토스인컴을 소개
토스인컴은 토스커뮤니티의 새로운 계열사로 소득 및 세무와 관련된 서비스를 제공하기 위해 2024년 6월에 출범했어요.
세무는 고객이 매일 써야 하는 금융 서비스는 아니지만 금융 생활에서 필수적으로 마주치게 되는 영역인 만큼, 토스인컴은 개인이 스스로 해결하기 어려운 영역의 불편함들을 해소해 나가고 있어요.
모든 사람들이 보다 쉽고 편리한 금융 생활을 할 수 있도록 혁신적인 금융 서비스를 선보여 온 토스처럼, 토스인컴은 ‘숨은 환급액 찾기'와 같은 서비스를 통해 새로운 가치를 전달하고 있어요.
토스커뮤니티의 가장 신생 계열사인, 토스인컴의 초기멤버로 합류하실 수 있는 기회를 놓치지 마세요!
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
토스인컴 Data Analytics Engineer는 초기 멤버로, Tax Platform Team팀에 합류하여 다양한 경험을 해보실 수 있어요.
Tax Platform Team은 사용자가 세금 환급을 받을 수 있도록 돕는 세금 환급 엔진을 개발하는 팀이에요. 대규모 세금 데이터에서 새로운 인사이트를 얻어내고, 그것을 기반으로 세금 환급 엔진을 더 고도화되고 있어요.
합류하면 함께할 업무예요
빠르게 성장하는 애자일 조직에서의 효율적인 DW 환경을 경험하고 함께 만들어요.
데이터마트를 설계하고 AWS, Snowflake, dbt 기반에서 DW Data Workflow 개발 및 자동화 업무를 수행해요.
대용량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하고 분석하기 용이한 형태로 마트를 개발/관리해요.
데이터 마트들에 있어서 Data Quality Check 과 Governance를 구축해요.
대용량 데이터 처리 및 분석을 위한 시스템 요구사항을 도출하고 구축해본 경험이 있으시면 좋아요.
DBA 포지션이 채용될 때까지 Aurora(AWS) DB 운영도 겸하게 돼요. 클라우드 DB에 대한 경험 및 업무 확장 의사만 있으셔도 돼요.
이런 분과 함께하고 싶어요
Hadoop-Ecosystem, Database, Data Warehouse에 대한 기본적인 이해가 있으신 분이 필요해요.
데이터마트를 주도적으로 설계, 구축하고 운영한 경험이 있으신 분이 필요해요.
복잡하거나 반복적인 문제를 데이터모델을 이용하여 단순화, 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
SQL(상), Python(중) 정도의 기술 역량이 있으신 분이 필요해요.
Airflow, DBT 의 운영 및 트러블 슈팅이 가능하신 분이면 좋아요.
마트작업과 더불어 플랫폼 적인 업무도 같이 하실 수 있는 분이면 좋아요.
AWS 환경에서 데이터 웨어하우스를 운영해보셨던 분이면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해주시면 좋아요.
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해주세요.)
토스인컴으로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
함께할 동료를 위한 한마디
"토스인컴에서 이 세상에 존재하지 않았던 새로운 insight를 같이 만들어봐요!"
토스 인컴에서 만드는 기술이 정말 많은 사람에게 실질적인 이익을 가져다 주고 있어요. 수많은 데이터 간의 관계를 분석해서 유저에게 가져다줄 가치와 새로운 비즈니스의 기회가 무궁무진합니다. 토스인컴에 합류하셔서 이 기회를 함께 만들어가요!
Data Analytics Engineer - product
Commerce : 토스의 간편 결제 활성화를 위해 시작한 커머스는 공동구매, 판매자를 위한 어드민 서비스를 출시하며 사용자와 판매자 양쪽에 새로운 가치를 주는 서비스로 성장하고 있어요. 커머스 도메인 데이터의 오너십을 가지며, 커머스 서비스를 확대하고, 토스 성장에 크게 기여할 수 있도록 환경을 다지는 역할이에요.
