Data Engineer (Search)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권 Data Engineer(Search)는 AI Tribe 내 AI Intelligence Silo에 속해 있어요.
• AI Intelligence Silo는 Data Engineer, Machine Learning Engineer, Server Engineer, Frontend Engineer, Product Owner, Product Designer가 한 팀으로 협업하며, 증권 도메인의 데이터를 활용해 AI 기반 정보 제공 서비스를 만들고 있어요.
• 이 팀은 단순히 정보를 나열하는 데 그치지 않고, 어떤 데이터를 어떤 기준으로 가공하고 제공해야 투자자에게 도움이 되는지를 중심으로 빠르게 실험해요.
• 검색은 다양한 증권 데이터와 AI 서비스가 연결되는 첫 진입점으로, Data Engineer(Search)는 AI 기반 데이터 서비스에서 공통으로 활용 가능한 검색/인덱싱을 책임져요.
• 토스증권 Data Engineer(Search)는 검색 서비스를 구성하는 데이터 및 인덱싱 영역을 중심으로 일해요. 대규모 포털이나 커머스의 검색 알고리즘 조직과 달리, 알고리즘이나 랭킹 모델 고도화보다는 검색 인덱싱을 위한 데이터 흐름과 인프라를 안정적으로 설계·운영하는 데 집중하고 있어요.

 

 

합류하면 함께 할 업무예요

• 종목, 자동완성, 뉴스, 커뮤니티 등 토스증권 검색 서비스의 인덱싱 파이프라인을 설계/운영해요.
• 검색 인덱싱을 위한 실시간/대용량 데이터 파이프라인을 설계하고 안정적으로 운영해요.
• Elasticsearch 기반 검색 인덱스를 이해하고, 데이터 관점에서 인덱싱 구조와 성능을 개선해요.
• 검색 데이터를 안정적으로 제공하기 위한 데이터 정합성 관리, 재색인 전략을 함께 고민해요.
• 점진적으로 Graph 검색, 신규 데이터 소스 ingestion 등 검색을 넘어선 데이터 엔지니어링 영역으로 업무를 확장 할 수 있어요.

 

 

이런 분과 함께하고 싶어요

• 3년 이상의 Data Engineering 경험이 있는 분을 찾아요.
• 기본적인 프로그래밍 역량을 갖추신 분이면 좋아요.
• 실시간 또는 배치 기반의 데이터 파이프라인을 설계하거나 운영해본 경험이 있으면 좋아요.
• 다양한 데이터 소스를 수집·가공하여 서비스에 활용해본 경험이 있으면 좋아요.
• Spark, Hadoop, Impala 등 대용량 데이터 처리 플랫폼을 이해하고 있거나 사용해본 경험이 있으면 좋아요.
• 새로운 도메인과 기술을 배우는 데 열정과 호기심이 있는 분을 찾아요.
• 혼자보다는 함께 고민하고 피드백을 주고받으며 성장하는 환경을 선호하는 분이면 좋아요.

 

 

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• Elasticsearch, Lucene, Solr 등 검색 서비스 인프라를 사용하거나 운영해본 경험이 있으면 좋아요.
• 검색, 추천, 랭킹 등 검색 도메인에 관심이 있거나 관련 경험이 있으면 좋아요.

 

 

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 데이터 파이프라인, ETL, 스트리밍 등 직접 설계/개발/운영해본 경험을 구체적으로 작성해 주세요.
• 프로젝트에서 맡은 역할과, 그 경험을 통해 무엇을 배우고 개선했는지를 함께 작성해 주시면 좋아요.
• 검색이나 Elasticsearch 경험이 있다면 규모가 작아도 좋으니 어떤 문제를 해결했는지 작성해 주세요.

 

 

토스증권으로의 합류여정

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

 

 

기타사항

• 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
• 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
• 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

 

 

함께 할 동료를 위한 한마디
“ 검색은 서비스 전체 경험의 바닥을 이루는 중요한 기능이에요. 검색을 직접 책임지고 운영해보고 싶은 분이라면, 이 팀에서 분명히 단단한 엔지니어링 경험을 쌓을 수 있을 거예요!

• 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.