Data Engineer (DataOps)

Data Engineer (DataOps)

토스증권 소속
정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • 토스증권 Data Engineer(DataOps)는 Data Division 내 Data Infra Team에 속해 있어요.
  • Data Infra Team은 데이터 조직 전체가 사용하는 플랫폼과 배포 인프라를 책임지는 팀이에요. 로그·검색 플랫폼과 빅데이터 플랫폼을 운영하고, 데이터 입수부터 서빙까지 다양한 작업이 올라가는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하며 기술 지원을 하고 있어요.
  • 데이터 엔지니어들이 만든 결과물이 안전하고 빠르게 배포되도록 데이터 CI/CD 체계를 만들어 가고 있고, 사내 데이터 리터러시를 높이기 위한 데이터 분석 플랫폼도 개발하고 있어요.

Data Division을 소개해요

  • 토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
  • 다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하고, 주기적인 Tech Weekly로 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 토스증권 DataOps는 로그·검색 플랫폼과 데이터 전용 Kubernetes를 운영하며, 데이터 조직의 모든 결과물이 금융권 기준을 지키면서도 빠르게 서비스에 닿도록 길을 만드는 역할을 담당해요.
  • 로그·검색 플랫폼 엔지니어링을 담당해요.
    • Elasticsearch 기반 로그 플랫폼은 증권 서비스 운영의 핵심 도구예요. 초당 수백만 건의 로그를 지연 없이 입수하고 빠르게 검색할 수 있도록 안정성과 비용 효율을 높여요.
    • 종목, 뉴스, 콘텐츠 등 검색 서비스를 뒷받침하는 Elasticsearch 기반 검색 플랫폼을 운영하고, 검색 엔지니어와 협업해 정확하고 지연 없는 검색 환경을 만들어요.
    • 추천과 의미 기반 검색에 쓰이는 Milvus 기반 벡터 검색 플랫폼을 운영하고, 임베딩 데이터의 규모가 커져도 안정적으로 검색할 수 있도록 확장 전략을 설계해요.
  • Data Kubernetes 기반 배포 플랫폼을 구축·운영해요.
    • Data Division의 다양한 엔지니어(Data Engineer, ML Engineer, DW Engineer, Search Engineer)가 데이터 입수, 서빙, 배치, 내부 도구 등에 활용하는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하고 기술 지원을 해요.
    • 검색, 배치, 스트리밍, 서빙 등 워크로드 특성이 다른 데이터 플랫폼마다 알맞은 오케스트레이션 전략과 운영 기준을 설계해요.
    • 금융권 컴플라이언스 기준에 맞춰 데이터 아티팩트가 Kubernetes까지 안전하게 도달하는 표준 배포 경로를 설계하고 자동화해요.
    • 배포 상태를 관측할 수 있게 만들고 유지보수·장애 대응 프로세스와 연결해 운영 문제를 구조적으로 줄여요.
    • 데이터 엔지니어의 개발 경험을 지속적으로 분석하고, 불편한 지점을 프로세스와 도구로 개선해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 토스증권의 팀원은 각자의 자리에서 목표를 향해 주도적으로 일해요. 엔지니어들이 더 빠르게 나아갈 수 있도록, 작업 흐름 속 병목을 찾아 없애는 시야를 가진 분과 함께하고 싶어요.
  • 데이터 플랫폼 또는 인프라 엔지니어링 경험이 5년 이상 필요해요.
  • 대규모 검색 엔진 클러스터를 운영해 본 경험이 필요해요.
  • Kubernetes 위에서 검색, 스트리밍, 배치 같은 상태를 가진 데이터 워크로드를 운영해 본 경험이 필요해요.
  • 여러 팀이 함께 쓰는 CI/CD 파이프라인을 직접 설계하고 운영해 본 경험이 필요해요.
  • 반복되는 엔지니어링 작업을 자동화하거나 도구를 만들어 개선해 본 경험이 필요해요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

  • 검색 엔지니어와 협업해 검색 품질을 개선하거나, 벡터 검색 서비스를 구축해 본 경험이 있으면 좋아요.
  • 분산 데이터베이스나 분산 처리 시스템을 운영하거나 활용해 본 경험이 있으면 좋아요.
  • 대규모 플랫폼의 관측 체계를 구축하고, 장애 대응과 무중단 업그레이드·패치 작업을 주도해 본 경험이 있으면 좋아요.

토스증권에서 사용하는 기술

  • 로그·검색: Elasticsearch stack, Milvus, Vector
  • CI/CD·플랫폼: Kubernetes + Istio, HAProxy, GoCD, ArgoCD, GitHub Actions, Harbor, Vault, Ceph, Git
  • 데이터: Hadoop, Impala, Spark, HBase, ClickHouse, Starrocks, Airflow, Kafka, Kafka Connect, KSQL, SQL, dbt
  • 관측: OpenTelemetry, Prometheus + Thanos, ElastAlert, Grafana
  • 언어·프레임워크: Python, Kotlin, Java, Spring Boot, Spring Cloud Config
  • 저장소: Oracle, MySQL, MongoDB, Redis

토스증권으로의 합류여정

  • 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사

꼭 확인해 주세요

  • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
  • 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
  • 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.
지원하기
토스증권 소속
정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • 토스증권 Data Engineer(DataOps)는 Data Division 내 Data Infra Team에 속해 있어요.
  • Data Infra Team은 데이터 조직 전체가 사용하는 플랫폼과 배포 인프라를 책임지는 팀이에요. 로그·검색 플랫폼과 빅데이터 플랫폼을 운영하고, 데이터 입수부터 서빙까지 다양한 작업이 올라가는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하며 기술 지원을 하고 있어요.
  • 데이터 엔지니어들이 만든 결과물이 안전하고 빠르게 배포되도록 데이터 CI/CD 체계를 만들어 가고 있고, 사내 데이터 리터러시를 높이기 위한 데이터 분석 플랫폼도 개발하고 있어요.