Ads : 토스 유저에게 가장 유의미하고 유용한 광고를 송출할 수 있도록 광고 도메인 데이터의 오너십을 가져요.‘토스 애즈(Ads)는 한국에서 가장 효과가 높은 퍼포먼스를 내는 광고 플랫폼인데, 이를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 만들어요.
Pay : 금융의 핵심인 '결제' 부분에서 토스의 성장을 든든하게 이끌어가는 강력한 도메인으로 다양한 가맹점이나 대외기관, 토스의 여러 서비스와 연결해서 토스페이를 만들어가요. 페이 데이터 오너십을 가지고, 데이터 분석과 비즈니스 인사이트 도출이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 역할이에요.
Growth : 토스 유저의 Engagement 및 경제적 가치를 높일 수 있는 서비스들을 모아 집중적인 Growth를 고민하고 전략을 실행하고 있어요. 토스의 신규 사업 및 다양한 토스 서비스 유저들의 Cross-Activation을 위한 데이터 오너십을 가져요.
Business : 토스의 매출 성장을 이끌어내는 비지니스 조직에 배치되어, 여러 도메인의 데이터를 포괄적으로 이용하여 사업적 데이터 분석 및 매출 성장 전략의 인사이트를 제공 할 수 있는 오너십을 가지게 되요.
인터뷰 전형을 진행하며, 가장 시너지가 날 것 같은 도메인으로의 배치가 정해질 예정이에요. 지원자의 강점과 조직 상황을 고려해 제안 드릴게요.
토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키
합류하면 함께할 업무예요
토스 DW 표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 다음 담당 사일로 소속의 Data Analytics Engineer로 업무를 수행해요.
동료들이 신뢰할 수 있는 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)를 빠르게 제공 받을 수 있도록 노력해요.
빠른 제품 개발 속도에서도 사일로 내외부에 담당 제품에 대한 고품질의 데이터를 제공할 수 있도록 관리 체계를 만들고 시스템화하는 업무를 수행해요.
제품개발 시점부터 담당 사일로의 서버 개발자와 협의하여 데이터모델에 대해 리뷰하고 데이터분석 관점에서 필요한 부분을 제안하는 업무도 수행해요.
담당 제품의 데이터는 해당 제품 도메인 지식이 없어도 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요.
데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
Database 정규화 및 Data Warehouse 의 기본적인 특징에 대한 이해가 있어야 해요. (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant)
단순요청을 처리하는 것이 아닌 명확한 데이터 구조와 효율적인 데이터 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야해요. (표준 영역 마트와 소비 영역 마트의 명확한 구분)
AARRR 에 대한 이해가 있어야 해요.
SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요.
Python은 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 수준이어도 업무에 지장은 없으나 다른 사람이 작성한 모듈이나 pyspark코드를 이해하는 수준이면 좋아요.
대용량 데이터 처리 경험과 지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.
데이터 개발 환경은 Hadoop, Airflow, SQL(Impala) 기반이어서 Hadoop에 대한 기본적인 이해가 있으면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
DW구축 프로젝트 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
속한 조직의 Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
Data Quality 측면에서 고민하고 해결했던 방법에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
토스로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
함께할 동료를 위한 한마디
"팀원 모두가 어제보다 나은 서비스에 지향점을 두고 있어요"
저는 업무적으로는 금융데이터만의 위험한 매력에 끌렸고, 문화적으로는 나의 성장이 회사의 성장을 줄 것으로 보여 토스에 합류했어요.
기존의 회사에서 가장 스트레스였던 것은 회사가 정한 지향점으로 이끌려야만 하는 것이었는데요, 토스는 입사 전에 들었던 모든 것을 훨씬 상회하는 자율성과 내가 정한 업무량, 그리고 향상심 높은 팀원 모두가 ""어제보다 나은 서비스""에 지향점을 두고 있더라구요."
