Data Analytics Engineer (Product)

합류하게 될 도메인에 대해 알려드려요

• 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*](https://recruit-data-division.oopy.io/)

합류하면 함께할 업무예요

• 토스 DW 표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 다음 담당 사일로 소속으로 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."

합류하게 될 도메인에 대해 알려드려요 - Foundation : 토스 금융 서비스가 안전하고 신뢰감 있게 운영되도록 떠받치는 근간 도메인이에요. FDS/AML/RMS/인증/송금/회원 영역에서 리스크·규제와 직결되고, 전사 주요 지표와도 맞닿아 있는 데이터를 다뤄요. Foundation 도메인 데이터의 오너십을 가지며, 여러 도메인의 거래 기반 데이터를 포괄적으로 활용해 토스의 신뢰 기반을 탄탄히 다지는 역할이에요. - 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 됩니다. - 인터뷰 전형을 진행하며 가장 시너지가 날 것 같은 도메인으로의 배치가 정해질 예정이에요. 지원자의 강점과 조직 상황을 고려해 제안 드리겠습니다. 합류하면 함께할 업무예요 - 토스 DW 표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 다음 담당 사일로 소속으로 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, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요. - 원천 데이터의 리뷰 및 변경사항 모니터링부터 데이터 생성·활용 흐름의 End-to-End 추적, 사용 패턴 분석을 통한 비즈니스 요구사항 파악까지, 데이터 거버넌스 체계를 구축하고 운영해요. - DQ / SLA / Compliance 기준을 정의하고 각 마트에 대한 오너십과 품질 기준(갱신 주기, 정확도 등)을 관리하여, 규모가 커져도 품질이 유지되는 구조를 만들어요. - 표준화된 데이터 모델링을 기반으로 일/시간/실시간 단위의 마트를 설계하고, 분석뿐 아니라 서비스에서도 쓸 수 있는 데이터 파이프라인을 운영해요. - 도메인별 Semantic Layer를 구축하여 비개발 직군도 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들어요. LLM/AI가 이해할 수 있는 수준으로 테이블을 문서화하고, 바로 사용할 수 있는 상태의 데이터를 제공해요. 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."

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.
• 중앙화된 전사 DW Quality 관리 프로세스 고도화, 표준 모니터링, 각 제품데이터와 전사통합마트 연동 및 효율적인 파이프라인 설계, 전사 표준마트 생성 등의 업무를 수행해요.
• **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*](https://recruit-data-division.oopy.io/)

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.

토스인슈어런스에 대해 알려드려요

• 토스인슈어런스는 토스가 혁신하고자 하는 다양한 금융 영역 중 ‘보험’ 영역의 혁신을 목표로 만들어진 회사입니다.
• 고객의 보험에 대한 고민을 보험 전문가(설계사)와 함께 해결할 수 있도록, 설계사가 전문성과 몰입도를 극대화할 수 있는 플랫폼을 만들어가고 있어요.
• 보험 상담, 계약, 유지관리 전반의 경험을 제품으로 풀어내며 보험 비즈니스의 구조 자체를 바꾸고 있습니다.

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스인슈어런스 데이터/인프라팀은 보험 도메인 전반의 데이터를 신뢰할 수 있고 일관성 있게 만드는 팀이에요.
• 보험업의 특성상 계약, 수수료, 고객 행동, 언더라이팅 데이터를 다루며, 데이터 품질이 직접 고객 신뢰와 컴플라이언스에 영향을 미쳐요.
• 보험 데이터는 단순한 숫자가 아니에요. 고객의 리스크를 줄이는 의사결정의 근거입니다. 우리 팀은 그 데이터가 언제나 정확하고 빠르게 동료들에게 전달될 수 있도록 만들어요.

