Description
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스뱅크의 Data Engineer(Platform)는 Data Division 내 Data Platform 팀에 속해 있어요.
- Data Platform 팀은 Hadoop(Infrastructure), Airflow(Workflow), Trino/Impala(Query Engine), BI/EDA 플랫폼(Superset·Tableau 등) 등 전사 핵심 데이터 플랫폼을 운영하며 데이터의 신뢰성과 확장성을 책임져요.
- 앞으로는 온프레미스 오픈소스 환경과 AWS·GCP 클라우드가 결합된 하이브리드형 데이터 플랫폼으로의 전환을 진행하고 있어요. 클라우드 네이티브 기술을 적극 도입해 플랫폼의 확장성과 유연성을 한 단계 높이는 여정을 함께할 분을 찾고 있어요.
- 분산 쿼리 엔진을 통해 대규모 데이터를 누구나 빠르고 안정적으로 조회할 수 있는 환경을 만들고, BI/EDA 플랫폼으로 데이터 기반의 의사결정을 지원해요.
- 단순 운영을 넘어, 플랫폼의 리소스를 최적화하고 엔지니어와 분석가의 개발자 경험을 개선하는 것이 팀의 주요 미션이에요.
합류하면 함께할 업무예요
- Hadoop 기반 대규모 데이터 인프라와 Kubernetes 환경의 Airflow 플랫폼을 설계하고 고도화하며, 전사 파이프라인의 안정성을 책임져요.
- 온프레미스와 클라우드(AWS·GCP)가 공존하는 하이브리드 데이터 플랫폼 아키텍처를 설계하고, EKS·GKE, S3·GCS, EMR·Dataproc·BigQuery 등 클라우드 서비스 기반으로 워크로드의 클라우드 전환을 주도해요.
- Trino, Impala, Spark SQL 등 분산 쿼리 엔진을 운영하며 성능 병목을 분석하고 튜닝하여 데이터 조회 환경을 개선해요.
- self-service BI 환경과 일관된 지표를 보장하는 semantic layer를 설계하고, 이를 기반으로 AI agent·사내 LLM이 데이터를 안전하게 조회/활용하는 플랫폼을 만들어가요.
- Tableau, Superset 등 BI/EDA 플랫폼을 운영하며 장애 진단부터 자동화/알럿 체계 고도화까지 코드 기반으로 풀어가요.
- 플랫폼 운영 효율을 위해 성능 장애 및 확장성 이슈를 분석하고, 코드 기반의 운영 자동화 방안을 주도적으로 설계하고 구현해요.
- 전사 데이터 엔지니어/분석가와 협업하여 누구나 쉽고 안전하게 데이터를 활용할 수 있는 플랫폼 환경과 시스템을 고도화해요.
- 새로운 기술과 오픈소스를 검토하고 도입해 데이터 플랫폼의 성능과 확장성을 지속적으로 높여요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- Hadoop, Spark 등 분산 처리 시스템에 대한 깊은 이해를 바탕으로 클러스터를 운영해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
- AWS 또는 GCP 클라우드 환경에서 Kubernetes(EKS·GKE)를 운영했거나, EMR·Dataproc·BigQuery·S3/GCS 등 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 구축·운영해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
- Trino 또는 Impala 등 분산 쿼리 엔진의 운영/성능 튜닝/장애 대응을 경험해 본 분이 필요해요.
- Airflow 플랫폼을 운영하며 스케줄링 구조, 실행 리소스 관리, 장애 대응 등을 통해 전사 워크플로우의 안정성과 효율을 높여 본 경험이 있는 분이 필요해요.
- Python 또는 Java/Scala 개발 역량을 갖추고, Docker/Kubernetes 환경의 서비스 배포·운영 이해도가 높은 분이 필요해요.
- 오픈소스를 코드 레벨에서 분석·수정해 문제를 해결하고, 다양한 팀과 협업하며 금융권의 보안·안정성 기준을 시스템에 녹일 수 있는 분이면 좋아요. semantic layer, BI/EDA, LLM·AI agent 접목에 관심이 있다면 더 좋아요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- Hadoop, Airflow, Trino, BI/EDA 등 주요 스택을 활용해 플랫폼의 안정성·성능·운영 효율을 개선한 구체적인 사례, 혹은 운영 과정에서 발견한 장애·병목·운영 비효율을 어떤 가설과 진단 과정을 거쳐 해결했는지 적어주세요.
- AWS·GCP 환경에서 Kubernetes 혹은 데이터 플랫폼을 구축·운영한 경험이 있다면, 어떤 서비스(EKS·GKE, EMR·Dataproc·BigQuery 등)를 어떤 규모로 운영했고 아키텍처 설계·비용·안정성 측면에서 어떤 의사결정을 했는지 구체적으로 적어주세요. 온프레미스→클라우드 마이그레이션 경험이 있다면 전환 전략과 결과를 함께 담아주세요.
- 분산 쿼리 엔진 튜닝이나 워크플로우 최적화 등 데이터 소비자(엔지니어/분석가)의 경험을 개선한 성과를 중심으로 작성해 주세요.
- 실제 서비스 환경에서 발생한 문제(장애, 병목 등)를 해결한 과정과 그 결과를 수치나 객관적인 근거로 보여주시면 좋아요.
- 단순 구축/운영 경험보다는 기술적 고민을 통해 플랫폼을 어떻게 발전시키고 자동화했는지에 대한 이야기를 담아주세요.
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 내부규정상 결격사유 해당자 또는 금융기관 인력 채용 상 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
- 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 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 경험입니다! 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
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