Data Product Tribe
도메인 비즈니스의 성장을 위한 데이터 프로덕트와 인터페이스를 제공하고, 조직의
Data Maturity를 높여요.
Mission: 직관적이고 편리한 데이터 프로덕트를 개발하여 모든 구성원이 쉽게 데이터에 접근 하고 이해하며 활용할 수 있도록 지원한다.
주요 업무
• 데이터 프로덕트 TUBA ('ToSs User Behavior Analyzer') 를 만들고 끊임 없이 발전 시켜요. 데이터 혹은 개발에 배경 지식이 없는 팀원이라도 실험과 분석을 쉽고 올바르게 진행할 수 있도록 도와주는 툴이 바로 TUBA예요.
• 사용자 중심의 데이터 프로덕트를 통해 조직의 Data Maturity를 향상시켜요.
• TUBA 뿐만이 아니라, 테이블센터와 로그센터 제품을 개발하고 운영해요.
Finops
합류하게 될 도메인에 대해 알려드려요
Financial Innovation : 토스 코어의 재무 언어를 하나로 통합하는 데이터 제품을 구축하고 운영해요. 토스 코어의 모든 비즈니스 도메인에서 발생하는 재무 데이터를 신뢰할 수 있고 정확하게 제공하여, 조직 전체가 일관된 데이터로 의사결정을 할 수 있게 지원합니다. 토스 코어의 정산 추정 매출과 비용뿐만 아니라 자산과 부채 데이터까지 한눈에 파악할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 만드는 것이 목표예요.
토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키
합류하면 함께할 업무예요
재무 표준 마트 테이블을 만들어 누구나 쉽게 활용할 수 있는 데이터 제품(Data as Product)을 개발해요. 테블로나 BI 어플리케이션 개발을 통해 언제 어디서든 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 지원합니다.
담당 제품의 데이터는 해당 제품 도메인 지식이 없어도 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리 로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요.
데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
데이터 품질 관리와 자동화에 관심이 많고 주도적으로 업무를 추진하실 수 있어야 해요.
데이터 개발 환경은 Hadoop, Airflow, SQL(Impala) 기반이어서 Hadoop에 대한 기본적인 이해가 있으면 좋아요.
Python은 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 수준이어도 업무에 지장은 없으나 다른 사람이 작성한 모듈이나 PySpark코드를 이해하는 수준이면 좋아요.
재무 회계 지식은 없지만 관심이 있고 빠르게 학습하실 수 있는 분이면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
재무회계 또는 SAP 관련 프로젝트 경험이 있다면 언급해 주시면 좋아요.
DW 구축 프로젝트 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
속한 조직의 Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
Data Quality 측면에서 고민하고 해결했던 방법에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
토스로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
함께할 동료를 위한 한마디
"팀원 모두가 어제보다 나은 서비스에 지향점을 두고 있어요"
저는 업무적으로는 금융데이터만의 위험한 매력에 끌렸고, 문화적으로는 나의 성장이 회사의 성장을 줄 것으로 보여 토스에 합류했어요.
기존의 회사에서 가장 스트레스였던 것은 회사가 정한 지향점으로 이끌려야만 하는 것이었는데요, 토스는 입사 전에 들었던 모든 것을 훨씬 상회하는 자율성과 내가 정한 업무량, 그리고 향상심 높은 팀원 모두가 ""어제보다 나은 서비스""에 지향점을 두고 있더라구요."
Platform
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
데이터 마트 플랫폼팀은 토스의 다양한 제품들의 데이터에 대해 표준화된 Data Warehouse를 구축하여 데이터 사일로화를 방지하고 전사 Data Maturity 개선을 위해 노력하는 팀이에요.
구성원은 업무성격에 따라 Data Analytics Engineer (Platform)와 Data Analytics Engineer (Product)으로 나뉘어요.