합류하면 함께 할 업무예요

• Data Modeling & DW 구축
• 토스인슈어런스 DW 표준안을 기반으로 담당 도메인(IA 영업, 계약, 수수료, 고객)의 표준 마트를 설계하고 운영해요.
• Single Source of Truth를 지향해, 동료들이 동일한 데이터 기준으로 의사결정할 수 있도록 마트를 유지·관리해요.
• 정규화된 DB 설계 원칙과 DW(Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant) 특성을 반영한 구조를 설계해요.
• 표준 영역 마트(Conformed Mart)와 소비 영역 마트(Data Mart)를 명확히 구분하여 운영해요.
• 데이터 품질 관리 (DQ)
• 데이터 정합성 검증 로직, DQ 모니터링 자동화를 구축해요.
• 보험 도메인 특성에 맞는 데이터 이상 탐지(계약 오류, 수수료 불일치, 중복 계약 등)를 수행해요.
• 메타 관리 시스템을 통해 마트 정의, 컬럼 설명, 계산 로직을 문서화하고 최신 상태로 유지해요.
• 파이프라인 & 보안
• Airflow 기반 배치 파이프라인을 개발하고 운영해요.
• 데이터 보안성 검토를 통해 개인정보(PII) 마스킹, 접근 권한 관리를 수행해요.
• 보험업 특성상 금감원 보고, IFRS 회계 기준에 맞는 데이터 산출물을 지원해요.
• 개발자 협업
• 신규 서비스 개발 시점부터 서버 개발자와 로그 설계·데이터 모델을 리뷰하고 분석 요건을 제안해요.
• Data Analyst, 영업지원팀, 운영팀, 플랫폼팀과 협업해 지표 정의 및 데이터 요청을 처리해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• SQL을 고급 수준으로 활용할 수 있어야 해요. 복잡한 집계 쿼리, 윈도우 함수, 서브쿼리를 가독성 있게 작성하는 분을 환영해요.
• Database 정규화 원칙과 Data Warehouse 설계 패턴(Star Schema, Snowflake Schema)에 대한 이해가 있어야 해요.
• 데이터 모델러로서 도메인 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요.
• 비즈니스 요청을 데이터 구조로 전환하는 커뮤니케이션 능력이 있어야 해요.
• 데이터 품질 문제를 스스로 발견하고 해결책을 제안하는 주도성이 필요해요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• Python 초급 이상 (Airflow DAG 작성 및 타인 코드 이해 가능한 수준)이면 좋아요.
• dbt(Data Build Tool)를 활용한 데이터 변환 경험이 있으면 좋아요.
• PySpark 등 분산 처리 환경 사용 경험이 있으면 좋아요.
• Snowflake 등 클라우드 데이터웨어하우스 사용 경험이 있으면 좋아요.
• Tableau를 활용한 시각화/리포트 경험이 있으면 좋아요.
• 데이터 수집·적재부터 분석·시각화까지 A부터 Z까지 직접 설계·운영해본 경험이 있으면 좋아요.
• AARRR 퍼널 분석 프레임워크에 대한 이해가 있으면 좋아요.
• 보험·금융 도메인 지식(계약, 수수료, 청구, 리스크) 또는 관련 데이터 업무 경험이 있으면 좋아요.
• 대용량 데이터 처리(수억 건 이상) 경험이 있으면 좋아요.
• IFRS 17 회계 기준에서의 보험 데이터 특성에 대해 이해하고 있으면 좋아요.

이런 분이라면 경험이 짧아도 환영해요

• 데이터 경험이 5년 미만이어도 성장 의지와 열정이 있다면 지원 가능해요.
• DA, DE, DW 중 어떤 배경이든 데이터를 '잘' 활용하기 위해 고민한 경험이 있는 분이라면 좋아요.

주요 기술 스택

• 필수: SQL (MySQL / Oracle), Apache Airflow, Git
• 우대: Python, dbt, PySpark, Tableau, Snowflake

이력서는 이렇게 작성하시는 것을 추천해요

• DW 구축 또는 데이터 마트 설계 경험이 있다면 본인이 기여한 구체적인 부분을 작성해 주세요.
• 담당했던 데이터의 규모(행 수, 테이블 수, 처리 주기)를 숫자로 표현해 주세요.
• 데이터 품질 문제를 발견하고 해결한 사례를 구체적으로 작성해 주세요.
• 함께 협업한 직군(개발자, 분석가, 비즈니스 팀)과의 협업 방식을 서술해 주시면 좋아요.
• 해당 포지션에 지원하는 이유와 토스인슈어런스 도메인에 관심을 갖게 된 배경을 작성해 주세요.
• 단순히 경험을 나열하기보다 임팩트와 러닝 포인트 중심으로 서술해 주세요.

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 Division이 궁금하신가요?

