Portfolio Jobs

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 이 포지션은 토스 Ads 도메인에서 광고 성과를 극대화하기 위한 머신러닝 모델을 개발하고 개선하는 역할을 해요.
• 다양한 광고 지면과 사용자 접점에서 광고 퍼널 전반을 최적화할 수 있도록 예측 모델과 의사결정 로직을 설계해요.
• 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 함께 할 업무에요

• 도메인 내에서 발생하는 가장 복잡한 문제를 해결하고 틀을 깨는 해결 방안을 제시해요.
• 팀과 조직 내 ML 역량을 높이기 위해 거시적인 측면에서 기술적으로 지원하고, 기술적 방향성에 의견을 내요.
• 복잡한 문제를 해결하기 위한 시스템을 설계하고 동료와 협업하여 개발을 주도적으로 이끌어요.
• 광고 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 광고 수익(ROAS) 등 주요 지표를 예측하는 모델을 설계하고 개선해요.
• 다양한 광고 지면과 컨텍스트에 맞춰 광고 타겟팅, 입찰 전략, 예산 분배 등의 의사결정 로직을 최적화해요.
• 사용자 행동, 광고 소재, 환경적 요소 등을 활용해 정교한 예측 및 최적화 모델을 반복 실험하고 고도화해요.
• 실험 설계 및 정량 평가를 통해 모델 개선이 광고 성과에 미치는 영향을 분석하고 개선 사이클을 운영해요.

꼭 확인해 주세요

• 개발에 대한 각 서비스의 비전을 기술적으로 구체화하고 복잡한 문제를 주도적으로 해결하는 시니어 ML Engineer를 위한 공고예요.
• 사용자 대상의 대규모 ML 기반 서비스를 7년 이상 개발해 본 분만 지원할 수 있어요.
• 개별 서비스를 넘어선 도메인 차원의 조직 임팩트를 만드는 역할을 한다는 점에서 기존의 ML Engineer와 분리된 공고로 채용하고 별도의 평가 기준을 두고 있어요.
• 토스에서는 직급 체계를 운영하고 있지 않으며, 입사 후 내부적으로 통용되는 직무 명칭은 'ML Engineer’로 동일해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 머신러닝 기반의 광고 예측/최적화 또는 추천 시스템을 개발한 경험이 있으신 분
• CTR, CVR, 전환 예측 등 퍼포먼스 마케팅 도메인에서 모델링 경험이 있는 분
• 광고 입찰 전략, 자동화된 광고 운영, 실시간 최적화 등의 문제에 대한 이해가 있으신 분
• PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM 등 ML 프레임워크를 활용하여 모델을 설계하고 실험해 본 경험이 있는 분
• 실험 설계, A/B 테스트, 지표 기반 정량 분석에 능숙하고, 비즈니스 임팩트를 고려한 모델링을 선호하시는 분
• 다양한 직군과 협업하며 기술적 의사결정을 명확히 전달하고 조율할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분

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 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
• 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!