토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요
역할에 따라 집중해야할 업무가 Data Platform / Data Mart 로 나뉘어 있어요.
집중해야할 업무가 나뉘어져 있지만 cross functional 하게 업무를 진행하기도 해요.
Data Warehouse Team의 Platform 업무는 DW Mart 테이블을 효과적으로 운영할 수 있도록 ETL/Pipeline Tool 을 유지보수 하는 업무를 해요.
제한된 리소스에서 DW 오퍼레이션 시간을 단축시킬 수 있는 새로운 방법을 찾아보고 적용하기도 해요.
전사 구성원 모두가 DW팀에서 관리하는 테이블을 활용하여 데이터 활용을 극대화 할 수 있는 방법을 찾고 있어요.
현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/은행/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.

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 협업하며 즐겁게 일하고 있어요.
또한 주기적으로 Tech Weekly를 진행하며 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.

5년 이상의 Data Engineer 경험이 필요해요.
RDBMS, Hadoop-Ecosystem, Data Warehouse에 대한 기본적인 이해가 있으신 분이 필요해요.
데이터마트를 주도적으로 설계, 구축하고 운영한 경험이 있으신 분이 필요해요.
Airflow, DBT, Django를 설치, 운영 및 트러블슈팅이 가능하고 필요에 따라서는 오픈소스를 수정하여 증권 DW에 필요한 feature를 개발할 수 있는 분이 필요해요.
데이터 모델을 이용하여 복잡한것을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
Spark을 이용하여 빅데이터를 효율있게 처리한 경험이 많으신 분이 필요해요.
SQL상급, Python중급 정도의 기술역량이 있으신 분이 필요해요.

플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나 성능이나 시스템 리소스 사용 측면에서 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해주세요. 경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 이슈를 해결해 보았거나 부족한 기능을 직접 개발하거나 보완한 경험이 있다면 작성해주세요.
실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외 해주세요,

"토스증권의 빅데이터가 처리되는 Data Warehouse 를 원활하게 돌아가게 해주는 파수꾼 같은 존재입니다."

다양한 데이터 소스를 입수, 가공, 적재까지 다루면서 다양한 기술적 어려움을 풀어가다보니 많이 성장 할 수 있었습니다.
데이터가 잘 흘러가도록 돕는 전통적인 역할도 하지만 데이터를 효율적으로 사용하기위한 프로젝트가 있어서 데이터 활용측면에서의 경험도 할 수 있습니다.
특히, 우리는 dbt와 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 데이터 웨어하우스의 혁신을 주도하고 있으며, 자동화와 최적화를 통해 데이터 처리의 새로운 표준을 만들어가고 있어요. 이를 통해 플랫폼의 성능을 극대화하고, 사람의 개입 없이도 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축하고 있습니ek.

Data Analytics Engineer (Data Warehouse/Platform)