토스

[토스증권] Data Engineer(Search)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

토스증권 Data Engineer (Search)는 Data Service Silo에 속해 있어요. 이곳에서는 Data Engineer, Server Engineer, ML Engineer, Frontend Engineer, Product Owner, Product Designer가 한팀으로 긴밀하게 협업해요.
Data Service Silo는 다양한 증권 도메인의 데이터를 기반으로, 검색·추천·ML 기술을 활용해 투자자들에게 필요한 정보를 쉽고 빠르게 전달하는 데이터 서비스를 만들어가요.
단순히 정보를 보여주는 것을 넘어서, 어떤 데이터를 어떤 방식으로 보여줄지 깊이 고민하고 빠르게 실험하는 팀이에요. 이 안에서 검색은 여러 실험적인 데이터 서비스의 출발점이자 중요한 기반 기술로 자리하고 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

이런 분과 함께하고 싶어요

Elasticsearch 또는 Solr기반의 검색 서비스를 개발.운영 해본 경험이 있다면 좋아요.
검색 경험이 부족하더라도 괜찮아요. 아래와 같은 역량을 보유하고 있다면 적극 환영해요.
실시간 또는 배치 기반의 데이터 파이프라인 설계/운영 경험
다양한 데이터 소스를 수집·가공하여 서비스에 활용한 경험
Spark, Hadoop, Impala 등 대용량 데이터 처리 플랫폼에 대한 이해와 경험
서비스를 안정적으로 운영하기 위해 지속적으로 모니터링 하고 장애에 대응한 경험.
LLM, RAG, Vector DB 등 최신 기술에 관심이 많고, 실서비스 적용에 도전해보고 싶은 분이라면 좋아요.
문제를 잘 정의하고, 다양한 대안 중 최적의 방법을 선택해 실행할 수 있는 문제 해결 능력과 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분이면 좋겠어요.
검색이나 데이터 인프라 중 한 분야에 강점을 갖고 있으면서도, "어떻게 하면 데이터를 통해 더 나은 검색 경험을 만들 수 있을까?"를 함께 고민할 수 있는 분이라면 환영해요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

담당하신 데이터/검색 관련 프로젝트 중 임팩트 있었던 사례를 구체적으로 적어 주세요.
특히 검색 서비스(Elasticsearch, Lucene, solr 등) 인프라 구축 및 운영을 해보거나 개발/운영 경험이 있다면 자세히 적어주시면 좋아요.
데이터 파이프라인 구축 경험(설계, 개발, 운영, 장애대응 등)이나 서버/REST API 개발 경험이 있다면 함께 작성해 주세요.
적용한 기술이 서비스에 어떤 정량적 개선을 이끌었는지 수치로 설명해주시면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)

토스증권으로의 합류여정

기타사항

함께 할 동료를 위한 한마디

“ 투자정보 검색의 미래를 함께 만들어 갈 동료를 기다리고 있어요! ”

대기업과 스타트업을 모두 경험해봤지만 토스증권만큼 모든 구성원이 서로를 진짜 프로로 대하는 문화는 처음이었어요. 덕분에 자신 있게, 주도적으로 일할 수 있었죠.
검색 개발도 마찬가지예요. 직급이나 직무 구분 없이 누구나 아이디어를 제안하고 직접 설득해 태스크를 만들어가는 환경이에요. 그 과정에서 검색의 A-Z까지 직접 경험하며 성장할 수 있는 기회가 많아요.
여전히 많은 투자자들이 어떤 정보를 신뢰하고, 어떻게 해석해야 할지 고민하는 순간들을 마주하고 있어요. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 검색·추천·ML 기술을 활용해 다양한 방식으로 실험하고 개선하고 있어요.
검색에 진심인 분, 또는 검색을 넘어 새로운 기술을 접목해 사용자 경험을 혁신해보고 싶은 분이라면, 이 팀에서 분명히 재미와 성장을 모두 경험할 수 있을 거예요.