Data Analytics Engineer
Data Analytics Engineer
토스플레이스 소속
정규직
초기 멤버
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스에서 새롭게 진출하는 오프라인 결제 산업의 역사를 만들어가고 있어요. 설레는 마음으로 결제 생태계의 변화를 기획하고 있습니다.
- Data Platform 팀은 Data Analytics Engineer, Data Engineer 로 구성되어 있고, 데이터가 적재적소에 활용될 수 있도록 토스플레이스의 데이터 & 분석 거버넌스를 구체화하고 있어요.
- 토스플레이스에 인사이트가 흐르는 파이프라인을 만드는 것을 목표로, 여러 팀/사일로를 위한 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)와 분석 도구를 제공해요.
Data Analytics Engineer 는 Data Platform 과 Data Consumer 를 연결하며, 분석 가능한 데이터 환경을 구축하는데 핵심적인 역할을 합니다.
합류하면 함께할 업무예요
- 토스플레이스 Data Analytics Engineer 초기 멤버로서, 앞으로의 초석이 될 정책과 원칙을 만들어가요.
- 동료들이 신뢰할 수 있는 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)를 Snowflake, DBT, Airflow 등을 활용하여 빠르게 제공할 수 있도록 노력해요.
- 빠른 제품 개발 속도에서도 사일로 내외부에 담당 제품에 대한 고품질의 데이터를 제공할 수 있도록 관리 체계를 만들고 시스템화하는 업무를 수행해요.
- 제품개발 시점부터 담당 사일로의 서버 개발자와 협의하여 데이터모델에 대해 리뷰하고 데이터분석 관점에서 필요한 부분을 제안하는 업무도 수행해요.
- 담당 제품의 데이터는 해당 제품 도메인 지식이 없어도 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- 오프라인 결제 및 O2O 도메인에 대한 이해가 깊거나, 관련 경험이 있다면 좋아요.
- DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하여 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요
- 데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
- DBT에 대한 이해 및 SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요. 경우에 따라서 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 이상의 Python 활용 능력이 필요해요.
지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
- DW구축 프로젝트 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
- 속한 조직의 Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
- Data Quality 측면에서 고민하고 해결했던 방법에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
토스플레이스로의 합류 여정
- 서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
#함께할 동료를 위한 한마디
"합류 하시면 아래 세가지를 경험하실 수 있습니다!"
- 내가 만드는 구조와 원칙이 데이터 팀의 표준이 되는 과정과 재미: 이미 잘 갖춰진 데이터 환경을 유지보수 하는 것이 아니라 데이터 정책을 직접 세우고 기반을 다지는 소중한 경험을 할 수 있습니다.
- 데이터가 곧 제품이 되는 경험: 매장 사장님에게 제공되는 매출 리포트처럼 내가 만드는 데이터가 실제 서비스로 이어져요 데이터가 단순히 내부 의사결정을 위한 지원 도구가 아니라 비즈니스로 연결되는 임팩트와 효용을 느낄 수 있어요.
- 하고싶은 일을 마음껏 시도할 수 있는 환경: 정해진 일, 주어진 일을 하는 것이 아닌 직접 제안하고 빠르게 실행해 볼 수 있어요 이 과정에서 ai도 적극적으로 활용하면서, 다양한 아이디어를 자유롭게 시도하고 실제로 적용해볼 수 있어요.
토스플레이스 소속
정규직
초기 멤버
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스에서 새롭게 진출하는 오프라인 결제 산업의 역사를 만들어가고 있어요. 설레는 마음으로 결제 생태계의 변화를 기획하고 있습니다.
- Data Platform 팀은 Data Analytics Engineer, Data Engineer 로 구성되어 있고, 데이터가 적재적소에 활용될 수 있도록 토스플레이스의 데이터 & 분석 거버넌스를 구체화하고 있어요.
- 토스플레이스에 인사이트가 흐르는 파이프라인을 만드는 것을 목표로, 여러 팀/사일로를 위한 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)와 분석 도구를 제공해요.
Data Analytics Engineer 는 Data Platform 과 Data Consumer 를 연결하며, 분석 가능한 데이터 환경을 구축하는데 핵심적인 역할을 합니다.
합류하면 함께할 업무예요
- 토스플레이스 Data Analytics Engineer 초기 멤버로서, 앞으로의 초석이 될 정책과 원칙을 만들어가요.
- 동료들이 신뢰할 수 있는 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)를 Snowflake, DBT, Airflow 등을 활용하여 빠르게 제공할 수 있도록 노력해요.
- 빠른 제품 개발 속도에서도 사일로 내외부에 담당 제품에 대한 고품질의 데이터를 제공할 수 있도록 관리 체계를 만들고 시스템화하는 업무를 수행해요.
- 제품개발 시점부터 담당 사일로의 서버 개발자와 협의하여 데이터모델에 대해 리뷰하고 데이터분석 관점에서 필요한 부분을 제안하는 업무도 수행해요.
- 담당 제품의 데이터는 해당 제품 도메인 지식이 없어도 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- 오프라인 결제 및 O2O 도메인에 대한 이해가 깊거나, 관련 경험이 있다면 좋아요.
- DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하여 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요
- 데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
- DBT에 대한 이해 및 SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요. 경우에 따라서 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 이상의 Python 활용 능력이 필요해요.
지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
- DW구축 프로젝트 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
- 속한 조직의 Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
- Data Quality 측면에서 고민하고 해결했던 방법에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
토스플레이스로의 합류 여정
- 서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
#함께할 동료를 위한 한마디
"합류 하시면 아래 세가지를 경험하실 수 있습니다!"
- 내가 만드는 구조와 원칙이 데이터 팀의 표준이 되는 과정과 재미: 이미 잘 갖춰진 데이터 환경을 유지보수 하는 것이 아니라 데이터 정책을 직접 세우고 기반을 다지는 소중한 경험을 할 수 있습니다.
- 데이터가 곧 제품이 되는 경험: 매장 사장님에게 제공되는 매출 리포트처럼 내가 만드는 데이터가 실제 서비스로 이어져요 데이터가 단순히 내부 의사결정을 위한 지원 도구가 아니라 비즈니스로 연결되는 임팩트와 효용을 느낄 수 있어요.
- 하고싶은 일을 마음껏 시도할 수 있는 환경: 정해진 일, 주어진 일을 하는 것이 아닌 직접 제안하고 빠르게 실행해 볼 수 있어요 이 과정에서 ai도 적극적으로 활용하면서, 다양한 아이디어를 자유롭게 시도하고 실제로 적용해볼 수 있어요.
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