DataOps Manager

DataOps Manager

토스 소속
정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • Data Value Team은 토스 곳곳에 흩어져 있는 데이터를 통합하고 체계화해서, 유저·가맹점·서비스 정보를 가치 있게 만드는 팀이에요.
  • 최근에는 온톨로지·분석 에이전트처럼 AI가 바로 쓸 수 있는(AI-Ready) 데이터 자산을 만드는 데 집중하고 있어요.
  • 이 팀의 DOM은 팀이 만드는 모든 데이터 자산의 품질을 책임지는 중심축이에요.
  • 단순한 운영 지원이 아니라, 데이터를 분석해 '정답'을 만들고, 검증하고, 지키고, 확장하는 AI-Ready 데이터 품질·평가 오너로 성장하는 트랙을 밟아요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 골든셋(정답 데이터)을 정의하고 버전으로 관리하며, 팀이 만드는 온톨로지·분석봇·에이전트가 통과해야 하는 공통 품질 게이트를 운영해요.
  • 마이데이터·도메인 분석봇, 유저프로파일봇 등 AI 에이전트의 출력을 골든셋과 대조해 성능을 검증하고, 평가 리포트를 정례화해요.
  • 토스카테고리·POI 주소 등 분류 데이터를 레이블링하고, AI-Ready Data의 정답 라벨 품질 가이드라인을 확립해요.
  • 프로파일링 데이터의 정합성 오류·분포 변화(PSI)를 모니터링하고, 이상 신호의 원인을 분석해 복구하는 SOP를 만들어요.
  • SQL·데이터 분석으로 제휴사 현황, 소비내역·프로파일 결합 등 비즈니스 질문의 정답을 직접 도출하는 임베디드 해결사 역할을 해요.
  • 데이터 분석력을 기반으로 유저프로파일 등 팀의 중앙 데이터를 직접 개발하는 업무까지 참여 범위를 확장해요.
  • 브랜드 문의 대응·알럿 트리아지 같은 반복 운영을 LLM 기반으로 자동화(biz zero ops)해 팀 전체의 캐파를 확장해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 데이터를 분석해 '정답'을 정의하고, 검증하고, 지키는 일에 오너십을 느끼는 분
  • SQL·데이터 분석에 능숙하고, 지표·골든셋 같은 정답 자산을 재사용 가능하게 체계화하는 것을 중요하게 생각하는 분
  • LLM·AI 에이전트의 출력 품질을 판별하는 평가 체계(골든셋·벤치마크·QA)에 관심이 많은 분
  • 데이터 분포 변화나 정합성 이상 같은 신호의 원인을 끝까지 파고드는 딥다이브 분석이 가능한 분
  • 반복 운영을 시스템으로 전환해 팀 캐파를 여는 것을 즐기는 분
  • 금융·마이데이터에서 데이터 품질이 곧 리스크·거버넌스임을 이해하는 분
  • 개인기에서 시작해 팀 품질 인프라, 나아가 확장된 데이터 운영의 핵심으로 성장하고 싶은 분

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

  • 골든셋·정답 데이터셋을 구축하거나 지표 사전을 설계·운영한 경험
  • LLM·ML 모델 또는 AI 에이전트의 성능을 평가·QA한 경험
  • 데이터 레이블링, 분류 데이터 품질 관리, QA 프로세스 수립·개선 경험
  • 데이터 모니터링·이상 감지(정합성, 분포 변화/PSI 등) 및 원인 분석 경험
  • SQL로 복잡한 데이터를 추출·결합·검증해 비즈니스 문제를 해결한 경험
  • 반복 데이터 운영을 자동화(LLM/스크립트 등)해 생산성을 높인 경험
  • 유저 프로파일·중앙 데이터 등 재사용 가능한 데이터 자산을 직접 개발한 경험

토스로의 합류 여정

  • 서류 접수 > 사전과제 (쿼리 테스트) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격

꼭 확인해주세요

  • 사전 과제는 약 1시간 정도 소요되는 쿼리 테스트로, 5일 간의 응시 기간을 드리고 있어요.
  • 사전 과제 합격 시 직무 인터뷰가 진행되며, 직무 인터뷰 중 라이브 쿼리 테스트가 진행될 수 있어요.

함께할 동료를 위한 한마디

“신뢰할 수 있는 데이터로 더 나은 의사결정을 만들어요.”

