Data Analytics Engineer (DW/Global)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• Data Warehouse 팀은 토스 앱의 다양한 제품에서 발생하는 로그와 원천 데이터를 수집하고 신뢰할 수 있는 형태로 가공하여 제공해요.
• 글로벌 DW는 그중 해외 법인의 데이터를 담당하고, 리전별로 다른 엔진·타임존·규제 환경에서도 국가가 늘어날 때 다시 만들 필요 없는 구조를 목표로 해요.
• 지금은 인간 사용자뿐만 아니라 AI 에이전트도 데이터를 활용할 수 있도록 시멘틱 레이어와 온톨로지를 도입하고 있고, 이를 글로벌 데이터에도 넓혀가고 있어요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 팀의 업무는 강점과 관심에 따라 다음 다섯 가지 영역으로 나뉘어요.
• 데이터 배치 입수 서비스 DB 스냅샷, 앱·서버 로그, 외부 API 등 수십 종의 원천을 Snowflake 기반 Data Warehouse로 수집하는 입수 레이어를 설계하고 운영해요. 원천 스키마 변경 시 소스·스테이징 모델이 자동으로 갱신되는 구조를 개발해 수동 작업을 최소화해요. 스키마 변경과 데이터 유실을 감지하고, 개인정보 마스킹 정책을 유지하며, 원천팀과 협력해 문제를 사전에 해결해요.
• 리전 중립 파이프라인 엔지니어링 Snowflake, Airflow, dbt 등 다양한 도구를 활용하여 전사 배치 파이프라인을 설계·개발·최적화해요. 동일한 코드가 여러 리전 및 개발 환경에서 설정만으로 동작하는 리전 중립 구조를 유지해요. 리전·유저 타임존 및 서머타임을 고려해 스케줄과 날짜 경계를 설계해요. 쿼리 실행 계획을 분석해 클러스터링, 증분 전략, 리소스 설정을 개선하고 성능을 최적화해요. dbt 기반 선언적 파이프라인 구축으로 사후 대응이 아닌 컴파일·CI 단계에서 사전에 예방해요.
• 데이터 품질 재사용 가능한 데이터 품질 규칙을 개발하고 사후 감지가 아닌 사전 탐지 체계를 구축해요. 원천 신선도, 키 무결성, 스냅샷 누락, 마트 간 정합성을 검증하고 문제 발생 시 영향도 추적·알림 시스템을 운영해요. 데이터 전달 완료 여부를 기준으로 하류 배치를 제어하는 게이트를 구축해요.
• AI-Ready 데이터와 에이전트 LLM이 이해할 수 있도록 데이터에 컨텍스트를 부여하고, 시멘틱 레이어·온톨로지를 설계하고 지식 그래프를 구축해요. MCP·API를 통한 데이터 자산 개방으로 AI 에이전트의 테이블 검색·쿼리 생성 환경을 구축해요. 분석가 쿼리의 dbt 모델 자동 변환, 장애 감지·원인 분석·PR 생성 등 자동화된 운영 에이전트를 개발해요.
• 내부 도구 개발과 리전 확장 백필 도구, 입수 자동화, 영향도 분석기, 리전 이식 점검 도구 등 필요한 도구를 직접 개발해요. 신규 국가 진출 시 기존 구조를 이식하는 플레이북을 운영해요. 데이터 전달과 반출 승인 체계를 법무·보안과 협의하고 코드에 반영해요. 필요시 UI/프론트엔드를 포함한 완전한 솔루션을 구현해요. 직군 경계를 넘어 문제 해결을 우선해요.

이련 역량이 꼭 필요해요

• 클라우드 Data Warehouse(Snowflake·BigQuery·Databricks 등), Database, 데이터 분산 처리에 대한 기본적인 이해가 있으신 분
• SQL 안티패턴을 이해하고, Python으로 기본 애플리케이션을 개발할 수 있으신 분
• dbt 기반으로 모델·소스·테스트를 설계하고 운영해 보신 분
• 복잡하거나 반복적인 문제를 데이터 모델링을 통해 단순화·자동화한 경험이 있으신 분
• 단순 요청 처리를 넘어 명확한 데이터 구조와 효율적 활용 기준을 제시할 수 있으신 분
• 다양한 직군의 이해관계자와 소통해 요구사항을 구체화하고 합의를 만들어 보신 분

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• Airflow를 운영·트러블슈팅하고 배치 안정성을 개선해 보신 분
• Snowflake를 직접 구성하고 운영해 보신 분 (계정·역할·웨어하우스 설계, 권한 관리 등)
• Snowflake 등 클라우드 DW 엔진의 동작 원리를 이해하고 성능·비용을 튜닝해 보신 분
• 멀티 리전 또는 멀티 타임존 환경을 단일 코드베이스로 운영해 보신 분
• 개인정보 마스킹, 최소 권한, 데이터 레지던시 등 거버넌스 요구사항을 파이프라인에 반영해 보신 분
• 데이터 플랫폼이나 도구를 개발해 팀 생산성을 높여 보신 분 (마트 작업과 플랫폼 작업 병행)
• dbt, 데이터 카탈로그, 메타데이터·리니지 관리 도구를 도입하거나 내재화해 보신 분
• 데이터의 AI 이해도 향상, 시멘틱 레이어 구축, AI-Ready 데이터 작업을 해 보신 분
• 영문 기술 문서를 읽고 해외 파트너와 커뮤니케이션할 수 있으신 분

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해주세요

• 경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 설명해 주세요
• 데이터 문제 해결 시 본인의 기여 부분과 배운 점을 구체적으로 적어 주세요
• 설계한 데이터 구조의 필요성, 검토했던 대안을 설명해 주세요
• 실제 서비스 적용을 통한 개선 결과를 정량적으로 표현해 주세요 (민감 사항 제외)

합류하시면 이런 걸 얻어가실 수 있어요

• 해외 리전 데이터 웨어하우스를 초기 단계부터 구축하고 신규 국가로 확장하는 경험을 할 수 있어요
• 데이터 입수부터 파이프라인, 품질, 활용까지 전 구간을 한 팀에서 경험할 수 있어요 (단일 영역 조직에서는 불가능한 폭넓은 시야)
• 시멘틱 레이어, 온톨로지, 데이터 에이전트, 리전 간 데이터 계약 같은 시장 초기 영역을 실무에 적용하고 실패해 볼 기회가 있어요

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사