Data Engineer (Data Service Platform)

합류하면 함께할 업무예요

• 안정적이고 효율적인 데이터 파이프라인(입수/적재/스트리밍/배치)을 직접 설계하고 운영해요.
• 대용량 사용자 행동 로그(노출·클릭·전환 등)와 세션 데이터를 실시간으로 분산처리하여, 토스 서비스의 타겟팅·추천·성과 분석에 기여해요.
• 추천/광고/실시간 입찰 시스템과 연계되는 상품·유저 피처 집계 및 서빙 파이프라인을 개발해요.
• 동료들의 안정적이고 효율적인 데이터 파이프라인 환경을 위한 운영 도구와 모니터링 체계를 개발하고 운영해요.
• 입수된 데이터를 지표로 가공해, 서비스 현황과 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 모니터링 대시보드를 설계하고 개발해요.
• 가공된 데이터를 다시 서비스로 흘려보내는 리버스 ETL(Reverse ETL)을 비롯해, 흩어진 데이터 서빙 영역을 하나로 통합하는 백엔드와 파이프라인을 개발·운영해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 대용량 데이터 처리를 위한 데이터 파이프라인(수집/처리/분석) 개발 경험이 있는 분
• 대용량 분산 시스템(Hadoop, HBase, Kafka, Spark, Flink, Impala, Hive 등) 활용 및 성능 튜닝 경험이 있는 분
• Spark 기반 대용량 처리에서 발생하는 장애(데이터 skew, OOM, 리소스 경합 등)를 원인까지 추적해 자력으로 해결해 본 분
• 데이터 어플리케이션 개발을 위한 소프트웨어 개발 역량(Python 필수 / Kotlin,Golang 우대)을 갖춘 분
• Data Warehouse·Mart에 대한 이해와 Airflow 기반 workflow 개발·운영 경험이 있는 분
• 여러 팀과 투명하게 커뮤니케이션하며 데이터 흐름을 책임지고 조율해 본 분

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• 추천/광고/ML 관련 서비스를 위한 실시간 피처 집계·서빙 파이프라인 개발 경험
• 실시간 서빙 스토어(Redis, Cassandra, Elasticsearch, HBase/Phoenix 등)를 데이터 규모에 맞게 설계·선택해 본 경험
• OLAP 엔진(StarRocks, ClickHouse, Druid 등)을 활용한 대용량 분석·서빙 시스템 개발 경험
• flink와 같은 스트리밍 엔진을 통한 대규모 데이터 파이프라인을 운영해 보신분
• 개인정보/가명처리 등 규제 데이터 처리 및 접근통제 경험
• 중급 이상의 서버 프로그래밍 역량
• 주도적으로 문제를 발굴해 해결 과정에서 임팩트를 낸 경험, 역할을 스스로 확장한 경험

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해주세요

• 어떤 언어/기술을 썼는지보다 어떤 과제였고, 무엇으로, 어떻게 풀었는지를 자세히 작성해주세요.
• 플랫폼을 운영하며 치명적 장애를 해결했거나 성능·시스템 리소스 최적화를 해 본 경험.

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격