[토스] ML Engineer(검색)

토스 소속

정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• MLE(Search) 포지션은 ML Search Platform팀에 속하거나 Commerce Search팀에 속해요.
• ML Search Platform팀은 다양한 검색 기반 서비스에 확장 가능하고 안정적인 검색 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 하고 있어요. 실시간 대용량 데이터 처리, 검색 인프라 운영, 검색 품질 개선까지 검색 플랫폼의 A부터 Z까지 직접 설계하고 운영합니다. ML/AI, 추천 시스템, 데이터 파이프라인 등과 긴밀히 협업하며, End-to-End 검색 경험을 만들어갑니다.
• Commerce Search팀은 토스 커머스 도메인에서 데이터와 머신러닝을 기반으로 고객의 검색 경험을 높이는 것을 목표로 하고 있어요. 커머스에 필요한 NLP 관련 업무와 검색 및 랭킹 알고리즘을 설계하고 구현하여 고객이 상품을 더 잘 탐색하고 발견할 수 있도록 도와요.
• 인터뷰를 통해 후보자의 강점과 경험을 고려한 도메인 및 과제에 배치될 예정이에요.
• 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 담당하게 될 서비스를 소개해 드려요

• 만약 특정 도메인에 관심이 깊거나 관련 경험이 있다면 상세 채용공고를 통해 지원해주세요.
• 현재 페이지에서 지원하실 경우, 인터뷰를 통해 지원자분의 강점을 확인하고 그에 맞는 조직을 추천해 드릴게요.

💡 검색 플랫폼 (상세 채용공고)

• 검색 쿼리를 분석하여 검색 엔진의 성능을 평가하고 관리해요
• 더 좋은 검색 결과를 도출하기 위해, 검색 쿼리를 분석하여 지속적으로 언어 처리 모델을 학습하고, 실험을 수행해요
• 검색 결과를 풍부하게 하기 위한 검색어 추천 모델을 만들어요
• 사용자가 잘못 입력하는 경우를 대비해 검색 쿼리를 올바르게 수정하는 모델을 만들어요

💡 검색 플랫폼 인프라 (상세 채용공고)

• Elasticsearch 기반 검색 플랫폼을 설계하고 운영합니다.
• 다양한 서비스 데이터를 효율적으로 색인하고, 빠르고 정확한 검색 환경을 구축합니다.
• 대용량 트래픽을 견디는 검색 시스템의 확장성과 성능을 지속적으로 개선합니다.
• 검색 품질을 높이기 위한 NLP, 랭킹 알고리즘, 개인화 기술 등을 도입하고 실험할 수 있는 환경을 구축합니다.

💡 Commerce 검색 (상세 채용공고)

• 커머스 제품팀과 협력하여 비즈니스 성장을 위한 머신러닝 모델을 개발하고 적용해요.
• 검색 및 랭킹 알고리즘을 설계하고 구현하여 고객이 상품을 더 잘 탐색하고 발견할 수 있도록 도와요.
• 커머스에 필요한 NLP 관련 업무들을 수행하고 더 나은 검색 경험을 제공해 주도록 도와요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 형태소 분석이나, 용언의 불규칙 활용 등 자언어 문법 처리에 관한 지식이 많으면 좋아요
• 검색 엔진을 직접 개발하거나, ElasticSearch 등의 검색엔진 기반의 검색 서비스를 구축/운영한 경험이 있으면 좋아요
• 검색 결과 랭킹 모델 및 개인화 검색을 개발/운영 경험이나, 검색 품질 평가 지표 설계 및 평가 파이프라인 구축 경험이 있으면 좋아요.
• 대규모 검색 트래픽 처리 및 최적화 경험이 있으신 분이 필요해요.
• 검색 서비스 전반에 대한 경험이나 NLP에 대한 경험이 있으면 좋아요.
• Python과 SQL을 능숙하게 다루고 Hadoop과 같은 빅데이터 플랫폼을 이해하고 있다면 좋아요.
• Pytorch, Tensorflow, HuggingFace 등과 같은 머신러닝 라이브러리를 능숙하게 활용할 수 있으면 좋아요.
• 복잡한 문제를 이해하기 쉽게 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분이면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 담당하신 프로젝트가 비즈니스/시스템에 어떤 영향을 미쳤는지 중심으로 작성해 주세요.
• 단순한 기술 나열보다, 문제 → 접근 방식 → 결과 흐름이 잘 드러나면 좋아요.
• 성능 이슈 해결, 장애 대응, 자동화 개선, 리소스 최적화 경험은 구체적으로 적어주세요.
• 오픈소스에 기여하거나, 내부 로직을 깊이 파고들어 개선한 경험이 있다면 큰 플러스입니다.

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
• 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요.
• 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

함께할 동료를 위한 한마디

"검색 시스템을 단순히 사용하는 수준이 아닌, 설계부터 운영, 고도화까지 전 과정을 직접 리드할 수 있어요."

• 누군가의 허락을 기다리기보다, 문제를 정의하고 직접 해결 방식을 제안하고 구현할 수 있는 환경이에요.
• 단순히 복잡한 구조를 만드는 것이 아닌, 간결하고 명확하면서도 견고한 시스템을 함께 고민하고 설계하는 문화를 추구해요.
• 아직 정답이 없는 문제를 발견하고, 다양한 기술과 데이터를 활용해 End-to-End로 해답을 찾아가는 여정을 즐기실 분을 기다리고 있어요.