• 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

• 증권 도메인에 대한 이해가 깊거나, 주식 거래를 활발히 해보신 경험이 있다면 좋아요.
• DW 데이터 모델러로서 증권 도메인의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 주도적으로 디자인할 수 있어야 해요.
• 복잡한 데이터 모델을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 필요해요.
• 다양한 업무 관련자와 원활한 커뮤니케이션을 바탕으로 데이터 표준을 지키면서 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
• 전사 데이터 표준 정의, 데이터 카탈로그 구축을 통해 전사 테이블을 구조화한 경험이 있으면 좋아요.
• 주도적으로 데이터 웨어하우스/마트 모델링, 파이프라인 구축과 운영 업무를 수행할 수 있는 역량과 경험이 필요해요.
• 단순 요청을 처리하는 수준이 아니라, 명확한 데이터 구조와 효율적인 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야 해요.
• SQL을 능숙하게 다룰 수 있어야 하고, 가독성과 효율을 고려한 정돈된 쿼리를 작성할 수 있어야 해요.
• Hadoop, Airflow, DBT 기반의 데이터 파이프라인 개발 경험이 있다면 좋아요.
• 경우에 따라서는 초급 이상의 pySpark 활용 능력이 필요해요.
• BI 툴(Tableau)을 활용해본 경험이 있다면 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)
• 데이터 거버넌스 관련해서 작업하신 내용이 있으시다면 상세히 적어주세요.
• 비지니스 분석 혹은 레포팅 자동화 같이 DW 테이블을 활용하여 데이터 활용을 부스트한 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.
• 입사 시 직무명은 Data Engineer가 될 예정이에요.
• 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
• 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

함께 할 동료를 위한 한마디

"토스증권의 데이터를 정리하고 분석의 발판을 마련하는 핵심 역할이에요"

• DW팀은 도메인 데이터를 어떻게 정리하고 운영할지에 대한 고민을 넘어서, 데이터 활용 측면에서 업계를 선도할 수 있는 혁신적인 도전을 이어가고 있어요.
• 제가 합류한 토스증권은 새롭게 선보이는 증권 서비스로 기존과는 완전히 다른 서비스를 만들고 있어요. 여기에서 가장 중요한 것은 데이터를 통한 검증이에요.
• 저는 효율적으로 데이터를 수집하고 가공해서 토스증권이 빠르게 판단을 내릴 수 있게 돕고 있어요. 핵심적인 업무를 수행하는 기분에 굉장히 보람차요.
• 데이터 구조화에 있어서 새로운 표준을 만들고 있다는 자부심이 있어요.
• 증권업계의 새로운 표준이 될 토스증권을 함께 만들고 싶다면 합류하세요!

토스인컴을 소개해 드려요

• 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 Data Team의 초기 멤버로 합류해, 0에서 1을 만드는 다양한 경험을 해보실 수 있어요.
• Data Team은 토스인컴의 데이터 마트와 표준 지표 체계를 책임지는 조직이에요. dbt·Snowflake 기반의 도메인별 마트와 시멘틱 레이어를 구축하며, 전사가 같은 정의와 같은 숫자를 볼 수 있는 SSOT(Single Source of Truth)를 정립해가고 있어요.
• 제품과 비즈니스가 빠르게 확장되는 환경에서도 데이터 품질, 표준화, 거버넌스를 지키며 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 만들어가요.
• AI Agent, MCP, Slack 기반 자동화 도구 등 새로운 기술도 적극 활용해요. 다만 가장 중요하게 생각하는 것은 AI가 정확하게 작동할 수 있는 신뢰도 높은 데이터 기반을 만드는 일이에요.

