Data Engineer (Log Platform)

Data Engineer (Log Platform)

토스증권 소속
정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • Data Engineer (Log Platform)은 Log Platform Team에 속해 있어요.
  • Log Platform Team은 데이터 기반 의사결정의 실패를 줄이기 위해, 로그/세그먼트/실험의 정의를 연결하고 품질을 보장하는 시스템을 만들어요.
  • '데이터가 있는데도 결정을 못 내리는 상태'를 '신뢰 가능한 정의를 기반으로 빠르게 결정하는 상태'로 바꾸는 일에 집중하고 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 로그 이벤트의 정의/스키마/품질 관리를 표준화하여, 로그 정의가 분석과 실험까지 일관되게 연결되는 구조를 만들어요.
  • Kafka → Flink → Iceberg/ClickHouse로 이어지는 로그 파이프라인의 데이터 품질과 운영 안정성을 높여요.
  • 내부 도구(실험 플랫폼, 로그 정의 시스템, 스키마 이상 탐지 등)의 백엔드 서비스를 설계하고 구현해요.
  • AI 도구(LLM, 코드 에이전트 등)를 활용한 개발 및 분석 워크플로를 설계하고 팀 표준으로 확산해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 3년 이상의 Backend 혹은 Data Engineering 경험이 필요해요.
  • Kotlin/Java/Go/TypeScript 를 사용해 프로덕션 백엔드 서비스를 개발/운영한 경험이 있으면 좋아요.
  • Python/SQL 기반 데이터 처리 역량과 이를 서비스 문제 해결에 연결해 본 경험이 필요해요.
  • 주어진 요구사항을 그대로 실행하기보다 문제를 재정의하고 경계를 설정해본 경험이 있으면 좋아요.
  • 실제 제품과 플랫폼의 문제를 주도적으로 해결한 경험이 필요해요.
  • 기술적 의사 결정의 트레이드오프를 비기술 이해관계자와 명확히 소통할 수 있는 분을 찾아요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

  • Airflow DAG 설계/운영, 실패 복구, 스케줄 안정화 경험이 있다면 좋아요.
  • OLAP DB(ClickHouse, Impala 등)를 활용해 분석/집계 성능을 개선한 경험이 있다면 좋아요.
  • 실험 설계(A/B 테스트), 지표 설계, 데이터 모델링 표준화 경험이 있다면 더 좋아요.
  • 데이터 품질, 모니터링, SLA/신뢰성 설계 경험이 있으면 좋아요.
  • AI 도구(LLM, 코드 어시스턴트, 에이전트 등)를 활용해 팀 단위 개발/분석 워크플로를 설계하고 확산한 경험이 있으면 좋아요.

토스증권에서 사용하는 기술

  • Python/SQL
  • Kotlin/Java/Go/TypeScript
  • Kafka, Flink 기반 로그 수집/처리 파이프라인
  • Airflow 기반 배치 오케스트레이션
  • OLAP DB (Iceberg, ClickHouse, Impala)

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

  • 문제를 어떻게 정의했고, 어떤 기술적 경계를 세웠는지 자세히 기재해 주세요.
  • 사용한 기술 스택보다 '왜 그 접근을 선택했는지' 그리고 '어떤 트레이드오프'를 고려했는지를 함께 작성해 주시면 좋아요.
  • 문제 상황 → 접근 방식 → 구현/운영 방식 → 결과와 학습의 흐름이 보이도록 작성해 주세요.
  • 가능하다면 데이터 품질, 운영 안정성, 협업 방식, 자동화/AI 활용이 실제로 어떤 개선을 만들었는지 정량적인 사례로 작성해 주세요.

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 관련 법에 따라 우대하고 있어요.

함께할 동료를 위한 한마디

"Log Platform Team은 단순 구현하는 역할이 아닌, 문제 정의를 주도하는 팀이에요."

