Data Analyst (7년 이상)

Data Analyst (7년 이상)

토스증권 소속
정규직

🔥 서류 패스 이벤트

  • 서류 패스 이벤트 기간(7.20~8.3)에 지원해주신 분들은 바로 사전과제(쿼리) 응시 기회를 드려요!

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • 토스증권 Data Analyst(Product)는 Product Data Analysis Team 소속이에요. Product Data Analysis Team은 프로덕트 팀/사일로에 깊이 들어가 데이터로 의사결정을 함께 만드는 조직이에요.
  • 토스증권과 함께 팀도 빠르게 커지고 있어, Data Analyst(Product)가 새로 맡아 키워갈 제품과 도전할 영역이 계속 넓어지는 시점이에요.
  • Product Data Analysis Team은 금융권/게임사/이커머스/O2O/포털 출신의 다양한 연차와 경험을 가진 팀원들이 함께 일하고 있어요.

합류하면 함께할 업무에요

  • 담당 프로덕트 팀/사일로의 목표를 지표로 정량화하고, 다음에 풀어야 할 문제를 데이터에서 찾아내요. 팀의 우선순위를 설정하고, 담당 팀/사일로의 분석을 도맡아요.
  • 더 나아가, 사일로를 넘어 제품 단위의 문제를 발굴하고 분석 아젠다를 세워요. 조직이 무엇을 물어야 하는지부터 정의하는 일이 핵심이에요.
  • 여러 사일로를 관통하는 지표 체계가 필요한 시점에는 직접 설계를 이끌어요. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하는 문제를 없애고, 도메인의 의사결정 속도와 일관성을 높여요.
  • 증권 환경에 맞는 실험·인과추론 표준을 세우고, 팀 전체의 분석 품질 기준을 끌어올려요.
  • 동료 분석가들의 분석을 리뷰하고 성장을 도와요.
  • 예를 들어 이런 문제를 풀어요
    • 신규 시장·상품 진출의 기대 효과를 기존 고객 행동 데이터로 추정해 투자 우선순위의 근거 만들기
    • 사일로별로 흩어진 핵심 지표의 정의를 표준화해 제품 공통의 성과 언어 만들기
    • 시장 이벤트가 개입한 기간의 성과를 분리해 측정하는 방법론 세우기

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 7년 이상의 프로덕트 데이터 분석 경력, 또는 그에 준하는 경험이 필요해요
  • 다만 연차보다는 아래 경험의 완결성을 더 중요하게 봐요.
    • 주어진 질문에 답하는 데 그치지 않고, 조직이 놓치고 있던 문제를 데이터로 발굴해 분석 아젠다로 만들어본 경험
    • 지표 체계나 분석 프레임워크를 설계해, 여러 팀이 같은 기준으로 의사결정하도록 만들어본 경험
    • 순수한 A/B 테스트가 어려운 환경에서 준실험·관찰 데이터 분석으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출해본 경험
    • 정답을 제시하기보다 서로 다른 관점을 데이터로 좁혀, 경영진의 의사결정까지 연결해본 경험
    • 문제도 방법도 정해지지 않은 상황에서, 스스로 구조를 세워 결론까지 도달해본 경험

이런 경험이 있으면 더 좋아요

  • 증권·금융 또는 트레이딩/투자 서비스를 분석해본 경험이 있다면 더 좋아요. 관련 지식은 입사 후에 배울 수 있으니 필수는 아니에요.
  • 동료 분석가의 분석 리뷰나 멘토링으로 팀의 분석 수준을 끌어올려본 경험이 있다면 더 좋아요.
  • 실험 플랫폼, 지표 스토어 등 분석 인프라·거버넌스를 만들거나 도입을 주도해본 경험이 있다면 더 좋아요.
  • AI 도구를 개인 생산성을 넘어 분석 조직의 일하는 방식에 적용해본 경험이 있다면 더 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

  • 그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
  • 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 강점이 돋보일 거예요.
  • 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요.
  • 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인하고 있어요.
  • 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)
  • 스스로 발굴한 문제나 직접 설계한 지표 체계로 조직의 방향을 바꾼 사례가 있다면, 무엇을 왜 물었는지가 드러나게 적어주세요.

토스증권으로의 합류여정

  • 서류접수 > 사전과제(쿼리) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 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

"하나의 사일로를 넘어, 도메인 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만드는 일을 토스증권에서 함께해요."

  • 토스증권에는 돈의 흐름 데이터(거래·자산)와 고객 행동 데이터가 한곳에 모여 있어요. 두 데이터를 연결해 "고객이 왜 이렇게 움직였는가"를 ML, EDA, 시각화 등 방법론의 제한 없이 파고들 수 있는 환경은 흔치 않다고 생각해요.
  • 증권은 실험하기 쉬운 서비스가 아니에요. 시장 상황과 뉴스 이벤트가 지표에 수시로 개입해서, 순수한 A/B 테스트만으로는 답이 안 나오는 문제가 많거든요. 그만큼 분석가가 어떻게 설계하느냐에 따라 결과의 질이 달라지는데, 저는 그 지점이 토스증권에서 일하는 것의 재미라고 느껴요.
  • 토스증권의 프로덕트는 계속 늘어나고 있어요. 여러 사일로가 모여 하나의 도메인을 이루는데, 사일로에 들어가 분석을 책임지는 건 모든 Data Analyst의 기본 역할이에요. 여기서 한 발 더 나아가 사일로들을 관통하는 지표 체계를 세우고, 제품 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만들어주실 분을 기다리고 있어요.
지원하기
토스증권 소속
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  • 토스증권 Data Analyst(Product)는 Product Data Analysis Team 소속이에요. Product Data Analysis Team은 프로덕트 팀/사일로에 깊이 들어가 데이터로 의사결정을 함께 만드는 조직이에요.
  • 토스증권과 함께 팀도 빠르게 커지고 있어, Data Analyst(Product)가 새로 맡아 키워갈 제품과 도전할 영역이 계속 넓어지는 시점이에요.
  • Product Data Analysis Team은 금융권/게임사/이커머스/O2O/포털 출신의 다양한 연차와 경험을 가진 팀원들이 함께 일하고 있어요.

