토스인컴을 소개해 드려요
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
합류하면 함께할 업무예요
토스인컴의 표준 데이터 마트와 SSOT를 구축·운영해요. 제품과 조직 전반에서 동일한 정의와 지표를 사용할 수 있도록 데이터 모델, 지표 정의, 집계 로직을 설계하고 관리해요.
dbt 기반 Semantic Layer를 설계·고도화해요. 데이터 모델, 지표 정의, 메타데이터를 체계적으로 관리하며 분석 생산성과 데이터 신뢰도를 높여요.
도메인별 데이터 마트를 설계·구축·운영해요. 종합소득세 중심의 기존 마트 체계를 SMB, 부가세 등 신규 제품과 도메인으로 확장하면서, 분석과 의사결정에 바로 활용할 수 있는 표준 마트를 만들어가요.
서비스 로그 기반의 대용량 데이터를 분석하기 좋은 형태로 제공해요. Airflow, Snowflake 등 데이터 환경에서 데이터를 수집·정제·가공하고, Data Analyst와 비즈니스 담당자가 안정적으로 활용할 수 있는 구조를 만들어요.
데이터 품질(DQ) 관리 체계와 거버넌스 프로세스를 구축해요. dbt test, 알림, 모니터링, 원인 분석, 복구 과정을 자동화하며 데이터 오류를 빠르게 발견하고 개선할 수 있는 체계를 만들어요.
데이터 표준과 메타데이터 관리 체계를 만들어가요. 테이블, 컬럼, 지표, 비즈니스 정의가 일관되게 관리될 수 있도록 이름, 정의, 로직, 오너십을 정리하고 문서화해요.
AI Agent와 자동화 도구가 정확하게 동작할 수 있는 데이터 기반을 고도화해요. Snowflake MCP, Tableau MCP, Slack 미들웨어 등 사내 자동화 도구가 신뢰할 수 있는 데이터와 표준 지표를 기반으로 동작할 수 있도록 데이터 플랫폼을 함께 개선해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
SQL을 능숙하게 다루시는 분이면 좋아요. 복잡한 집계 쿼리, 윈도우 함수, CTE, 서브쿼리를 활용할 수 있고, 다른 사람이 읽기 좋은 SQL을 작성하실 수 있는 분이면 좋아요.
데이터 마트를 주도적으로 설계·구축·운영해보신 분이면 좋아요. 단순히 요청받은 데이터를 만드는 것을 넘어, 도메인 구조와 분석 목적에 맞는 데이터 모델을 설계해보신 분이면 좋아요.
표준 지표와 데이터 정의를 관리하는 일에 관심이 많으신 분이면 좋아요. 같은 지표가 여러 숫자로 보이는 상황을 견디지 못하고, 정의·로직·이름·오너십까지 일관되게 정리하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
데이터 품질에 높은 기준을 가지고 계신 분이면 좋아요. 데이터 오류를 단순히 수정하는 데서 끝내지 않고, 재발하지 않도록 검증, 모니터링, 알림, 복구 체계를 개선하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
Airflow DAG 운영과 트러블슈팅이 가능하신 분이면 좋아요. 데이터 파이프라인의 실패 원인을 파악하고, 재처리·의존성·스케줄링 이슈를 안정적으로 해결하실 수 있는 분이면 좋아요.
협업과 커뮤니케이션이 자연스러우신 분이면 좋아요. 서버 개발자, Data Analyst, 비즈니스 담당자와 협업해 로그 설계 단계부터 데이터 구조를 함께 만들어갈 수 있는 분이면 좋아요.
새로운 도구를 활용해 문제를 해결하는 데 열려 있으신 분이면 좋아요. AI Agent, MCP, 자동화 도구를 목적이 아니라 수단으로 바라보고, 데이터 생산성과 운영 효율을 높이는 방향으로 활용하실 수 있는 분이면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해주세요.)
토스인컴으로의 합류 여정
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
함께할 동료를 위한 한마디
"토스인컴에서 이 세상에 존재하지 않았던 새로운 insight를 같이 만들어봐요!"
- 토스 인컴에서 만드는 기술이 정말 많은 사람에게 실질적인 이익을 가져다 주고 있어요. 수많은 데이터 간의 관계를 분석해서 유저에게 가져다줄 가치와 새로운 비즈니스의 기회가 무궁무진합니다. 토스인컴에 합류하셔서 이 기회를 함께 만들어가요!
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토스인컴의 표준 데이터 마트와 SSOT를 구축·운영해요. 제품과 조직 전반에서 동일한 정의와 지표를 사용할 수 있도록 데이터 모델, 지표 정의, 집계 로직을 설계하고 관리해요.
dbt 기반 Semantic Layer를 설계·고도화해요. 데이터 모델, 지표 정의, 메타데이터를 체계적으로 관리하며 분석 생산성과 데이터 신뢰도를 높여요.
도메인별 데이터 마트를 설계·구축·운영해요. 종합소득세 중심의 기존 마트 체계를 SMB, 부가세 등 신규 제품과 도메인으로 확장하면서, 분석과 의사결정에 바로 활용할 수 있는 표준 마트를 만들어가요.
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데이터 품질(DQ) 관리 체계와 거버넌스 프로세스를 구축해요. dbt test, 알림, 모니터링, 원인 분석, 복구 과정을 자동화하며 데이터 오류를 빠르게 발견하고 개선할 수 있는 체계를 만들어요.
데이터 표준과 메타데이터 관리 체계를 만들어가요. 테이블, 컬럼, 지표, 비즈니스 정의가 일관되게 관리될 수 있도록 이름, 정의, 로직, 오너십을 정리하고 문서화해요.
AI Agent와 자동화 도구가 정확하게 동작할 수 있는 데이터 기반을 고도화해요. Snowflake MCP, Tableau MCP, Slack 미들웨어 등 사내 자동화 도구가 신뢰할 수 있는 데이터와 표준 지표를 기반으로 동작할 수 있도록 데이터 플랫폼을 함께 개선해요.
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SQL을 능숙하게 다루시는 분이면 좋아요. 복잡한 집계 쿼리, 윈도우 함수, CTE, 서브쿼리를 활용할 수 있고, 다른 사람이 읽기 좋은 SQL을 작성하실 수 있는 분이면 좋아요.
데이터 마트를 주도적으로 설계·구축·운영해보신 분이면 좋아요. 단순히 요청받은 데이터를 만드는 것을 넘어, 도메인 구조와 분석 목적에 맞는 데이터 모델을 설계해보신 분이면 좋아요.
표준 지표와 데이터 정의를 관리하는 일에 관심이 많으신 분이면 좋아요. 같은 지표가 여러 숫자로 보이는 상황을 견디지 못하고, 정의·로직·이름·오너십까지 일관되게 정리하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
데이터 품질에 높은 기준을 가지고 계신 분이면 좋아요. 데이터 오류를 단순히 수정하는 데서 끝내지 않고, 재발하지 않도록 검증, 모니터링, 알림, 복구 체계를 개선하고 싶어 하시는 분이면 좋아요.
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협업과 커뮤니케이션이 자연스러우신 분이면 좋아요. 서버 개발자, Data Analyst, 비즈니스 담당자와 협업해 로그 설계 단계부터 데이터 구조를 함께 만들어갈 수 있는 분이면 좋아요.
새로운 도구를 활용해 문제를 해결하는 데 열려 있으신 분이면 좋아요. AI Agent, MCP, 자동화 도구를 목적이 아니라 수단으로 바라보고, 데이터 생산성과 운영 효율을 높이는 방향으로 활용하실 수 있는 분이면 좋아요.
이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해주세요.)
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서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
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