  • 토스는 데이터 기반으로 의사결정하는 문화가 강해요. 그렇기 때문에 정확한 데이터가 제공되어야 해요. 신뢰할 수 있는 정확한 데이터가 있어야 정확한 의사결정이 가능해요. 또한 다양한 의사결정자가 데이터를 봐야 하기 때문에 쉽게 찾을 수 있어야 해요.
  • DataOps Manager는 이 모든 것을 책임감 있게 관리해요. 로그를 설계하고, 지표를 정의하며, 데이터 품질을 관리하고, 활용하기 쉬운 환경을 만들죠. 작은 개선이 쌓여 전사 구성원들이 더 나은 결정을 내리게 만듭니다.
  • 제품 단위에서 시작해 도메인, 나아가 전사 데이터 전략까지 성장할 수 있는 명확한 경로가 있어요. 데이터의 전 주기를 책임지며 조직의 데이터 문화를 만들어가고 싶다면 지금 바로 지원하세요!
지원하기
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합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • Data Value Team은 토스 곳곳에 흩어져 있는 데이터를 통합하고 체계화해서, 유저·가맹점·서비스 정보를 가치 있게 만드는 팀이에요.
  • 최근에는 온톨로지·분석 에이전트처럼 AI가 바로 쓸 수 있는(AI-Ready) 데이터 자산을 만드는 데 집중하고 있어요.
  • 이 팀의 DOM은 팀이 만드는 모든 데이터 자산의 품질을 책임지는 중심축이에요.
  • 단순한 운영 지원이 아니라, 데이터를 분석해 '정답'을 만들고, 검증하고, 지키고, 확장하는 AI-Ready 데이터 품질·평가 오너로 성장하는 트랙을 밟아요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 골든셋(정답 데이터)을 정의하고 버전으로 관리하며, 팀이 만드는 온톨로지·분석봇·에이전트가 통과해야 하는 공통 품질 게이트를 운영해요.
  • 마이데이터·도메인 분석봇, 유저프로파일봇 등 AI 에이전트의 출력을 골든셋과 대조해 성능을 검증하고, 평가 리포트를 정례화해요.
  • 토스카테고리·POI 주소 등 분류 데이터를 레이블링하고, AI-Ready Data의 정답 라벨 품질 가이드라인을 확립해요.
  • 프로파일링 데이터의 정합성 오류·분포 변화(PSI)를 모니터링하고, 이상 신호의 원인을 분석해 복구하는 SOP를 만들어요.
  • SQL·데이터 분석으로 제휴사 현황, 소비내역·프로파일 결합 등 비즈니스 질문의 정답을 직접 도출하는 임베디드 해결사 역할을 해요.
  • 데이터 분석력을 기반으로 유저프로파일 등 팀의 중앙 데이터를 직접 개발하는 업무까지 참여 범위를 확장해요.
  • 브랜드 문의 대응·알럿 트리아지 같은 반복 운영을 LLM 기반으로 자동화(biz zero ops)해 팀 전체의 캐파를 확장해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 데이터를 분석해 '정답'을 정의하고, 검증하고, 지키는 일에 오너십을 느끼는 분
  • SQL·데이터 분석에 능숙하고, 지표·골든셋 같은 정답 자산을 재사용 가능하게 체계화하는 것을 중요하게 생각하는 분
  • LLM·AI 에이전트의 출력 품질을 판별하는 평가 체계(골든셋·벤치마크·QA)에 관심이 많은 분
  • 데이터 분포 변화나 정합성 이상 같은 신호의 원인을 끝까지 파고드는 딥다이브 분석이 가능한 분
  • 반복 운영을 시스템으로 전환해 팀 캐파를 여는 것을 즐기는 분
  • 금융·마이데이터에서 데이터 품질이 곧 리스크·거버넌스임을 이해하는 분
  • 개인기에서 시작해 팀 품질 인프라, 나아가 확장된 데이터 운영의 핵심으로 성장하고 싶은 분

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

  • 골든셋·정답 데이터셋을 구축하거나 지표 사전을 설계·운영한 경험
  • LLM·ML 모델 또는 AI 에이전트의 성능을 평가·QA한 경험
  • 데이터 레이블링, 분류 데이터 품질 관리, QA 프로세스 수립·개선 경험
  • 데이터 모니터링·이상 감지(정합성, 분포 변화/PSI 등) 및 원인 분석 경험
  • SQL로 복잡한 데이터를 추출·결합·검증해 비즈니스 문제를 해결한 경험
  • 반복 데이터 운영을 자동화(LLM/스크립트 등)해 생산성을 높인 경험
  • 유저 프로파일·중앙 데이터 등 재사용 가능한 데이터 자산을 직접 개발한 경험

토스로의 합류 여정

  • 서류 접수 > 사전과제 (쿼리 테스트) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격

꼭 확인해주세요

  • 사전 과제는 약 1시간 정도 소요되는 쿼리 테스트로, 5일 간의 응시 기간을 드리고 있어요.
  • 사전 과제 합격 시 직무 인터뷰가 진행되며, 직무 인터뷰 중 라이브 쿼리 테스트가 진행될 수 있어요.

함께할 동료를 위한 한마디

“신뢰할 수 있는 데이터로 더 나은 의사결정을 만들어요.”

  • 토스는 데이터 기반으로 의사결정하는 문화가 강해요. 그렇기 때문에 정확한 데이터가 제공되어야 해요. 신뢰할 수 있는 정확한 데이터가 있어야 정확한 의사결정이 가능해요. 또한 다양한 의사결정자가 데이터를 봐야 하기 때문에 쉽게 찾을 수 있어야 해요.
  • DataOps Manager는 이 모든 것을 책임감 있게 관리해요. 로그를 설계하고, 지표를 정의하며, 데이터 품질을 관리하고, 활용하기 쉬운 환경을 만들죠. 작은 개선이 쌓여 전사 구성원들이 더 나은 결정을 내리게 만듭니다.
  • 제품 단위에서 시작해 도메인, 나아가 전사 데이터 전략까지 성장할 수 있는 명확한 경로가 있어요. 데이터의 전 주기를 책임지며 조직의 데이터 문화를 만들어가고 싶다면 지금 바로 지원하세요!
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