합류하면 함께할 업무예요

• 토스인컴의 표준 데이터 마트와 SSOT를 구축·운영해요. 제품과 조직 전반에서 동일한 정의와 지표를 사용할 수 있도록 데이터 모델, 지표 정의, 집계 로직을 설계하고 관리해요.
• dbt 기반 Semantic Layer를 설계·고도화해요. 데이터 모델, 지표 정의, 메타데이터를 체계적으로 관리하며 분석 생산성과 데이터 신뢰도를 높여요.
• 도메인별 데이터 마트를 설계·구축·운영해요. 종합소득세 중심의 기존 마트 체계를 SMB, 부가세 등 신규 제품과 도메인으로 확장하면서, 분석과 의사결정에 바로 활용할 수 있는 표준 마트를 만들어가요.
• 서비스 로그 기반의 대용량 데이터를 분석하기 좋은 형태로 제공해요. Airflow, Snowflake 등 데이터 환경에서 데이터를 수집·정제·가공하고, Data Analyst와 비즈니스 담당자가 안정적으로 활용할 수 있는 구조를 만들어요.
• 데이터 품질(DQ) 관리 체계와 거버넌스 프로세스를 구축해요. dbt test, 알림, 모니터링, 원인 분석, 복구 과정을 자동화하며 데이터 오류를 빠르게 발견하고 개선할 수 있는 체계를 만들어요.
• 데이터 표준과 메타데이터 관리 체계를 만들어가요. 테이블, 컬럼, 지표, 비즈니스 정의가 일관되게 관리될 수 있도록 이름, 정의, 로직, 오너십을 정리하고 문서화해요.
• AI Agent와 자동화 도구가 정확하게 동작할 수 있는 데이터 기반을 고도화해요. Snowflake MCP, Tableau MCP, Slack 미들웨어 등 사내 자동화 도구가 신뢰할 수 있는 데이터와 표준 지표를 기반으로 동작할 수 있도록 데이터 플랫폼을 함께 개선해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• SQL을 능숙하게 다루시는 분이면 좋아요. 복잡한 집계 쿼리, 윈도우 함수, CTE, 서브쿼리를 활용할 수 있고, 다른 사람이 읽기 좋은 SQL을 작성하실 수 있는 분이면 좋아요.
• 데이터 마트를 주도적으로 설계·구축·운영해보신 분이면 좋아요. 단순히 요청받은 데이터를 만드는 것을 넘어, 도메인 구조와 분석 목적에 맞는 데이터 모델을 설계해보신 분이면 좋아요.
• 표준 지표와 데이터 정의를 관리하는 일에 관심이 많으신 분이면 좋아요. 같은 지표가 여러 숫자로 보이는 상황을 견디지 못하고, 정의·로직·이름·오너십까지 일관되게 정리하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
• 데이터 품질에 높은 기준을 가지고 계신 분이면 좋아요. 데이터 오류를 단순히 수정하는 데서 끝내지 않고, 재발하지 않도록 검증, 모니터링, 알림, 복구 체계를 개선하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
• Airflow DAG 운영과 트러블슈팅이 가능하신 분이면 좋아요. 데이터 파이프라인의 실패 원인을 파악하고, 재처리·의존성·스케줄링 이슈를 안정적으로 해결하실 수 있는 분이면 좋아요.
• 협업과 커뮤니케이션이 자연스러우신 분이면 좋아요. 서버 개발자, Data Analyst, 비즈니스 담당자와 협업해 로그 설계 단계부터 데이터 구조를 함께 만들어갈 수 있는 분이면 좋아요.
• 새로운 도구를 활용해 문제를 해결하는 데 열려 있으신 분이면 좋아요. AI Agent, MCP, 자동화 도구를 목적이 아니라 수단으로 바라보고, 데이터 생산성과 운영 효율을 높이는 방향으로 활용하실 수 있는 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!

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스에서 새롭게 진출하는 오프라인 결제 산업의 역사를 만들어가고 있어요. 설레는 마음으로 결제 생태계의 변화를 기획하고 있습니다.
• Data Platform 팀은 Data Analytics Engineer, Data Engineer 로 구성되어 있고, 데이터가 적재적소에 활용될 수 있도록 토스플레이스의 데이터 & 분석 거버넌스를 구체화하고 있어요.
• 토스플레이스에 인사이트가 흐르는 파이프라인을 만드는 것을 목표로, 여러 팀/사일로를 위한 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)와 분석 도구를 제공해요.
• Data Analytics Engineer 는 Data Platform 과 Data Consumer 를 연결하며, 분석 가능한 데이터 환경을 구축하는데 핵심적인 역할을 합니다.

합류하면 함께할 업무예요

• 토스플레이스 Data Analytics Engineer 초기 멤버로서, 앞으로의 초석이 될 정책과 원칙을 만들어가요.
• 동료들이 신뢰할 수 있는 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)를 Snowflake, DBT, Airflow 등을 활용하여 빠르게 제공할 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

• 오프라인 결제 및 O2O 도메인에 대한 이해가 깊거나, 관련 경험이 있다면 좋아요.
• DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하여 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.
• DBT에 대한 이해 및 SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요. 경우에 따라서 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 이상의 Python 활용 능력이 필요해요.
• 지표를 설계하고 분석한 경험이 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.

