[토스뱅크] Data Analyst(공통)

✅ 꼭 확인해주세요!

• 해당 공고는 연차를 구분하지 않아요. 연차에 따른 정량적인 평가보다, 그동안 '밀도 있는 경험을 했는지'와 앞으로도 '가파른 성장이 기대되는지’를 기준으로 함께할 팀원분을 모시고 있어요.
• 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
• 토스뱅크 취업규칙 제8조(채용결격)에 따라 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
• 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스뱅크 Data Analyst는 DA챕터와 스쿼드에 매트릭스 구조로 속해있어요.
• 토스뱅크는 스쿼드라는 목적 조직 단위로 서비스/제품을 만들고 있고, Product Owner, Product Manager, Server/Frontend Developer, Data Analyst 등 여러 직군이 모여 작은 스타트업 처럼 자율성을 갖고 일하고 있어요. 인터뷰 과정을 거치면서 본인의 강점과 백그라운드를 고려해 소속할 스쿼드를 결정해요.
• DA챕터는 Data Analyst로 구성된 기능 조직으로, 매주 스쿼드별 러닝을 공유하거나 고민을 나누는 시간을 가지고 있어요.
• 함께 일할 동료들은 금융권, 게임사, 이커머스 등 다양한 백그라운드와 경력기간을 가지고 있어요.

합류하면 함께할 업무예요

• 토스뱅크의 서비스/제품을 이용하는 모바일 유저들의 금융거래 및 행태 Data를 정제/가공/적재하며, 스쿼드에서 Data-driven 한 의사결정을 할 수 있도록 정량적 수치와 분석 결과를 제공해요.
• 목표를 달성하기 위한 지표와 가설을 설정하고, 이를 검증할 수 있는 다양한 A/B 테스트를 설계해 진행해요.
• 빠른 이터레이션을 통해 이슈를 해결하고 서비스를 고도화하여 유저들에게 최고의 경험을 선사해요.
• 실험을 통해 얻은 결과를 정리하는 것에서 그치지 않고 다양한 데이터 분석 기법(Cohort, Funnel 분석 등)을 활용해 인사이트를 도출하고 서비스에 적용해요.
• 기본적으로는 소속 스쿼드의 서비스/제품 분석을 하고 있지만, 더 나아가 전사 차원의 관점에서 제품의 효율성, 비용 및 비즈니스 프로세스 등을 평가하여 제품 간 Cross Activation 영향도, 개선/성장 방향성, 프로젝트 우선순위 등에 대한 솔루션을 제공해요.
• Product Owner와 함께 서비스 및 전사의 방향을 결정하는 중요한 전략가로서의 역할도 수행해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• SQL을 활용하여 데이터 분석 실무 경험이 있는 분이 필요해요.
• 모바일 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis 등)에 대한 이해도를 가지신 분이 필요해요.
• 원천 데이터 정제부터 문제 정의, 인사이트 도출 및 액션아이템 제시까지 데이터 분석 전반의 과정을 수행할 수 있는 분이 필요해요.
• 비즈니스 성장을 위한 다양한 실험 및 가설 검증 경험이 있으신 분이 필요해요.
• 관련 경험이 없으시더라도 지표의 성장을 위해 직접 서비스의 개선을 제안해 보거나, A/B 테스트하는 문화를 경험했거나 직접 해봤으면 좋아요.
• 분석 결과를 명확하게 전달하는 의사소통 능력을 가지신 분이 필요해요.
• 데이터 마트 및 데이터 파이프라인 구축 또는 유저 행동 로그 설계 경험이 있다면 더 좋아요.
• Python 또는 R 등을 활용한 통계 분석 경험이 있다면 더 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 특별한 양식이나 항목이 정해져 있지 않아요. 본인의 경험을 가장 잘 드러낼 수 있는 방식으로 작성해 주세요.
• 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 좋아요.
• 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요.

자주 묻는 질문

Q. 토스뱅크 Data Analyst로 합류하면 주로 어떤 데이터를 다루며, 어떤 분석 업무를 하게 되나요?

• 공통적으로는 토스뱅크 화면을 이용하는 앱 로그 데이터를 다루며, 금융 거래 관련 데이터를 분석하고 있어요.
• 분석의 주제는 매우 다양하지만, 근본적으로는 스쿼드 내에서 고민하고 있는 프로덕트의 문제를 데이터로 풀고 있어요.

Q. 주로 사용하는 툴이나 언어는 무엇인가요?

• 대부분의 데이터는 Impala(SQL)를 통해 확인하고 있고, 시각화 툴로는 Tableau를 주로 사용하고 있어요. 필요에 따라 Jupyter Notebook를 통해 python을 이용하기도 해요.

Q. 금융권 경험이 없어도 괜찮은가요?

• 네, 정말 괜찮아요. DA챕터 내에는 금융권 경험이 없는 동료들이 오히려 더 많아요. 금융에 대한 관심이 있으시고, 오셔서 도메인에 대해 학습하실 의지만 있으시다면 금융권 경험 유무는 상관없어요.

토스뱅크로의 합류 여정

• 서류접수 > 사전 쿼리 테스트 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사

함께할 동료를 위한 한마디

"상식적인 은행을 만드는 데 필요한 데이터들이 즐비하고, 높은 자유도와 책임감으로 은행을 혁신하는 것에 동참할 수 있어서 좋아요."

• 저는 이전 직장에서 월초마다 정기 실적에 대한 리포트를 만들었는데요, 토스뱅크는 정기적으로 필요한 리포트나 대시보드를 자동화해서 공유하더라고요. 같은 작업을 반복할 일이 없는 환경이 구축된 것처럼 데이터 엔지니어분들이 분석에 필요한 환경을 빠르게 지원해주시기 때문에 새로운 고민과 분석에 시간을 충분히 쓸 수 있어요.
• 또한 토스뱅크의 모든 구성원은 데이터에 대해 관심이 많고 대부분의 의사결정이 데이터에 기반하고 있는데요, 분석 결과를 고려하지 않는 의사결정에 지치셨던 분이라면 토스뱅크의 환경에 놀라실 거예요.
• 토스뱅크는 이제 시작하는 단계이기 때문에 많은 부분에서 처음으로 하는 일이 많아요. 그만큼 어려운 것도 많지만 결과가 나오는 만큼 굉장히 보람이 커요. 은행이니까 이런 건 안 되겠지 라는 생각에서 벗어나, 사람들이 이런 서비스를 필요로 하는데 왜 안 했지? 한번 해볼까? 라는 생각이 있는 분이라면 모든 데이터에 액세스할 수 있고 서비스를 제안하는 것이 열려 있는 토스뱅크를 강력 추천해요!