합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스뱅크의 ML Engineer는 토스뱅크 Data Platform팀에 속해있어요.
• Data Platform팀은 Data Engineer(Platform, Kafka, DW&Mart)과 ML Engineer로 구성되어 있어요.
• Data Platform팀은 Platform Part와 Application Part 그리고 Mart Part로 총 3개의 파트로 나누어져 있어요.
• Platform Part에서는 Hadoop, Kafka, ML Platform을 다루고 있으며, Application Part에서는 데이터 관련 툴을 만들고 있어요. 마지막으로 Mart Part에서는 수신, 여신, 리스크 등 다양한 분야에서의 데이터 마트를 구축해요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 토스뱅크의 ML Engineer는 하는 업무에 따라 ML Platform과 ML Service로 나뉘어요.
• ML Platform의 경우 다음과 같은 업무를 해요.
• 모델 Inference 에 필요한 Feature 데이터를 실시간으로 추출해요.
• 모델 서빙을 위한 서빙 시스템을 구축하고 운영해요.
• 모델의 성능 개선을 위한 모니터링 시스템 구축 및 개선 방향을 제안해요.
• Jupyter hub, Ray cluster, ML pipeline 을 구축하고 운영해요.
• ML Service의 경우 다음과 같은 업무를 해요.
• 직접 모델 혹은 알고리즘을 구축, 설계해요.
• 구축, 설계한 모델을 토대로 개인화된 서비스를 개발 및 운영해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• Python, SQL 에 익숙하고 개발 언어를 학습 및 사용하는데 능숙하신 분이 필요해요.
• Python 코드 성능 개선이 가능하신 분이 필요해요.
• 머신러닝에 대한 기본적인 이해도가 있으신 분이 필요해요.
• 새로운 기술에 대한 관심이 많고 실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있으면 좋아요.
• 다양한 상황에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 문제해결능력 및 원활한 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분이면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
• ML Service의 경우 본인이 직접 개발한 알고리즘 혹은 모델을 통해 개인화, 추천 서비스를 운영하거나 k8s 어플리케이션을 개발한 경험이 있다면 자세히 적어주세요.
• ML Platform의 경우 ML Platform 구축 및 운영 경험과 운영 시의 트러블슈팅에 대한 경험이 있다면 자세히 적어주세요.
• 실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요.(외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)

토스뱅크로의 합류 여정

• 서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
• 필요시 직무 인터뷰 전 코딩테스트가 진행될 수 있어요.

동료의 한마디

"폭발적인 성장을 원하는 ML Engineer에겐 최고의 회사에요."

• 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 ML Engineer로서 압도적인 성장을 원하시는 분에게는 토스뱅크는 최고의 회사라고 확신해요!