토스플레이스로의 합류 여정

• 서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요.
• 역할에 따라 집중해야할 업무가 DW Platform / Business Mart / CPC Mart 로 나뉘어 있어요.
• CPC (Central Point of Contact) Mart 는 금융당국의 다양한 요구(CPC, 공시, 정기보고서 등)에 부응하기 위해 신뢰도 높은 데이터 체계를 구축하고, 이를 자동화/고도화하여 토스증권의 외부 신뢰성과 내부 운영 효율성을 동시에 높이고 있어요.
• Business Mart 쪽과 공유할 정보들과 CPC 독자적으로 구축해야할 정보들을 나눠서 고도화 하고 있어요.
• 현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/금융/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

• 금융당국(CPC, 공시, 정기보고 등)에서 요청하는 대외자료를 시스템으로 구현하고 대응해요.
• 해당 자료를 위해 필요한 데이터 마트와 대시보드를 설계·구축·운영해요.
• 데이터 정합성과 품질 관리(DQ)를 통해 보고 체계의 신뢰성을 보장해요.
• 국내/해외 매매원장, 계좌, 권리, 컴플라이언스, PM등 다양한 부서와 협업하며, 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 지원과 커뮤니케이션을 담당해요.
• 법령 기반 보고 업무를 체계적으로 운영해요.
• 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.

이런 분과 함께하고 싶어요

• CPC 관련 업무 경험이 있다면 좋아요.
• 증권 도메인 지식이 깊거나 주식 거래를 활발히 해보신 경험이 있다면 좋아요.
• DW 데이터 모델러로서 증권 도메인의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 주도적으로 디자인할 수 있어야 해요.
• 복잡한 데이터 모델을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
• 다양한 업무 관련자와 원활한 커뮤니케이션을 바탕으로 데이터 표준을 지키면서 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
• 전사 데이터 표준 정의, 데이터 카탈로그 구축을 통해 전사 테이블을 구조화한 경험이 있으면 좋아요.
• 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.
• SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요.
• Hadoop, Airflow, DBT 를 기반으로 한 데이터 파이프라인 개발 경험이 있으면 좋아요.
• 경우에 따라서는 초급 이상의 pySpark 활용 능력이 필요해요.
• BI 툴 (Tableau) 활용 능력이 있으면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 요구사항과 데이터 인프라 환경을 고려하여 Data Warehouse를 설계하고 구성한 경험을 필수적으로 상세히 작성해 주세요.
• 풀고싶은 문제가 무엇이고 어떤 방식으로 접근하여 해결하였는지 추가해주시면 더 좋아요.
• Data Warehouse를 구성하면서 중요하다고 생각하는 테이블 설계 방법이 이력서에 담겨있으면 좋아요.
• 데이터 거버넌스 관련해서 작업하신 내용이 있으시다면 상세히 작성해 주세요.
• 비지니스 분석 혹은 레포팅 자동화 같이 DW 테이블을 활용하여 데이터 활용을 부스트한 경험이 있다면 구체적으로 작성해 주세요.
• 데이터 중복이나 이상 값 처리와 같은 데이터 품질을 관리한 경험이 있다면 구체적으로 작성해 주세요.

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.
• 입사 시 직무명은 Data Engineer가 될 예정이에요.
• 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
• 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• **Data Platform Tribe 산하 Data Reliability Team**은 토스 전사의 데이터 자산을 넓게 보고, 중요한 것을 식별하고, 품질을 체크하고, 생명 주기를 관리하는 팀이에요.
• 현재 백엔드/프론트엔드 코드 배포 하나가 어떤 데이터, 어떤 피처, 어떤 모델, 어떤 서빙에까지 영향을 주는지 가시화되지 않은 상태인데요, 이 문제를 풀기 위해 만들어진 팀이에요.

