합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• ML Engineer(Ads Bidding&Pacing)는 Applied AI Chapter에 소속되면서 동시에 광고 도메인(사업부)에 배치되어요.
• 광고 도메인의 각 팀은 Product Owner, ML Engineer, Data Analyst, Server Developer 등 다양한 직군으로 구성되어 있고, 작은 스타트업처럼 자율성을 갖고 일하고 있어요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 광고주의 목표와 예산에 맞는 입찰 전략을 설계해요. 경쟁 상황과 예상 성과를 고려해, 같은 예산으로 더 나은 결과를 만드는 의사결정 방식을 찾아요.
• 상품광고의 경매와 가격 결정 구조를 발전시켜요. 입찰과 노출, 과금이 연결되는 정책을 개선하고, 광고주 성과와 플랫폼 수익에 미치는 영향을 검증해요.
• 한정된 예산을 효과적으로 사용하는 문제를 풀어요. 시간대와 경쟁 환경에 따라 달라지는 기회를 살피고, 예산 소진과 성과 사이의 균형을 맞춰요.
• 실제 광고 환경의 불확실성 속에서 성과를 개선해요. 데이터 부족과 전환 지연, 예측 오차를 고려하고, 정책 변화에 따른 광고 시스템의 반응을 분석하며 실험을 주도해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 광고 도메인에서 Bidding, Budget Pacing 등 관련 시스템을 직접 개발하고 운영한 경험이 필요해요. 알고리즘을 코드로 구현하고, 문제 정의부터 서비스 적용과 성과 검증까지 주도할 수 있는 시니어 엔지니어를 찾고 있어요.
• 광고 경매와 과금, 광고주 성과 지표를 깊이 이해하는 분이 필요해요. pCTR과 pCVR 등 예측 신호와 예산 제약을 고려해 입찰 정책을 설계하고, 적용 이후 성과를 측정하고 추적하며 개선할 수 있는 분을 찾고 있어요.
• Problem Solver를 찾고 있어요. 데이터로 문제를 정의하고, 직접 구현과 실험을 반복하며 개선을 만들어 본 분이면 좋아요. 정책 변화에 따른 반응을 예상하고, 실제 결과를 분석해 다음 가설과 실행으로 연결한 경험을 중요하게 생각해요.

이런 경험이 있으면 더 좋아요

• 상품 카탈로그 기반 광고나 커머스 광고에서 자동 입찰을 개발한 경험이 있으면 좋아요.
• 목표 CPA나 ROAS에 맞춰 입찰과 예산 배분을 최적화한 경험이 있으면 좋아요.
• 경매나 Pricing 정책의 변화가 광고주 행동과 시장에 미치는 영향을 분석한 경험이 있으면 좋아요.
• 로그 기반 시뮬레이션으로 정책을 검증하거나, 전환 지연과 예측 오차 등 운영 환경의 제약을 해결한 경험이 있으면 좋아요.

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 프리 인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
• 프리 인터뷰에서는 지원서 기반의 주요 경험과 직무 적합도를 중심으로 면접이 진행될 예정이에요.
• 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.