합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스증권 ML Engineer(Quant)는 WM Advisory Silo에 속해 있어요.
- Advisory Silo는 투자자의 성향과 금융시장의 상황을 함께 이해하고 더 나은 투자 판단을 할 수 있도록 돕는 자문 서비스를 만들고 있어요.
- ML Engineer(Quant)는 금융데이터 처리, 포트폴리오 분석, 투자전략 생성 등 금융 투자 모델과 관련된 업무를 수행하고, 타 사일로의 제품과 AI Agent가 이들을 문제없이 호출하고 운영되도록 설계하고 구현해요.
- 초기에는 자문 포트폴리오 분석, 연금저축을 위한 ETF/EMP 솔루션 생성과 이들을 위한 데이터 관리에 집중하려고 해요. 장기적으로는 토스증권의 데이터, AI/ML 기술들을 활용하여 세상에 없던 개인화 된 투자 Agent를 함께 만들어가고 싶어요.
합류하면 함께 할 업무에요
- 금융 모델이 분석에 활용할 수 있도록 비정형·정형 금융 데이터를 검증하고 정제하는 역할을 해요.
- 외부 전문가, 고객 계좌, ETP 등의 투자 포트폴리오를 위험과 전략과 특징을 분석할 수 있도록 모델을 만들어요. 모델을 활용해서 여러 포트폴리오를 동일한 기준으로 비교하고, 시장에 맞는 투자전략을 만들어 서비스에 사용할 수 있도록 하는 데이터 파이프라인을 구축해요.
- 고객의 성향을 분석하고, 제한적인 여건을 고려한 투자 의사결정 수행할 수 있는 로직을 구현하고 서비스해요.
- 투자 의사결정을 도울 수 있는 AI Agent 오케스트레이션을 구축하고, Agent가 안정적으로 사용할 수 있는 Tools, Skills, 데이터·모델 인터페이스를 설계하고 운영해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- 금융 시장에 대한 이해를 바탕으로 시장과 투자 포트폴리오를 정량적으로 분석하고, 투자전략을 데이터로 검증해 실제 서비스에 적용해본 경험이 있는 분을 찾아요.
- 금융 데이터에 대한 이해를 바탕으로 데이터 수집, 정제, 적재 과정을 거쳐 모델링까지 구축해본 경험이 있는 분을 찾아요.
- 금융공학 이론에 대한 이해와 포트폴리오 이론, 자산가격결정, 리스크 모델링, 금융계량 또는 시계열 모델링에 대한 탄탄한 이해가 있는 분을 찾아요.
- 빠르게 변화하는 AI 기술을 실제 금융 투자 문제에 적용하고, 다양한 실험을 통해 검증 가능한 시스템으로 만들어가고 싶은 분과 함께하고 싶어요.
이런 경험이 있으면 더 좋아요
- 증권사, 자산운용사, 로보어드바이저, 핀테크, 퀀트 리서치 또는 투자 플랫폼에서 포트폴리오/전략/리스크/매매/성과분석 등 관련 시스템을 만들어 본 경험이 있다면 더 좋아요.
- EMP, 자산배분, 스마트베타 등의 전략과 연금, 자문, 일임 구조와 운용 제약을 이해하고 있다면 더 좋아요.
- AI Agent를 만들어 대규모 사용자가 사용하는 환경에 대한 경험이 있거나 AI관련 부서와 협업한 경험이 있으면 좋아요.
- 모델 성능이나 과거 수익률뿐 아니라 실제 사용자 경험, 신뢰, 설명 가능성, 컴플라이언스, 운영 안정성까지 고려해 제품을 개선해 본 경험이 있다면 더 좋아요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 어떤 프로젝트 혹은 서비스들을 만들었는지, 그리고 목적과 결과가 어떤지 자세히 작성해주세요.
- 임팩트가 있었던 프로젝트 혹은 서비스 위주로 작성해주세요.
- 문제를 해결하며 어떤 목적으로 기술들을 사용했는지 작성해주세요. (기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)
토스증권으로의 합류여정
- 서류접수 > 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.
함께 할 동료를 위한 한마디
“금융 데이터, 금융 투자 모델, AI Agent를 연결해 투자자의 더 나은 판단을 돕는 새로운 투자 경험을 함께 만들어갈 동료를 기다리고 있어요."
- 토스증권은 투자자가 더 많은 정보를 보는 데서 멈추지 않고, 자신의 포트폴리오가 어떤 상태인지, 목표 달성 가능성이 있는지, 시장 변화에 어떻게 대응해야 하는지 이해하고 도움을 줄 수 있는 서비스를 만들고 있어요.
- 투자 판단을 돕는 서비스는 단순히 정보를 보여주는 데서 끝나지 않아요. 고객의 보유 자산과 시장 데이터를 재현 가능한 금융 분석 모델로 분석하고, 그 결과를 Agent와 제품이 안전하게 활용하며, 고객이 이해할 수 있는 언어로 설명할 수 있어야 해요.
- ML Engineer(Quant)는 토스증권이 거래 앱을 넘어 개인화된 투자 판단을 돕는 자문 서비스로 확장하는 과정에서 핵심 엔진을 만드는 역할이에요. 투자 포트폴리오, 전략, 리스크, AI Agent, 제품이 만나는 지점에서 새로운 투자 경험을 함께 만들어갈 동료를 기다리고 있어요.