DAE(Platform) 구성원은 중앙화된 전사 DW Quality 관리 프로세스 고도화, 표준 모니터링, 각 제품데이터와 전사통합마트 연동 및 효율적인 파이프라인 설계, 전사 표준마트 생성 등의 업무를 수행해요.
DAE(Product) 구성원은 담당 제품 도메인 소속이 되어 전사 DW표준안을 준수하여 표준마트설계, 개발, 운영 업무를 수행하고 제품의 표준마트에 대한 Data Ownership을 가져요.
토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키
합류하면 함께할 업무예요
토스 DW표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 이후 Data Mart Platform Team 소속으로 업무를 수행해요.
Agile 하면서도 관리가 용이한 전사 DW표준안을 유지/관리하고 및 각 도메인의 DAE(Product)와 협업을 통해 전사 관점의 DW Quality 관리의 책임을 가져요. (표준관리 모니터링 개발 및 수행)
데이터 신뢰성을 높이기 위한 시스템/프로세스를 기획하고 실행하여 각 테이블의 정합성 개선, DQ rule 고도화, health check 지표화 등의 업무를 수행해요.
IR, Finance, 제품통합분석 등 전사관점의 마트개발을 담당하고, 각 도메인의 표준마트와 전사통합마트의 통합을 책임지고 효율적인 구조로 연동이 이루어질 수 있도록 데이터 파이프라인 상의 개선을 이뤄요.
이 외에도 조직에 데이터가 잘 흐를 수 있도록 data discoverability 개선 등의 업무를 발굴하고 수행해요.
토스의 여러 도메인들의 Data Maturity 를 측정할수 있는 플랫폼을 개발하고, 도메인들의 DAE의 생산성을 올릴 수 있는 프로젝트를 발굴하고 고도화 해요.
데이터 개발 환경은 Hadoop, Airflow, Python, SQL(Impala) 기반이에요.
이런 분과 함께하고 싶어요
Database 정규화 및 Data Warehouse의 기본적인 특징에 대한 이해가 있어야 해요. (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant)
DW 데이터모델러로서 주요개념을 명확하게 정의하고, 다양한 데이터 관점에서의 이해를 바탕으로 효율적인 데이터 구조를 설계하고 제안할 수 있어야 해요.
DW 표준관리에 대한 높은 수준의 이해가 필요하고 전사레벨의 표준관리 측면에서 개선안을 제시하고 리딩할 수 있어야 해요
데이터 품질, 컴플라이언스 등 데이터 거버넌스 측면에 대해 높은 이해도를 바탕으로 실행안을 제안할 수 있어야 해요.
SQL 활용능력이 높아야 하고 효율적이면서 가독성을 고려한 형태의 쿼리작성이 가능해야 해요.
Python은 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 수준이어도 업무에 지장은 없으나 다른 사람이 작성한 모듈이나 pyspark코드를 이해하는 수준이면 좋아요.
대용량 데이터 처리 경험, AARRR 관점에서 지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
DW구축 프로젝트 및 마트 설계 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
데이터 관련 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
토스로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
함께할 동료를 위한 한마디
"팀원 모두가 어제보다 나은 서비스에 지향점을 두고 있어요"
저는 업무적으로는 금융데이터만의 위험한 매력에 끌렸고, 문화적으로는 나의 성장이 회사의 성장을 줄 것으로 보여 토스에 합류했어요.
기존의 회사에서 가장 스트레스였던 것은 회사가 정한 지향점으로 이끌려야만 하는 것이었는데요, 토스는 입사 전에 들었던 모든 것을 훨씬 상회하는 자율성과 내가 정한 업무량, 그리고 향상심 높은 팀원 모두가 "어제보다 나은 서비스"에 지향점을 두고 있더라구요.
Data Platform Tribe
안정적이고 확장 가능한 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하여, 조직의 데이터 활용을 효율적이고 원활하게 지원해요.
