[토스] System Engineer

토스 소속

정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• Infra Engineering Tribe는 토스의 다양한 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 네트워크, 시스템, 인프라 전반을 설계하고 운영하는 엔지니어 조직이에요.
• Systems Engineer team은 단순한 유지보수를 넘어 인프라 구조를 본질적으로 개선하고 장애의 근본 원인을 제거하며, 새로운 서비스와 기술 도입에 알맞은 인프라 전략을 수립하고 있어요.
• 토스의 모든 서비스가 확장성과 안정성을 갖출 수 있도록 만드는 것이 우리의 목표예요.

우리가 함께 해결하고 있는 문제들이에요

• 수백만 금융 트랜잭션을 처리하는 대규모 온프레미스 인프라를 안정적으로 운영해요.
• 다양한 형태의 워크로드(GPU, 분석, ML 등)를 위한 컴퓨팅 환경을 설계해요.
• 장애 발생 시 Root Cause를 분석하고, 구조적인 개선을 통해 재발을 방지해요.
• 고가용성과 확장성을 보장하는 서비스 아키텍처를 설계하고 표준화해요.
• DW, Data Mart, Data Lake 기반의 데이터 인프라를 안정적으로 운영하고 최적화해요.
• 운영 도구, 자동화, 모니터링 시스템을 직접 기획하고 내재화해요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 온프레미스 기반 인프라를 직접 설계하고 구축하며 안정적으로 운영해요.
• 복잡한 인프라 환경에서 문제를 정의하고 최적의 해결 방안을 도출해요.
• 데이터, 플랫폼, 보안 등 다양한 팀과 협업하며 시스템 개선을 주도해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 대규모 Linux 서버와 네트워크 인프라를 운영해 본 경험이 필요해요.
• 문제 상황을 빠르게 파악하고, 구조적인 해결 방안을 설계해 본 경험이 필요해요.
• Python, Bash 등 스크립트를 활용하여 운영 자동화를 해본 경험이 필요해요.
• 오픈소스 기반의 모니터링과 로깅을 활용하여 장애를 대응해 본 경험이 필요해요.
• 다양한 이해관계자와 원활하게 소통하며 협업할 수 있는 분이 필요해요.

💡 GPU 및 ML 인프라 분야

• GPU Cluster(Slurm, Kubernetes 등)를 운영하고 고도화해본 경험이 있다면 더 좋아요.
• Kubeflow, MLflow, Airflow 등의 ML Ops 환경 구성을 지원해 본 경험이 있다면 좋아요.
• AI/ML 워크로드를 위한 스케줄링, 모니터링, 자원 최적화를 해본 경험이 있다면 좋아요.

💡 데이터 인프라 분야

• Data Warehouse, Data Mart, Data Lake를 운영해본 경험이 있다면 더 좋아요.
• Hadoop과 Spark 기반의 분산 데이터 처리 인프라를 운영해본 경험이 있다면 좋아요.
• 대규모 데이터 처리 시스템의 하드웨어를 설계하고 운영을 고도화해본 경험이 있다면 좋아요.
• Kafka 기반 데이터 파이프라인 인프라를 운영하고 장애에 대응해본 경험이 있다면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 본인이 직접 정의하고 해결한 복잡한 문제 사례를 두 건 이상 구체적으로 작성해 주세요. (문제 원인 분석, 해결 접근 방식, 결과 및 인프라 변화 중심으로 작성해 주세요.)
• 기여한 프로젝트를 상세히 작성해 주세요. (프로젝트 기간, 역할, 사용한 기술, 인프라 구조, 도입한 개선 사항 등)

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사

함께할 동료를 위한 한마디

"System Engineer의 모든 것을 경험할 수 있어요"

• 복잡한 문제를 직면하고, 명확하게 정의하며, 최적의 방식으로 해결할 수 있는 사람. 그런 사람이 토스에서 인프라를 혁신합니다. 우리와 함께 토스의 기술 기반을 설계해 나가고 싶다면, 지금 지원해 주세요!