  • 우리는 비즈니스와 사용자 요구를 기술적 문제로 구조화하고, Backend와 Data Engineering 관점에서 실행 가능한 해법을 만들고 있어요.
  • AI를 통한 새로운 기술을 실무 워크플로에 내재화해 팀의 실행 속도와 학습 속도를 높이며, 함께 성장할 수 있는 분을 찾고 있어요!
지원하기
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정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • Data Engineer (Log Platform)은 Log Platform Team에 속해 있어요.
  • Log Platform Team은 데이터 기반 의사결정의 실패를 줄이기 위해, 로그/세그먼트/실험의 정의를 연결하고 품질을 보장하는 시스템을 만들어요.
  • '데이터가 있는데도 결정을 못 내리는 상태'를 '신뢰 가능한 정의를 기반으로 빠르게 결정하는 상태'로 바꾸는 일에 집중하고 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 로그 이벤트의 정의/스키마/품질 관리를 표준화하여, 로그 정의가 분석과 실험까지 일관되게 연결되는 구조를 만들어요.
  • Kafka → Flink → Iceberg/ClickHouse로 이어지는 로그 파이프라인의 데이터 품질과 운영 안정성을 높여요.
  • 내부 도구(실험 플랫폼, 로그 정의 시스템, 스키마 이상 탐지 등)의 백엔드 서비스를 설계하고 구현해요.
  • AI 도구(LLM, 코드 에이전트 등)를 활용한 개발 및 분석 워크플로를 설계하고 팀 표준으로 확산해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 3년 이상의 Backend 혹은 Data Engineering 경험이 필요해요.
  • Kotlin/Java/Go/TypeScript 를 사용해 프로덕션 백엔드 서비스를 개발/운영한 경험이 있으면 좋아요.
  • Python/SQL 기반 데이터 처리 역량과 이를 서비스 문제 해결에 연결해 본 경험이 필요해요.
  • 주어진 요구사항을 그대로 실행하기보다 문제를 재정의하고 경계를 설정해본 경험이 있으면 좋아요.
  • 실제 제품과 플랫폼의 문제를 주도적으로 해결한 경험이 필요해요.
  • 기술적 의사 결정의 트레이드오프를 비기술 이해관계자와 명확히 소통할 수 있는 분을 찾아요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

  • Airflow DAG 설계/운영, 실패 복구, 스케줄 안정화 경험이 있다면 좋아요.
  • OLAP DB(ClickHouse, Impala 등)를 활용해 분석/집계 성능을 개선한 경험이 있다면 좋아요.
  • 실험 설계(A/B 테스트), 지표 설계, 데이터 모델링 표준화 경험이 있다면 더 좋아요.
  • 데이터 품질, 모니터링, SLA/신뢰성 설계 경험이 있으면 좋아요.
  • AI 도구(LLM, 코드 어시스턴트, 에이전트 등)를 활용해 팀 단위 개발/분석 워크플로를 설계하고 확산한 경험이 있으면 좋아요.

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  • Python/SQL
  • Kotlin/Java/Go/TypeScript
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  • Airflow 기반 배치 오케스트레이션
  • OLAP DB (Iceberg, ClickHouse, Impala)

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

  • 문제를 어떻게 정의했고, 어떤 기술적 경계를 세웠는지 자세히 기재해 주세요.
  • 사용한 기술 스택보다 '왜 그 접근을 선택했는지' 그리고 '어떤 트레이드오프'를 고려했는지를 함께 작성해 주시면 좋아요.
  • 문제 상황 → 접근 방식 → 구현/운영 방식 → 결과와 학습의 흐름이 보이도록 작성해 주세요.
  • 가능하다면 데이터 품질, 운영 안정성, 협업 방식, 자동화/AI 활용이 실제로 어떤 개선을 만들었는지 정량적인 사례로 작성해 주세요.

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  • 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 관련 법에 따라 우대하고 있어요.

함께할 동료를 위한 한마디

"Log Platform Team은 단순 구현하는 역할이 아닌, 문제 정의를 주도하는 팀이에요."

  • 우리는 비즈니스와 사용자 요구를 기술적 문제로 구조화하고, Backend와 Data Engineering 관점에서 실행 가능한 해법을 만들고 있어요.
  • AI를 통한 새로운 기술을 실무 워크플로에 내재화해 팀의 실행 속도와 학습 속도를 높이며, 함께 성장할 수 있는 분을 찾고 있어요!
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