 경력 필수 - Python/SQL 등 데이터 분석 도구 활용 능력 필수 - 통계·수학·데이터사이언스 등 정량 분석에 대한 실무 지식 보유 - 보험 UW 또는 보험상품·손해율 등 보험 업무에 대한 이해

- 보험사 UW/Claim/상품 데이터 분석 또는 Risk Model 개발 경험 - Risk Model을 실제 업무 의사결정 또는 Rule에 적용한 경험 - GLM, Scorecard, 머신러닝 등 통계·예측모델 개발 경험 - AI 기반 보험 심사·리스크 모델 관련 업무 경험 - 통계/수학/Data science 관련 학과 또는 의료 관련 학과/전공

1. 기존 연봉(계약연봉 기준) 및 희망연봉 (계약연봉 기준) 2. 경력사항 (상세한 업무 내용 및 본인의 역할·기여도 중심) 3. 자기소개 및 지원동기

- 적극적이고 책임감 있는 업무 태도를 갖추신 분 - 유관부서 및 이해관계자와의 원활한 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분

• 서류검토 > 1차면접 > 최종면접 > 입사 • 채용 시 마감되는 포지션으로 공지된 마감 기한보다 빠르게 종료될 수 있으니, 가능한 빠른 지원을 부탁드립니다.