Mission: 고성능, 고가용성, 보안성을 갖춘 데이 터 플랫폼을 구축하고 지속적으로 개선하여 전체 조 직의 데이터 활용을 위한 인프라와 플랫폼을 제공한 다.
9 주요 업무
토스 서비스에서 만들어지는 대용량 데이터 를 누구나 쉽게 접근하고 탐색, 생산할 수 있 는 플랫폼을 개발하고 운영해요.
• Data Pipeline 구축, 다양한 오픈소스 기반 클러스터의 Infrastructure의 설계 및 운 영, 다양한 대용량 데이터를 서빙하는 API
나 운영 자동화 도구를 개발해요
토스뱅크 - Data Analytics Engineer
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
토스뱅크의 Data Analytics Engineer 는 Data Division 내의 Data Warehouse 팀에 소속되어 있어요.
여러팀의(스쿼드, 사일로) Data 전문가(DA, DE, ML)들과 협업하며 데이터를 활용한 의사결정과 가치를 만들어 나가요.
또한 Data Catalog 시스템, Tableau 연동 업무와 같은 전사의 데이터 관련 툴을 개발하고 있어요.
전사 차원의 공통 데이터 파이프라인 개발 및 운영에 대한 업무를 담당해요.
데이터 리터러시를 높이기 위해 전사 차원의 마트의 표준을 정의&개발하고, Data Quality 를 관리해요.
합류하면 함께할 업무예요
명확한 구조 설계, 표준 준수, 데이터 처리 로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ 모니터링 등을 통해 금융권 도메인 지식 없이도 누구나 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공해요.
데이터 관련 업무 중 비효율적이거나 반복적인 부분을 자동화하거나 표준화 해요.
오픈소스를 활용하여 대용량 Data를 처리하고 최적화해요.
Data Mesh/Medallion Architecture를 기반으로 데이터를 모델링하고 운영해요.
데이터 표준 관리에 대한 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적으로 소통하며, 최적의 데이터 처리 방법을 제안하는 역할을 해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
Hadoop Ecosystem 환경 기반의 Python, Pyspark 프로그래밍에 능숙하신 분이 필요해요.
Spark 같은 분산처리 엔지니어링을 활용해 대용량 데이터 처리를 해보신 분이 필요해요.
Data Mesh/Medallion Architecture를 이해하고 데이터 모델링을 해오신 분이 필요해요.
분산 처리 기반 query engine의 동작 원리를 이해하고 튜닝이 가능하신 분이 필요해요.
ETL 프로세스와 airflow orchestration 최적화를 통해 배치작업의 효율화를 경험해보신 분이 필요해요.
단순요청을 처리하는 것이 아닌 명확한 데이터 구조와 효율적인 데이터 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야 해요.
다양한 이해관계자와 소통하여 데이터 요구사항을 구체화하고 정리하는 역량이 있어야 해요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
데이터 분석에 필요한 데이터 집계 마트 개발 및 구축 경험 또는 탄탄한 도메인 이해도를 바탕으로 데이터 분석과 관련한 업무 경험은 꼭 공유해주세요.
단순히 구축과 개발에서 끝나는 경험이 아닌 실제 마트 운영 과정에서의 성과도 포함해 주세요.
토스뱅크로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
꼭 확인해주세요
이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
토스뱅크 취업규칙 제8조(채용결격)에 따라 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
함께할 동료를 위한 한마디
"Data를 다루는 Engineer는 어때야 하는지 배울 수 있어요"
Data Engineer로서 가장 보람을 느끼는 순간은 바로 데이터가 가치있게 쓰이는 것을 보는 순간일 거예요. 토스뱅크에서는 내가 다루는 데이터들이 회사 곳곳에서 소중하게 쓰이는 것을 쉽게 확인할 수 있어요.