합류하면 함께할 업무예요

• 전사 Feature(ML 모델 입력값, ES 인덱스, Redis, API 응답 등)의 생성 파이프라인을 설계하고 구축해요.
• Feature의 품질 관리(Retention Policy, Data Quality 유지) 체계를 설계하고 운영해요.
• 전사 단위 공통 영역의 Feature를 직접 개발해요.
• Feature, Model 관련 기존 메타데이터를 확인하고, 부족한 메타데이터를 쌓기 시작해요.
• 사제 피처를 탐지하고, Verified Feature로 승격시키는 관리 프로세스를 만들어요.
• 데이터가 흘러서 서빙 되는 Online Serving / ML 영역의 데이터 품질과 영향도를 체계적으로 관리해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• Feature Engineering 경험이 있거나 Feature Store를 설계·구축해 본 분이 필요해요.
• 대용량 데이터 파이프라인(Spark, Flink, Kafka 등)을 직접 설계·구축한 경험이 있는 분이 필요해요.
• 데이터 리니지나 메타데이터 관리 체계를 설계해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 데이터 품질(DQ) 모니터링 시스템을 구축하거나 운영한 경험이 있으면 좋아요.

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

• Feature Store를 직접 설계하거나 운영한 경험이 있다면 어떤 구조였는지, 어떤 문제를 풀었는지 자세히 작성해주세요.
• 데이터 품질 이슈를 시스템적으로 해결한 경험이 있다면 작성해주세요.

토스로의 합류 여정

• 서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사

함께할 동료를 위한 한마디

토스 전사 Feature의 표준을 함께 만들어갈 수 있어요. 프로세스와 관리 체계를 직접 설계하고, 공통 영역의 개발과 운영까지 온전히 주도할 수 있는 기회입니다!

#합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

Financial Innovation Team은 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 지원해요. 토스 코어의 정산 추정 매출과 비용뿐만 아니라 자산과 부채 데이터까지 한눈에 파악할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 만드는 것이 목표예요.

#합류하면 함께할 업무예요

• 재무 조직의 데이터 및 AI 기반 운영 전략을 수립하고, 실행을 리딩해요.
• 재무 데이터의 표준 모델과 아키텍처를 정의하고, 전사 관점에서 확장 가능한 데이터 구조를 설계해요.
• 재무 표준 마트를 데이터 제품(Data as a Product)으로 정의하고, 지속적으로 개선·운영해요.
• BI 및 데이터 애플리케이션 전략을 수립해, 데이터 접근성과 활용 수준을 조직 전반으로 확산시켜요.
• 데이터 표준, 품질, 거버넌스 체계를 설계하고, 이를 실제 운영 프로세스에 정착시켜요.
• 재무, 개발, 비즈니스 등 다양한 이해관계자와 협업해 데이터 기반 의사결정 문화를 만들어가요.

#이런 분과 함께하고 싶어요

• 복잡한 비즈니스 도메인을 데이터 모델로 구조화하고, 이를 조직 전반에 확산시켜본 경험이 있는 분이 필요해요.
• DW 모델링과 데이터 아키텍처 설계 경험을 바탕으로, 장기적인 관점에서 확장 가능한 구조를 설계할 수 있는 분이 필요해요.
• 다양한 이해관계자와 협업해 문제를 정의하고, 방향성을 제시하며 실행까지 이끌어본 경험이 있는 분이 필요해요.
• Hadoop 기반 데이터 환경(Hadoop, Airflow, Impala 등)에 대한 이해가 있는 분이 필요해요.
• Python을 활용한 데이터 처리에 익숙하고, 기존 코드(PySpark 등)를 이해하고 개선할 수 있는 분이 필요해요.
• 재무 회계 지식은 없지만 관심이 있고, 빠르게 학습해 나갈 수 있는 분이면 좋아요.
• 데이터 표준과 거버넌스를 정의하고, 실제 조직에 정착시켜본 경험이 있는 분이면 좋아요.
• 데이터 품질, 자동화, 운영 효율화에 대한 문제를 주도적으로 해결해본 경험이 있는 분이면 좋아요.
• 쿠버네티스 기반의 데브옵스 경험이 있고, 제품 수준의 백엔드(코틀린, FastAPI) 기반 설계·개발 경험이 있는 분이면 더욱 좋아요.

#이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

• 재무회계 또는 SAP 기반 데이터 프로젝트 경험
• 재무 데이터(매출, 비용, 정산 등)와 관련된 데이터 모델링 및 운영 경험
• 조직의 Data Maturity 향상을 위해 구조적인 문제를 정의하고 개선한 경험
• Data Quality 체계를 설계하고 운영한 경험
• 데이터 플랫폼 또는 데이터 제품을 기획·운영하며 조직에 임팩트를 만든 경험

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