합류하면 함께할 업무에요

  • 담당 프로덕트 팀/사일로의 목표를 지표로 정량화하고, 다음에 풀어야 할 문제를 데이터에서 찾아내요. 팀의 우선순위를 설정하고, 담당 팀/사일로의 분석을 도맡아요.
  • 더 나아가, 사일로를 넘어 제품 단위의 문제를 발굴하고 분석 아젠다를 세워요. 조직이 무엇을 물어야 하는지부터 정의하는 일이 핵심이에요.
  • 여러 사일로를 관통하는 지표 체계가 필요한 시점에는 직접 설계를 이끌어요. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하는 문제를 없애고, 도메인의 의사결정 속도와 일관성을 높여요.
  • 증권 환경에 맞는 실험·인과추론 표준을 세우고, 팀 전체의 분석 품질 기준을 끌어올려요.
  • 동료 분석가들의 분석을 리뷰하고 성장을 도와요.
  • 예를 들어 이런 문제를 풀어요
    • 신규 시장·상품 진출의 기대 효과를 기존 고객 행동 데이터로 추정해 투자 우선순위의 근거 만들기
    • 사일로별로 흩어진 핵심 지표의 정의를 표준화해 제품 공통의 성과 언어 만들기
    • 시장 이벤트가 개입한 기간의 성과를 분리해 측정하는 방법론 세우기

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 7년 이상의 프로덕트 데이터 분석 경력, 또는 그에 준하는 경험이 필요해요
  • 다만 연차보다는 아래 경험의 완결성을 더 중요하게 봐요.
    • 주어진 질문에 답하는 데 그치지 않고, 조직이 놓치고 있던 문제를 데이터로 발굴해 분석 아젠다로 만들어본 경험
    • 지표 체계나 분석 프레임워크를 설계해, 여러 팀이 같은 기준으로 의사결정하도록 만들어본 경험
    • 순수한 A/B 테스트가 어려운 환경에서 준실험·관찰 데이터 분석으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출해본 경험
    • 정답을 제시하기보다 서로 다른 관점을 데이터로 좁혀, 경영진의 의사결정까지 연결해본 경험
    • 문제도 방법도 정해지지 않은 상황에서, 스스로 구조를 세워 결론까지 도달해본 경험

이런 경험이 있으면 더 좋아요

  • 증권·금융 또는 트레이딩/투자 서비스를 분석해본 경험이 있다면 더 좋아요. 관련 지식은 입사 후에 배울 수 있으니 필수는 아니에요.
  • 동료 분석가의 분석 리뷰나 멘토링으로 팀의 분석 수준을 끌어올려본 경험이 있다면 더 좋아요.
  • 실험 플랫폼, 지표 스토어 등 분석 인프라·거버넌스를 만들거나 도입을 주도해본 경험이 있다면 더 좋아요.
  • AI 도구를 개인 생산성을 넘어 분석 조직의 일하는 방식에 적용해본 경험이 있다면 더 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

  • 그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
  • 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 강점이 돋보일 거예요.
  • 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요.
  • 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인하고 있어요.
  • 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)
  • 스스로 발굴한 문제나 직접 설계한 지표 체계로 조직의 방향을 바꾼 사례가 있다면, 무엇을 왜 물었는지가 드러나게 적어주세요.

토스증권으로의 합류여정

  • 서류접수 > 사전과제(쿼리) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 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

"하나의 사일로를 넘어, 도메인 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만드는 일을 토스증권에서 함께해요."

  • 토스증권에는 돈의 흐름 데이터(거래·자산)와 고객 행동 데이터가 한곳에 모여 있어요. 두 데이터를 연결해 "고객이 왜 이렇게 움직였는가"를 ML, EDA, 시각화 등 방법론의 제한 없이 파고들 수 있는 환경은 흔치 않다고 생각해요.
  • 증권은 실험하기 쉬운 서비스가 아니에요. 시장 상황과 뉴스 이벤트가 지표에 수시로 개입해서, 순수한 A/B 테스트만으로는 답이 안 나오는 문제가 많거든요. 그만큼 분석가가 어떻게 설계하느냐에 따라 결과의 질이 달라지는데, 저는 그 지점이 토스증권에서 일하는 것의 재미라고 느껴요.
  • 토스증권의 프로덕트는 계속 늘어나고 있어요. 여러 사일로가 모여 하나의 도메인을 이루는데, 사일로에 들어가 분석을 책임지는 건 모든 Data Analyst의 기본 역할이에요. 여기서 한 발 더 나아가 사일로들을 관통하는 지표 체계를 세우고, 제품 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만들어주실 분을 기다리고 있어요.
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