토스뱅크에서는 다양한 부서와 대화를 나누며 협업할 기회가 많아요. 다양한 사업 목표를 듣고, 거기에 필요한 데이터들을 어떻게 Engineering 할 지 고민해보는 것은 토스뱅크에서 할 수 있는 특별한 경험이에요! 물론 뛰어난 엔지니어 분들과 함께하기 때문에, Data Engineering 뿐만 아니라 다른 다양한 Engineering 스킬도 기를 수 있어요. "폭발적인 성장을 원하는 데이터 엔지니어에겐 최고의 회사예요"
대기업에서 오랜기간 근무하면서 보수적이고 도전이 없는 문화와 의사결정에 항상 답답함을 많이 느꼈는데요, 토스뱅크에 합류하고 나서 여긴 저보다 훨씬 뛰어난 사람들 사이에서 엄청난 성장을 할 수 있는 곳이라고 느끼고 있어요.
토스뱅크가 성장하면서 데이터에 대한 요구사항 또한 다양해지고 챌린징해지고 있어요. 이런 폭풍성장 중인 회사에서 훌륭한 동료들과 함께 데이터 엔지니어로서 압도적인 성장을 원하시는 분에게는 토스뱅크는 최고의 회사라고 확신해요.
Machine Learning Tribe
머신러닝 기술을 활용하여 도메인의 비즈 니스 성장과 매출에 기여해요.
Mission: 도메인별 요구사항에 맞는 ML 모델을 개발하고, MLOps 체계를 구축하여 모델의 지속적 인 개선과 효율적이고 안정적인 운영을 보장한다.
주요 업무
• ML 플랫폼, Feature Store, ML 모니터링 시스템 등을 구축하여 ML 기술이 쉽고 빠르 고 안정적이게 적용할 수 있도록 해요.
• LLM, Vision 등 ML 기반 서비스는 물론, 추천, 광고, 검색 등 다양한 도메인에 필요한 모델 및 알고리즘을 개발해요.
Data Intelligence Tribe
도메인 중심의 유연하고 확장 가능한 데이 터 아키텍처를 구축하여 조직의 데이터 활 용 역량을 혁신해요.
Mission: Data Mesh 원칙을 적용한 도메인 중 심의 데이터 파이프라인을 구축하고 운영하여 각 도 메인의 데이터 자율성과 책임성을 보장한다.
주요 업무
• ODS, Fact, Dimension, 기타 특수목적의 마트테이블 등 DW의 구조를 설계하고 집계 pipeline을 구축해요.
• 토스팀이 데이터 기반의 의사결정을 보다 잘 할 수 있도록 로그 자동화, 단순 데이터 추출 최소화, 데이터 소스 일원화 등 생산성 및 데 이터 퀄리티 향상에 집중해요.
Data Analytics Engineer
Data Warehouse (Mart)
토스증권 소속
정규직
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요.
역할에 따라 집중해야할 업무가 Data Platform / Data Mart 로 나뉘어 있어요.
집중해야할 업무가 나뉘어져 있지만 cross functional 하게 업무를 진행하기도 해요.
Data Warehouse Team의 Mart 업무는 토스증권 도메인 영역의 데이터를 잘 정리하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터 웨어하우스 및 집계 테이블 생성하고 관리하고 있어요.
현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/은행/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.
Data Division을 소개합니다
토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하며 즐겁게 일하고 있어요.
또한 주기적으로 Tech Weekly를 진행하며 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.
합류하면 함께 할 업무예요
도메인 지식이 없어도 테이블을 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
데이터 사용자들과 협력하여 주요 비즈니스 성과 분석을 위한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요.
데이터 카탈로그, 데이터 표준 관리 등을 통해 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련해요.
빠르게 성장하는 서비스에서 꼭 필요한 데이터 처리 업무를 동료들과 논의하여 주도적으로 해결해요.
데이터 일관성, 재사용성 및 확장성을 고려한 데이터 모델링을 통해, 기존에 구성된 다양한 마트 테이블을 효과적으로 리팩토링하고 최적화하여 시스템의 효율성을 향상 시켜요.
