Portfolio Jobs

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스 Ads 도메인에서 디스플레이 광고의 성과를 극대화하기 위한 머신러닝 모델링을 담당해요.
• 다양한 광고 지면과 사용자 접점에서 광고의 노출부터 전환까지 퍼널 전반을 최적화할 수 있는 정교한 예측 모델과 의사결정 알고리즘을 개발해요.
• 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 함께 할 업무에요

• 광고 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 광고 수익(ROAS) 등 주요 지표를 예측하기 위한 모델을 설계하고 개선해요.
• 사용자, 광고 소재, 맥락 데이터를 바탕으로 개인화된 광고 추천 및 타겟팅 알고리즘을 설계하고 개선해요.
• 광고 타겟팅, 입찰 전략, 예산 할당과 관련된 모델을 개발하고, 다양한 조건과 제약 속에서 성과를 극대화하는 로직을 설계해요.
• 사용자 행동, 광고 소재, 컨텍스트, 과거 성과 등의 데이터를 활용해 정교한 예측 및 최적화 모델을 반복적으로 실험하고 고도화해요.
• 다양한 광고 운영 시나리오를 고려하여, 성과와 효율의 균형을 맞추는 머신러닝 기반 접근을 설계해요.
• 모델 성능 개선이 실제 광고 성과에 어떻게 연결되는지를 정량적으로 분석하고 개선 사이클을 운영해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 추천 시스템, 랭킹 문제, 개인화 모델링에 대한 실무 경험이 있으신 분이 필요해요.
• 디지털 광고 도메인에서 성과 예측 및 타겟팅 최적화 모델을 개발한 경험이 있는 분이 필요해요.
• 광고 입찰 전략, 자동화된 광고 운영 시스템 등 광고 의사결정 로직에 대한 경험이나 이해가 있는 분이 필요해요.
• 복잡한 제약 조건 하에서 광고 퍼포먼스를 개선하는 문제를 머신러닝으로 해결해본 경험이 있는 분이 필요해요.
• PyTorch, TensorFlow 등 ML 프레임워크를 활용하여 예측/의사결정 모델을 설계하고 실험해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
• 실험 설계, A/B 테스트, 정량 분석을 통해 모델 효과를 객관적으로 검증해본 경험이 있는 분이면 좋아요.
• 협업 속에서도 기술적 의사결정을 명확히 전달하고 논의할 수 있는 분이면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 진행했던 프로젝트가 조직에 큰 영향력을 미쳤다면 그 내용을 자세히 작성해주세요.
• 모델링 중심 프로젝트에서 본인이 정의한 문제, 선택한 접근법, 실험 방법과 성능 개선 내용을 구체적으로 적어주세요.
• 광고 성과 지표를 개선하기 위해 모델 품질, 리소스, 운영 효율성 간의 균형을 고려한 경험이 있다면 함께 작성해 주세요.

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
• 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요.
• 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

함께할 동료를 위한 한마디

"광고 성과를 최적화할 다양한 기술을 구현하고 빠르게 적용하여 눈에 보이는 성과를 만드는 것, 토스에서는 가능해요!"

• 자율성을 기반으로 직접 방향을 정하고 전체 과정을 실행하는 풍부한 경험을 할 수 있어요.
• 아직은 초창기 사업이라 다양한 시스템의 설계와 구현을 직접 해볼 수 있고 이 결과가 사업에 즉각적으로 반영되는 즐거움이 있어요.
• 다양한 금융 데이터와 머신러닝 기법을 적용한 결과물을 End-to-End로 함께 경험하실 분을 기다릴게요!