Data Division을 소개해요

  • 토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
  • 다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하고, 주기적인 Tech Weekly로 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

  • 토스증권 DataOps는 로그·검색 플랫폼과 데이터 전용 Kubernetes를 운영하며, 데이터 조직의 모든 결과물이 금융권 기준을 지키면서도 빠르게 서비스에 닿도록 길을 만드는 역할을 담당해요.
  • 로그·검색 플랫폼 엔지니어링을 담당해요.
    • Elasticsearch 기반 로그 플랫폼은 증권 서비스 운영의 핵심 도구예요. 초당 수백만 건의 로그를 지연 없이 입수하고 빠르게 검색할 수 있도록 안정성과 비용 효율을 높여요.
    • 종목, 뉴스, 콘텐츠 등 검색 서비스를 뒷받침하는 Elasticsearch 기반 검색 플랫폼을 운영하고, 검색 엔지니어와 협업해 정확하고 지연 없는 검색 환경을 만들어요.
    • 추천과 의미 기반 검색에 쓰이는 Milvus 기반 벡터 검색 플랫폼을 운영하고, 임베딩 데이터의 규모가 커져도 안정적으로 검색할 수 있도록 확장 전략을 설계해요.
  • Data Kubernetes 기반 배포 플랫폼을 구축·운영해요.
    • Data Division의 다양한 엔지니어(Data Engineer, ML Engineer, DW Engineer, Search Engineer)가 데이터 입수, 서빙, 배치, 내부 도구 등에 활용하는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하고 기술 지원을 해요.
    • 검색, 배치, 스트리밍, 서빙 등 워크로드 특성이 다른 데이터 플랫폼마다 알맞은 오케스트레이션 전략과 운영 기준을 설계해요.
    • 금융권 컴플라이언스 기준에 맞춰 데이터 아티팩트가 Kubernetes까지 안전하게 도달하는 표준 배포 경로를 설계하고 자동화해요.
    • 배포 상태를 관측할 수 있게 만들고 유지보수·장애 대응 프로세스와 연결해 운영 문제를 구조적으로 줄여요.
    • 데이터 엔지니어의 개발 경험을 지속적으로 분석하고, 불편한 지점을 프로세스와 도구로 개선해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • 토스증권의 팀원은 각자의 자리에서 목표를 향해 주도적으로 일해요. 엔지니어들이 더 빠르게 나아갈 수 있도록, 작업 흐름 속 병목을 찾아 없애는 시야를 가진 분과 함께하고 싶어요.
  • 데이터 플랫폼 또는 인프라 엔지니어링 경험이 5년 이상 필요해요.
  • 대규모 검색 엔진 클러스터를 운영해 본 경험이 필요해요.
  • Kubernetes 위에서 검색, 스트리밍, 배치 같은 상태를 가진 데이터 워크로드를 운영해 본 경험이 필요해요.
  • 여러 팀이 함께 쓰는 CI/CD 파이프라인을 직접 설계하고 운영해 본 경험이 필요해요.
  • 반복되는 엔지니어링 작업을 자동화하거나 도구를 만들어 개선해 본 경험이 필요해요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

  • 검색 엔지니어와 협업해 검색 품질을 개선하거나, 벡터 검색 서비스를 구축해 본 경험이 있으면 좋아요.
  • 분산 데이터베이스나 분산 처리 시스템을 운영하거나 활용해 본 경험이 있으면 좋아요.
  • 대규모 플랫폼의 관측 체계를 구축하고, 장애 대응과 무중단 업그레이드·패치 작업을 주도해 본 경험이 있으면 좋아요.

토스증권에서 사용하는 기술

  • 로그·검색: Elasticsearch stack, Milvus, Vector
  • CI/CD·플랫폼: Kubernetes + Istio, HAProxy, GoCD, ArgoCD, GitHub Actions, Harbor, Vault, Ceph, Git
  • 데이터: Hadoop, Impala, Spark, HBase, ClickHouse, Starrocks, Airflow, Kafka, Kafka Connect, KSQL, SQL, dbt
  • 관측: OpenTelemetry, Prometheus + Thanos, ElastAlert, Grafana
  • 언어·프레임워크: Python, Kotlin, Java, Spring Boot, Spring Cloud Config
  • 저장소: Oracle, MySQL, MongoDB, Redis

토스증권으로의 합류여정

  • 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사

꼭 확인해 주세요

  • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
  • 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
  • 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.
채용팀에 문의하기