대외 / 공시 보고서에 필요한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
주도적으로 데이터 웨어하우스 / 마트 모델링, 파이프라인 구축 및 운영 업무를 할 수 있는 역량과 경험이 필요해요.
단순요청을 처리하는 것이 아닌 명확한 데이터 구조와 효율적인 데이터 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야해요.
데이터 모델을 이용하여 복잡한것을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요.
DW 데이터 모델러로서 증권 도메인의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 주도적으로 디자인할 수 있어야 해요.
데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
Hadoop, Airflow, DBT 를 기반으로 한 데이터 파이프라인 개발 경험이 있으면 좋아요.
전사 데이터 표준 정의, 데이터 카탈로그 구축을 통해 전사 테이블을 구조화한 경험이 있으면 좋아요.
경우에 따라서는 초급 이상의 pySpark 활용 능력이 필요해요.
BI 툴 (Tableau) 활용 능력이 있으면 좋아요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요(외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요)
특히 요구사항과 환경을 고려하여 Data Warehouse 를 설계하고 구성한 경험이 있다면 구체적으로 적어주세요.
데이터 중복이나 이상 값 처리와 같은 데이터 품질을 관리한 경험이 있다면 구체적으로 적어주세요.
토스증권으로의 합류여정
서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사
꼭 확인해 주세요
이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
입사 시 직무명은 Data Engineer가 될 예정이에요.
장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.
함께 할 동료를 위한 한마디
"토스증권의 데이터를 정리하고 분석의 발판을 마련하는 핵심 역할이에요"
제가 합류한 토스증권은 새롭게 선보이는 증권 서비스로 기존과는 완전히 다른 서비스를 만들고 있는데요, 여기에서 가장 중요한 것은 데이터를 통한 검증이예요.
저는 효율적으로 데이터를 수집하고 가공해서 토스증권이 빠르게 판단을 내릴 수 있게 돕고 있는데요, 핵심적인 업무를 수행하는 기분에 굉장히 보람차요.
데이터 구조화에 있어서 새로운 표준을 만들고 있다는 자부심이 있어요.
증권업계의 새로운 표준이 될 토스증권을 함께 만들고 싶다면 합류하세요!
토스증권 소속 Data Warehouse(Platform)
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요.
역할에 따라 집중해야할 업무가 Data Platform / Data Mart 로 나뉘어 있어요.
집중해야할 업무가 나뉘어져 있지만 cross functional 하게 업무를 진행하기도 해요.
Data Warehouse Team의 Platform 업무는 DW Mart 테이블을 효과적으로 운영할 수 있도록 ETL/Pipeline Tool 을 유지보수 하는 업무를 해요.
제한된 리소스에서 DW 오퍼레이션 시간을 단축시킬 수 있는 새로운 방법을 찾아보고 적용하기도 해요.
전사 구성원 모두가 DW팀에서 관리하는 테이블을 활용하여 데이터 활용을 극대화 할 수 있는 방법을 찾고 있어요.
현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/은행/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.
Data Division을 소개합니다
토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하며 즐겁게 일하고 있어요.
또한 주기적으로 Tech Weekly를 진행하며 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.
합류하면 함께 할 업무예요
빠르게 성장하는 애자일 조직에서 효율적인 DW환경을 경험하고 함께 만들어요.
데이터마트를 설계하고 Hadoop-Ecosystem과 오픈소스솔루션 기반에서 DW Data Workflow 개발 및 자동화 업무를 수행해요.
수많은 DW/Mart 테이블을 구조화하고 자동화 할 수 있는 방법을 찾고 적용해요.
대용량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하여 수많은 Feature 들을 만들고 관리해요.
데이터 마트들에 있어서 Data Quality Check 과 Governance 를 구축해요.
대용량 데이터 처리 및 분석을 위한 시스템 요구사항을 도출하고 구축해본 경험이 있으시면 좋아요.
