Description
# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스의 ML Engineer (CSS)는 토스의 Credit Modeling팀에 속해 있고, 다양한 백그라운드를 가지고 있는 ML Engineer들이 한 팀으로 구성되어 있어요.
- Credit Modeling팀은 대출, 카드, 계좌 등 여러개의 금융 서비스들이 모여있는 Financial Marketplace 도메인에 소속되어 대출비교플랫폼에 입점한 금융사들을 위한 Risk Index 모형을 개발하고, 도메인내 다양한 금융 서비스들의 비즈니스 문제를 머신러닝을 통해 해결하는 업무를 담당하고 있어요.
- **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*](https://recruit-data-division.oopy.io/)
# 합류하면 함께 할 업무예요
- 대출 니즈 모형, 카드 발급 예측 모형, 신용평가 모형 등 신용과 대출 도메인 영역에서 유저에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 ML 모델을 개발해요.
- Data Mining / Machine Learning / Deep Learning 기술들을 활용하여 새로운 가치를 발굴해 비즈니스 고도화에 기여해요.
- 신규 서비스 및 사업 영역의 발굴을 위해 다양한 데이터에 대한 분석 및 탐색을 진행해요.
- 빠르게 변화하는 비즈니스 성장 전략과 방향성에 맞도록 모델을 고도화하고 최적화를 수행해요.
# 이런 분과 함께하고 싶어요
- 개인 혹은 개인사업자의 대안/신용평가모델(CSS)을 개발해 내재화하신 경험이 필요해요.
- 신용평가모형 개발 환경, 제도, 규제에 대한 이해를 바탕으로 독립적이고 주도적인 모델링 경험이 필요해요.
- 복잡한 원천 데이터로부터 데이터 정제 작업을 직접 해보신 경험이 필요해요.
- Python, SQL 등의 언어를 능숙하게 다룰 수 있는 분이 필요해요.
- Machine Learning / Deep Learning 등 최신 알고리즘을 활용한 실제 비즈니스 문제 해결 경험이 필요해요.
- 다양한 최신 기술에 관심이 있고, 새로운 것을 학습하고 성장하기를 원하시는 분이 필요해요.
# 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 현재 채용 공고와 관련 있었던 업무/프로젝트, 그 결과에 대해 구체적으로 작성해주세요.
- 프로젝트에서 어떤 모델을 사용했는지 구체적으로 작성해주세요.
- Machine Learning 모형을 직접 개발하고 서비스에 적용해 본 경험이 있다면 구체적으로 작성해주세요.
- 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해주세요.
# 토스로의 합류 여정
- 서류 접수 > 프리 인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
- 프리 인터뷰에서는 지원서 기반의 주요 경험과 직무 적합도를 중심으로 면접이 진행될 예정이에요.
- 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 모델 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.
# 함께할 동료를 위한 한마디
> "금융 혁신의 주인공은 당신입니다"
- Credit Modeling Team은 토스의 금융 도메인에서의 핵심 역할을 수행하고 있어요.
- 단순히 주어진 문제를 해결하는 것이 아니라 모델링을 통해 비즈니스의 확장과 고도화에 기여할 수 있어요.
- 금융 관련 데이터 뿐만 아니라 비금융(대안정보) 정보도 활용 가능하고 다양 머신러닝 기법들을 활용하여 비즈니스 임팩트를 극대화 할 수 있어요.
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