토스

[토스] Data Analytics Engineer(Platform)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

데이터 마트 플랫폼팀은 토스의 다양한 제품들의 데이터에 대해 표준화된 Data Warehouse를 구축하여 데이터 사일로화를 방지하고 전사 Data Maturity 개선을 위해 노력하는 팀이에요.
구성원은 업무성격에 따라 Data Analytics Engineer (Platform)와 Data Analytics Engineer (Product)으로 나뉘어요.
DAE(Platform) 구성원은 중앙화된 전사 DW Quality 관리 프로세스 고도화, 표준 모니터링, 각 제품데이터와 전사통합마트 연동 및 효율적인 파이프라인 설계, 전사 표준마트 생성 등의 업무를 수행해요.
DAE(Product) 구성원은 담당 제품 도메인 소속이 되어 전사 DW표준안을 준수하여 표준마트설계, 개발, 운영 업무를 수행하고 제품의 표준마트에 대한 Data Ownership을 가져요.
토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 함께할 업무예요

토스 DW표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 이후 Data Mart Platform Team 소속으로 업무를 수행해요.
Agile 하면서도 관리가 용이한 전사 DW표준안을 유지/관리하고 및 각 도메인의 DAE(Product)와 협업을 통해 전사 관점의 DW Quality 관리의 책임을 가져요. (표준관리 모니터링 개발 및 수행)
데이터 신뢰성을 높이기 위한 시스템/프로세스를 기획하고 실행하여 각 테이블의 정합성 개선, DQ rule 고도화, health check 지표화 등의 업무를 수행해요.
IR, Finance, 제품통합분석 등 전사관점의 마트개발을 담당하고, 각 도메인의 표준마트와 전사통합마트의 통합을 책임지고 효율적인 구조로 연동이 이루어질 수 있도록 데이터 파이프라인 상의 개선을 이뤄요.
이 외에도 조직에 데이터가 잘 흐를 수 있도록 data discoverability 개선 등의 업무를 발굴하고 수행해요.
토스의 여러 도메인들의 Data Maturity 를 측정할수 있는 플랫폼을 개발하고, 도메인들의 DAE의 생산성을 올릴 수 있는 프로젝트를 발굴하고 고도화 해요.
데이터 개발 환경은 Hadoop, Airflow, Python, SQL(Impala) 기반이에요.

이런 분과 함께하고 싶어요

Database 정규화 및 Data Warehouse의 기본적인 특징에 대한 이해가 있어야 해요. (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant)
DW 데이터모델러로서 주요개념을 명확하게 정의하고, 다양한 데이터 관점에서의 이해를 바탕으로 효율적인 데이터 구조를 설계하고 제안할 수 있어야 해요.
DW 표준관리에 대한 높은 수준의 이해가 필요하고 전사레벨의 표준관리 측면에서 개선안을 제시하고 리딩할 수 있어야 해요
데이터 품질, 컴플라이언스 등 데이터 거버넌스 측면에 대해 높은 이해도를 바탕으로 실행안을 제안할 수 있어야 해요.
SQL 활용능력이 높아야 하고 효율적이면서 가독성을 고려한 형태의 쿼리작성이 가능해야 해요.
Python은 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 수준이어도 업무에 지장은 없으나 다른 사람이 작성한 모듈이나 pyspark코드를 이해하는 수준이면 좋아요.
대용량 데이터 처리 경험, AARRR 관점에서 지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

토스로의 합류 여정

함께할 동료를 위한 한마디

"팀원 모두가 어제보다 나은 서비스에 지향점을 두고 있어요"

저는 업무적으로는 금융데이터만의 위험한 매력에 끌렸고, 문화적으로는 나의 성장이 회사의 성장을 줄 것으로 보여 토스에 합류했어요.
기존의 회사에서 가장 스트레스였던 것은 회사가 정한 지향점으로 이끌려야만 하는 것이었는데요, 토스는 입사 전에 들었던 모든 것을 훨씬 상회하는 자율성과 내가 정한 업무량, 그리고 향상심 높은 팀원 모두가 "어제보다 나은 서비스"에 지향점을 두고 있더라구요.