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 데이터 조직의 결과물이 금융권 기준을 지키면서도 빠르게 서비스에 닿도록 길을 만드는 역할이에요.
• 로그·검색 플랫폼, 데이터 전용 Kubernetes, 데이터 CI/CD 체계를 운영하며 데이터 엔지니어링의 공통 기반을 제공해요.
• 이번 채용은 아래 두 영역에 집중해요. 두 영역을 모두 경험했을 필요는 없고, 둘 중 한 영역에서 함께할 동료를 찾고 있어요.

1️⃣로그·검색 플랫폼 엔지니어링

• Elasticsearch 기반 로그 플랫폼은 증권 서비스 운영의 핵심 도구예요. 피크 시간 기준 초당 천만 건 이상의 로그를 지연 없이 입수하고 빠르게 검색할 수 있도록 수집부터 적재까지 파이프라인 전 구간의 안정성과 효율을 높여요.
• 수백 개의 Vector 에이전트로 이루어진 로그 수집 계층을 책임져요. 에이전트의 등록, 배포, 설정 변경을 자동화하고, 서비스 팀이 직접 로그 수집을 신청하고 관리할 수 있는 셀프서비스로 발전시켜요.
• 지속적으로 커지는 로그 규모를 수용하기 위해 현재 구조의 한계를 넘는 새로운 플랫폼과 아키텍처를 연구·검증해 도입을 주도해요.
• 로그 플랫폼을 로그에 머물지 않는 관측 플랫폼으로 넓혀요. 로그와 트레이스, 메트릭을 한 플랫폼에서 함께 다루는 방향을 연구하고, 로그 데이터를 데이터 플랫폼과 연결해 분석과 서비스에 활용할 수 있는 경로를 검토해요.
• 종목, 뉴스, 콘텐츠 검색을 뒷받침하는 Elasticsearch 검색 플랫폼과 추천·의미 기반 검색에 쓰이는 Milvus 벡터 검색 플랫폼을 운영하고, 검색 엔지니어가 인덱스 설계와 성능 문제를 빠르게 풀 수 있도록 기술 지원을 해요.

2️⃣데이터 배포·워크플로 플랫폼 엔지니어링

• 금융권 컴플라이언스 기준에 맞춰 배치 잡, 모델, 파이프라인 코드 같은 데이터 아티팩트가 Kubernetes까지 안전하게 도달하는 표준 배포 경로를 설계하고, 각 팀이 직접 반복 가능하게 배포할 수 있는 셀프서비스 환경으로 제공해요.
• 여러 팀이 각자 운영하는 데이터 워크플로 스케줄러를 거버넌스 기준을 만족하는 표준 형상으로 제공하고, 공통 플랫폼으로 발전시켜요.
• 데이터 입수, 서빙, 배치, 내부 도구가 올라가는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하고, 배치·스트리밍·서빙처럼 특성이 다른 워크로드마다 알맞은 오케스트레이션 전략과 운영 기준을 설계해요.
• 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. 새 방식의 필요성을 설득하고 조직에 정착시키는 일까지 책임져요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 토스증권의 팀원은 각자의 자리에서 목표를 향해 주도적으로 일해요. 눈앞의 문제를 넘기는 데서 멈추지 않고 "왜 반복되는가", "이게 최선인가"를 끝까지 파고드는 분을 찾아요.
• 데이터 플랫폼 또는 인프라 엔지니어링 경험이 3년 이상 필요해요.
• 로그·검색 플랫폼 또는 데이터 배포·워크플로 플랫폼 중 한 영역을 직접 구축하고 운영해 본 경험이 필요해요.
• 반복되는 장애나 성능 문제의 근본 원인을 찾아 구조적으로 해결해 본 경험이 필요해요.
• Elasticsearch 또는 동급 검색 엔진 클러스터를 직접 설치하고 구성하며 운영해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 대규모 로그 수집 파이프라인을 운영하며 처리량·지연 문제를 해결하거나 수집 에이전트 배포를 자동화해 본 경험이 있으면 좋아요.
• Kubernetes 위에서 배치, 스트리밍, 서빙 같은 상태를 가진 데이터 워크로드를 운영해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 여러 팀이 함께 쓰는 CI/CD 파이프라인이나 워크플로 스케줄러를 설계하고 플랫폼으로 제공해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 컴플라이언스나 보안 요건, 새로운 플랫폼처럼 조직의 일하는 방식을 바꾸는 변화를 유관 조직과 합의해 도입하고 정착시켜 본 경험이 있으면 좋아요.

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.