Portfolio Jobs

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권 Data Engineer(Finance)는 AI Silo에 속해 있어요.
• AI Silo는 Data Engineer, Machine Learning Engineer, Server Engineer, Frontend Engineer, Product Owner, Product Designer와 하나의 팀으로 협업하고 있어요.
• AI Silo의 목표는 다양한 증권 도메인의 데이터와 Machine Learning 기술을 통해 투자자들이 필요로 하는 정보를 제공하는 AI 기반 데이터 서비스를 만드는 거예요.
• 여러 AI 기반 데이터 서비스를 만들기 위해 LLM 기반 기술과 데이터 플랫폼을 활용하고 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

• 재무, 공시, 경제지표 등 금융 데이터를 수집하고 처리하는 실시간 및 배치 파이프라인을 구축하고 운영해요.
• 재무제표 등 정형 데이터를 기반으로 다양한 투자 지표(Factor)를 생성하고 관리하는 파이프라인을 구축해요.
• HTML, PDF, API 등 다양한 형태의 비정형 원천 데이터를 파싱하고 정제하여, 분석 및 서비스 활용에 용이한 정형 데이터로 변환해요.
• LLM 기술을 활용하여 비정형 텍스트(공시 등)에서 정보 추출, 요약 및 번역을 수행하는 시스템을 구축하고 운영해요.
• 데이터의 정합성과 신뢰도를 보장하기 위한 품질 관리 정책을 수립하고, 이를 시스템으로 구현하여 파이프라인 운영을 자동화하고 고도화해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 3년 이상의 Data Engineering 경험이 있는 분을 찾아요.
• 금융 데이터의 기본적인 특성을 이해하고 이를 데이터 파이프라인 설계에 반영할 수 있는 분이면 좋아요.
• Python, SQL 등 데이터 처리 언어 및 프레임워크에 대한 전문성과 분석 역량을 보유하신 분을 찾아요.
• RDBMS, Hadoop 등 다양한 데이터 저장소의 특성과 트레이드오프를 이해하고, 이를 데이터 아키텍처 설계에 적용할 수 있는 분을 찾아요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• 가격, 재무, 공시, 경제지표 등 금융 데이터에 대해 깊이 있는 도메인 전문성을 가지신 분이면 더 좋아요.
• 증권사, 핀테크 혹은 금융 데이터 벤더사에서 관련 업무를 경험하신 분이면 더 좋아요.
• LLM 기반의 데이터 처리 파이프라인을 직접 구축해봤거나, 프롬프트 엔지니어링에 대한 경험과 이해도가 높으신 분이면 더 좋아요.
• 대용량 데이터 파이프라인, API 서버, 스케줄링 시스템 등을 설계/개발하고 안정적으로 운영한 경험이 있다면 더 좋아요.

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.
• 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
• 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

함께할 동료를 위한 한마디

"AI/Data 기반 서비스의 본질을 함께 고민하며 미래를 그려나가고 있어요."

• 다양한 직군이 같이 일하면서 제품, AI, 데이터의 경계 없이 서비스의 본질을 파고드는 깊은 논의가 매일같이 이루어져요.덕분에 빠르게 변화하는 세상에서 다양한 관점과 지식을 서로에게 배우며 즐겁게 일하고 있어요.
• 특히 우리 서비스만의 단단한‘해자’를 구축하려는 동료들의 치열한 고민을 보며 많은 것을 배우고 성장하고 있음을 느껴요.
• 수많은 유저와 방대한 데이터를 기반으로 진짜 임팩트를 만들어내는 값진 경험을 함께하고 싶다면, 지금 합류하는 건 어떨까요?