이런 분과 함께하고 싶어요
Airflow, DBT, Django app 등의 서비스 배포(k8s 기반), 운영 및 트러블슈팅이 가능하고 필요에 따라서는 오픈소스를 수정하여 증권 DW에 필요한 feature를 개발할 수 있는 분이 필요해요.
RDBMS, Hadoop-Ecosystem, Data Warehouse에 대한 기본적인 이해가 있으신 분이 필요해요.
SQL상급, Python중급 정도의 기술역량이 있으신 분이 필요해요.
Spark을 이용하여 빅데이터를 효율있게 처리한 경험이 많으신 분이 필요해요.
데이터마트를 주도적으로 설계, 구축하고 운영한 경험이 있으신 분이 필요해요.
데이터 모델을 이용하여 복잡한것을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나 성능이나 시스템 리소스 사용 측면에서 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해주세요. 경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 이슈를 해결해 보았거나 부족한 기능을 직접 개발하거나 보완한 경험이 있다면 작성해주세요.
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외 해주세요)
토스증권으로의 합류여정
서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사
꼭 확인해 주세요
이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
입사 시 직무명은 Data Engineer가 될 예정이에요.
장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.
함께 할 동료를 위한 한마디
"토스증권의 빅데이터가 처리되는 Data Warehouse 를 원활하게 돌아가게 해주는 파수꾼 같은 존재입니다."
다양한 데이터 소스를 입수, 가공, 적재까지 다루면서 다양한 기술적 어려움을 풀어가다보니 많이 성장 할 수 있었습니다.
데이터가 잘 흘러가도록 돕는 전통적인 역할도 하지만 데이터를 효율적으로 사용하기위한 프로젝트가 있어서 데이터 활용측면에서의 경험도 할 수 있습니다.
특히, 우리는 dbt와 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 데이터 웨어하우스의 혁신을 주도하고 있으며, 자동화와 최적화를 통해 데이터 처리의 새로운 표준을 만들어가고 있어요. 이를 통해 플랫폼의 성능을 극대화하고, 사람의 개입 없이도 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축하고 있습니다
| 구분 | 토스인컴 (Tax Platform) | 토스 Core (Commerce/Ads/Pay 등) | Finops (Financial Innovation) |
|---|---|---|---|
| 조직 성격 | 신생 계열사 (2024년 6월 설립) | 토스 본사 소속, 도메인 중심 배치 | 토스 Core 소속, 재무 데이터 중심 |
| 주요 업무 | 세금 환급 엔진 개발, DW/데이터 마트 설계 및 운영, 데이터 품질관리 | 도메인별 데이터 분석, 제품 분석 및 DW 설계, 분석 데이터 표준화 | 재무 표준 마트 설계, 회계/재무 지표 제품화, BI 개발 |
| 기술스택 | AWS, Snowflake, dbt, Aurora, Airflow | Hadoop, Airflow, SQL(Impala), pyspark 일부 | Airflow, SQL, Tableau 등 BI 도구, 메타 관리 시스템 |
| 역할의 폭 | DW+DB 운영, DW 자동화 및 품질관리 등 다양한 역할 겸직 | 제품 데이터 표준화, 지표 설계, 분석 로직 구현 및 문서화 | 재무 데이터를 표준화된 마트로 구축, 조직 전반 데이터 기준 제공 |
| 주요 요구 역량 | DW 설계/운영 경험, Python 중급, AWS 및 dbt 경험 | SQL 상급, DW 구조 설계, 도메인 모델링, AARRR 이해 | 재무 데이터 모델링, 표준 설계 능력, 데이터 제품 운영 역량 |
| 비즈니스 임팩트 | 숨은 환급액 발굴 → 유저 환급 가치 직접 제공 | 커머스/광고/페이/그로스 등 제품 성장 직결 | 재무 데이터 표준화 → 조직 전체 의사결정 기반 제공 |
