합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 커머스 도메인은 토스의 여러 도메인 중에서 가장 빠르게 성장해왔어요. 금융 서비스 기반 슈퍼앱 안에서 고객이 쉽게 상품을 발견하고 즐겁게 쇼핑할 수 있는 경험을 만들고 있어요.
- ML Engineer (Search)는 초대규모 상품 검색 인프라를 구축하고, 검색 도메인 전문가와 협업할 수 있는 토스 Commerce Search Relevance Silo에 소속돼요.
- 유저 질의를 의미적으로 분석하는 것부터 최적의 상품을 찾아 정렬하는 것까지, 검색 파이프라인 전 단계를 함께 개선해 나가고 있어요.
합류하면 함께 할 업무에요
- Query Understanding(QU), Retrieval, Ranking 전 레이어에 걸친 검색 품질 문제를 진단하고, 개선안을 설계·실행해요.
- BM25·임베딩·Graph 기반 등 다양한 리콜 채널을 조합해 후보군 품질을 끌어올리고, LTR 및 딥러닝 랭킹 모델을 고도화해요.
- 행동 데이터(클릭·전환·구매) 기반 conversion 레이블과 LLM 기반 relevance 레이블을 설계하고, A/B 실험부터 오프라인 평가 프레임워크 운영까지 엔드투엔드로 오너십을 가져요.
- QU, Retrieval, Ranking 파트를 넘나드는 병목과 품질 이슈를 발굴하고, 크로스팀 개선 과제를 설계·리드해요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- 검색 파이프라인 전반(QU → Retrieval → Ranking)을 실무로 다뤄본 분을 찾고 있어요.
- 영역간 경계를 넘나드는 문제를 발굴하고 해결책을 설계, 실행할 수 있는 분이면 좋아요.
- 직접 모델을 만들고 성능을 끌어올리는 실무 중심 역할을 즐기시는 분이면 좋아요.
- 데이터 분석부터 모델 학습까지 혼자 끌고 갈 수 있는 분을 찾고 있어요.
이런 경험이 있으면 더 좋아요
- Query Expansion, Intent Detection, Spell Correction, Query Suggestion 등 Query Understanding 모듈 설계 및 실서비스 적용 경험
- Elasticsearch 기반 BM25 설계 및 벡터/하이브리드 검색 실무 경험
- LTR 모델 및 Multi-task 딥러닝 모델 실서비스 적용 경험
- 대규모 커머스 또는 검색 플랫폼에서 A/B 실험 설계·운영 경험
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 현재 채용 공고와 관련 있었던 업무/프로젝트에 대해서 본인의 역할과 결과에 대해 구체적으로 작성해 주세요.
- 이력서 내용을 정량적으로 작성해 주면 더 좋아요.
토스로의 합류여정
- 서류 접수 > 프리인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
- 프리 인터뷰에서는 지원서 기반의 주요 경험과 직무 적합도를 중심으로 면접이 진행될 예정이에요.
- 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.
함께할 동료를 위한 한마디
"단순한 모델링만 하는 것이 아닌, 비즈니스에 임팩트를 내는 역할이에요."
- 토스에서 가장 만족스러운 것은 모델링 그 이상을 한다는 거예요.
- 이전에는 주어진 모델에 데이터를 넣고 성능을 평가하는 것이 전부였는데, 지금은 집계되지 않는 데이터를 어떻게 모델에 녹여낼 수 있을지 고민하고 있어요.
- 유저에 대한 이해를 바탕으로 슈퍼앱을 운영하는데 임팩트를 내는데 기여할 수 있어 보람차요!
