ML Engineer
ML Engineer
3개 계열사·8개의 포지션이 열려 있어요
3개 계열사·8개의 포지션이 열려 있어요
토스
간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요.2개 포지션
Catalog
CSS
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- Commerce AI Team은 상품 정보를 이해하고 연결해, 토스쇼핑에서 고객이 원하는 상품을 발견하고 선택할 수 있도록 돕는 팀이에요.
- 상품의 카테고리와 브랜드를 파악하고, 같은 상품을 연결하고, 구매에 필요한 속성과 옵션을 구조화해요. 이렇게 만든 카탈로그는 추천과 검색, 상품 탐색, 콘텐츠, 운영 자동화의 기반이 돼요.
- 판매자마다 다르게 등록한 상품 정보에서 일관된 기준과 관계를 찾아내요. 불완전한 데이터와 계속 유입되는 상품을 다루며, 모델과 데이터 구조를 함께 개선해요.
- 상품을 이해하는 모델과 데이터 구조를 만들어요. 텍스트, 이미지, 구조화 데이터를 활용해 카테고리를 분류하고 브랜드, 구매옵션, 상품 속성을 추출해요. 다양한 상품 정보를 일관된 스키마로 정리하고, 추천과 검색에 활용할 피처와 임베딩을 설계해요.
- 같은 상품을 정확하게 찾고 연결해요. 대규모 상품에서 매칭 후보를 탐색하고, 동일 상품 여부를 판별하는 모델을 개발해요. 상품군과 옵션의 관계를 구조화하고, 잘못 합쳐지거나 분리된 상품을 탐지해 카탈로그의 정확도를 높여요.
- 상품 데이터의 품질과 운영 효율을 개선해요. 분류, 속성 추출, 매칭 과정의 오류를 분석하고 상품 검수와 이상 탐지를 자동화해요. 검수 결과를 학습 데이터로 연결하고, 머신러닝과 룰을 조합해 자동 처리 범위를 넓혀요. 상품명 구성과 검색 품질 평가 등에도 정제된 데이터를 활용해요.
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.3개 포지션
LLM
Platform
커뮤니티 추천
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스증권 ML Engineer(LLM)는 AI Tribe에 속해 있어요. 다양한 Silo와 Platform에서 Data/Server/Frontend Engineer, Designer, PO와 협업하며 제품 단위의 문제를 함께 풀어가요.
- AI Tribe의 목표는 복잡한 금융·증권 정보를 더 이해하기 쉽게 만들고, 개인에게 필요한 정보만 정확히 전달하는 데이터·ML 기반 서비스를 만드는 거예요.
- 이를 위해 NLP/LLM 학습과 운영, AI 기반 서비스 개발, 개인화 추천 등 다양한 ML 기술을 실험하고 실제 제품에 녹이고 있어요.
- 분류, 추출, 요약, 번역 등 텍스트 기반 문제에 맞는 모델을 직접 학습해요.
- Fine-tuning, 실험 설계, 성능 평가를 통해 모델 품질을 높여요.
- 실제 서비스 환경에 모델을 서빙하고 안정적으로 운영해요.
토스
간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요.2 개 포지션
Catalog
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.3 개 포지션
LLM
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