ML Engineer
ML Engineer
3개 계열사·11개의 포지션이 열려 있어요
3개 계열사·11개의 포지션이 열려 있어요
토스
간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요.1개 포지션
CSS
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스의 ML Engineer (CSS)는 토스의 Credit Modeling팀에 속해 있고, 다양한 백그라운드를 가지고 있는 ML Engineer들이 한 팀으로 구성되어 있어요.
- Credit Modeling팀은 대출, 카드, 계좌 등 여러개의 금융 서비스들이 모여있는 Financial Marketplace 도메인에 소속되어 대출비교플랫폼에 입점한 금융사들을 위한 Risk Index 모형을 개발하고, 도메인내 다양한 금융 서비스들의 비즈니스 문제를 머신러닝을 통해 해결하는 업무를 담당하고 있어요.
- 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키
- 대출 니즈 모형, 카드 발급 예측 모형, 신용평가 모형 등 신용과 대출 도메인 영역에서 유저에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 ML 모델을 개발해요.
- Data Mining / Machine Learning / Deep Learning 기술들을 활용하여 새로운 가치를 발굴해 비즈니스 고도화에 기여해요.
- 신규 서비스 및 사업 영역의 발굴을 위해 다양한 데이터에 대한 분석 및 탐색을 진행해요.
토스뱅크
사용자 중심의 은행으로 가장 단순하고 큰 혜택을 제공해요.3개 포지션
Product
ML/LLM Ops
Data Pipeline
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- ML Engineer (Product)는 토스뱅크 ML Tribe / Chpater 소속으로, AI/ML 기술로 은행 서비스의 문제를 풀어요.
- FDS(이상거래탐지), 대출 모형 및 전략 시스템, 고객 응대 자동화, 문서·음성 처리, LLM 기반 Agent 등 다양한 제품을 개발해요.
- Product Manager, Data Scientist, Machine Learning Engineer 등 여러 직군과 협업하며 문제에 가장 잘 맞는 방식과 기술로 서비스와 제품을 만들어요.
- 대규모 트래픽과 높은 SLA를 요구하는 ML/AI 서비스를 설계·개발·운영해요.
- ML 모델과 LLM을 프로덕션에 서빙하는 시스템을 만들어요.
- LLM 기반 Agent Workflow 및 RAG 애플리케이션을 개발하고, 품질을 평가·개선해요.
토스증권
고객 모두를 위한 투자 플랫폼을 만들어요.7개 포지션
추천
LLM
Infra
Platform
OCR
커뮤니티 추천
Quant
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스증권 Machine Learning Engineer는 AI Tribe에 속해 있어요. 팀에서는 Data Engineer, Server Engineer, Frontend Engineer, Product Owner, Product Designer 와 같이 협업하면서 일해요.
- AI Tribe의 목표는 다양한 증권 도메인의 데이터와 Machine Learning 기술을 통해 투자자들이 필요로 하는 정보를 제공하는 데이터 서비스들을 만드는 거에요.
- 데이터 서비스를 만들기 위해 개인화 추천 및 LLM 기반의 기술들을 사용하고 있어요.
- 다양한 증권 도메인의 데이터와 유저의 다양한 행동 데이터를 기반으로 개인화 서비스를 만들어요.
- 추천 모델을 구성하기 위해 다양한 데이터 기반으로 강화학습/딥러닝/머신러닝 기반의 방법론들을 실험하고 모델을 구축해요.
- 유저의 정보소비에 대한 다양한 가설들을 세우고 실제 서비스에 적용하며 검증하며 서비스를 고도화해요.
토스
간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요.1 개 포지션
CSS
토스뱅크
사용자 중심의 은행으로 가장 단순하고 큰 혜택을 제공해요.3 개 포지션
Product
ML/LLM Ops
Data Pipeline
토스증권
고객 모두를 위한 투자 플랫폼을 만들어요.7 개 포지션
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