Description
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- ML Engineer (Data Pipeline)은 토스뱅크 ML Tribe / Chpater 소속으로, AI/ML 기술로 은행 서비스의 문제를 풀어요.
- 금리 최적화 시스템, 대출 사후 관리 시스템, 대출 특화 상담 AI Agent 등 다양한 제품을 개발해요.
- Product Manager, Data Scientist, Machine Learning Engineer 등 여러 직군과 협업하며 문제에 가장 잘 맞는 방식과 기술로 서비스와 제품을 만들어요.
- 데이터 엔지니어링에 강점이 있고 ML 영역으로 전문성을 확장하고 싶은 분을 기다리고 있어요.
합류하면 함께 할 업무예요
- AI/ML 제품에 필요한 대규모 데이터를 분산처리 기술로 안정적으로 처리하는 파이프라인을 설계·개발·운영해요.
- ML 모델 학습과 추론에 사용되는 배치성 Feature Mart를 설계·구축하고, 데이터 품질과 정합성을 관리해요.
- 대규모 배치 추론(Batch Inference) 파이프라인을 개발하고, 처리 성능과 비용을 최적화해요.
- 배치 스케줄러 기반의 워크플로우를 설계하고, 실패 복구·재처리·모니터링 체계를 만들어 운영 안정성을 높여요.
- Data Scientist와 협업하여 모델이 필요로 하는 데이터를 정의하고, 실험부터 프로덕션까지 이어지는 데이터 흐름을 책임져요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- Spark 등 분산처리 프레임워크로 대용량 데이터를 처리하는 배치 파이프라인을 개발·운영한 경험이 필요해요.
- Airflow 등 배치 스케줄러의 동작 원리를 이해하고, 스케줄링·재처리·의존성 관리를 설계할 수 있어야 해요.
- ML 모델링의 전체 과정(Feature 생성, 학습, 평가, 추론)을 이해하고, 모델이 요구하는 데이터의 특성을 파악하여 파이프라인에 반영할 수 있어야 해요.
- 사용하는 기술의 동작 원리를 바닥까지 이해하고, 선택한 근거를 설명할 수 있어요.
- 데이터 처리량·처리 시간·비용의 트레이드오프를 고려해 아키텍처를 설계하고, 각 컴포넌트의 역할을 설명할 수 있어요.
- 정해진 정답(Best Practice)을 따르기보다, 문제를 정의하고 왜 그 기술을 선택했는지 스스로 설명할 수 있는 분을 찾아요.
이런 경험이 있다면 더 좋아요
- Feature Store(Feast 등)를 구축하거나 배치성 Feature Mart를 대규모로 운영한 경험
- 복잡한 쿼리를 작성·최적화한 경험
- 서버 애플리케이션 개발 또는 데이터/ML 플랫폼을 구축·운영한 경험
- 개발한 제품을 프로덕션에 배포하고 지표를 보며 운영·고도화한 경험
- k8s 환경에서 대규모 배치 워크로드를 운영하며 리소스를 최적화한 경험
- 은행/금융처럼 장애·규제 리스크가 큰 도메인에서 신중하게 배포·운영한 경험
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 실질적인 데이터 처리 경험이 구체적으로 드러나도록 사례 중심으로 작성해주세요. (데이터 규모, 처리 시간, 파이프라인 개수 등 정량적 수치가 있다면 함께 적어주세요)
- 대용량 데이터 처리에서 발생한 병목이나 장애를 기술적으로 어떻게 진단하고 해결했는지 함께 작성해주세요.
- 아키텍처의 복잡도와 개발 구현 리소스의 트레이드오프 사이에서 각 선택지의 비용 효율을 비교 분석하여 우선순위를 결정한 경험이 있다면 작성해주세요.
- 진행했던 프로젝트가 비즈니스 임팩트를 낸 경험이 있다면 그 내용을 자세히 작성해주세요.
- 개발한 파이프라인이나 제품을 프로덕션에 적용하고 성과 지표를 보며 고도화한 경험이 있다면 작성해주세요.
토스뱅크로의 합류 여정
- 서류접수 > 라이브 코딩 테스트 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 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.
- 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.
동료의 한마디
- 은행 내의 모든 운영 업무를 자동화 해요”
- 은행에는 사람 손을 타야 하는 업무가 아직도 정말 많이 남아있어요.
- 저희 팀은 AI 제품의 기획부터 모델링, 그리고 서비스로의 구현까지 팀 내에서 end to end 로 실행하며 내가 만든 제품의 임팩트를 직접적으로 경험할 수 있는 조직이에요.
- 빠르게 발전하는 AI 기술을 활용해서 이러한 문제를 해결하고, 자동화 또는 효율화하는 것에 관심이 있는 분이라면 적극 추천해요!
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