ML Engineer (OCR)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권 ML Engineer(OCR)은 Automation Platform Team에 속해 있어요.
• Automation Platform Team(APT)은 '기술로 문제를 해결하여 사람들에게 실질적인 가치를 제공한다'는 미션 아래, 토스증권의 생산성을 10배로 끌어올리고 지속 가능한 스케일업을 만들어가는 팀이에요.
• 이를 위해 OCR, 스크래핑, QA 자동화 등 다양한 자동화 제품을 직접 만들고 운영하는 end-to-end 엔지니어링을 담당하고 있어요.

 

 

합류하면 함께 할 업무에요

☑️ 토스증권 Retail 업무 자동화 OCR 개발을 담당해요.

• 토스증권 내 수작업으로 처리되고 있는 다양한 Retail 운영 업무를 OCR로 자동화해요.
• 외부 기관에서 발급되는 서류와 내부 검수 대상 콘텐츠를 단계적으로 OCR 파이프라인에 편입시키고, 엣지 케이스에 대한 인식률을 끌어올리며 커버리지를 확장해 나가요.
• 도메인 PO/엔지니어와 직접 문제를 정의하고, OCR이 해결해야 하는 지점과 현실적인 대안을 함께 설계해요.

☑️ OCR 학습 파이프라인을 구축해요.

• OCR/VLM 모델을 파인튜닝하고 고도화해요.
• 데이터 수집/전처리/augmentation/평가/배포까지 전 단계를 ML Engineer가 주도해요.

☑️ OCR 모델 스택을 운영을 담당해요.

• 오픈소스 OCR/VLM, document layout, orientation 분류기 등 현재 스택을 다루며, 필요에 따라 모델을 교체하거나 in-house로 학습한 모델을 도입해요.
• OCR 모델뿐만 아니라, 전/후처리 로직 등 end-to-end로 품질을 책임져요.

☑️ 운영 환경의 모델 안정성을 책임져요.

• 서비스 엔지니어와 긴밀하게 협업하며 런타임 안정성과 정확도를 함께 끌어올려요.

 

 

이런 분과 함께하고 싶어요

• 이미지/문서 처리 경험이 있는 분을 찾고 있어요.
  •  Python(OpenCV, PyMuPDF), Node(sharp) 라이브러리를 활용한 이미지/문서 처리 경험이 필요해요.
  • 대량의 이미지를 범주화하고, 지식베이스에서 잘 찾아낼 수 있도록 임베딩, 인덱싱 구조를 설계/최적화해 본 경험이 있는 분이면 좋아요.
• VLM/OCR 모델링 경험이 있는 분을 찾고 있어요.
  • SOTA VLM/OCR 모델을 빠르게 적용 및 평가해 본 경험이 필요해요.
  • LoRA 등 도메인 특화 튜닝 경험이나, 작은 모델의 정확도/가용성 최적화 경험, document layout 모델 활용 경험이 있으면 좋아요.
• 학습 데이터 파이프라인 설계 경험이 있는 분을 찾고 있어요.
  • 도메인 문서를 합성하고 레이블을 자동 생성해 봤거나, 실제 입력 분포를 모사하는 augmentation 전략(스캔,팩스,JPEG 등)을 설계해 본 경험이 필요해요.
  • 또는 학습 데이터가 부족한 상황에서도 개발해 본 경험이 있으면 좋아요.

 

 

이런 경험이 있다면 더 좋아요 

• 개인정보 태깅, 도장, 저품질 스캔 등 금융 도메인 문서의 특수성을 이해하고 다뤄본 경험이 있다면 더 좋아요.
• 데이터 수집/전처리 → 모델링 → 서비스 적용까지 전체 파이프라인을 혼자서 끌고 갈 수 있는 분이면 더 좋아요.
• DVC, MLflow 등으로 학습 데이터와 실험 결과를 재현 가능하게 관리해 본 경험이 있다면 더 좋아요.
• 새 논문/릴리스를 빠르게 찾아 사내 적용 가능성을 판단할 수 있는 분이면 더 좋아요.
• 정부 문서, 개인정보 문서 등 학습/재처리 과정에서 사용되는 문서의 보안 및 컴플라이언스 제약을 함께 고려해 본 경험이 있다면 좋아요.
• DocOwl 등 문서 특화 모델을 실제 프로덕션에 붙여본 경험이 있다면 더 좋아요.
• Qwen-VL, InternVL 등 vision 모델을 실제 프로덕션에 붙여본 경험이 있다면 더 좋아요.
• PII 마스킹, 비식별화 파이프라인 설계 경험이 있다면 더 좋아요.

 

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 해결하려던 문제와 선택한 방법, 그에 따른 결과(지표 변화·제품 변화)를 명확하게 작성해 주세요.
• 모델 개발뿐 아니라, 운영 과정에서 시도했던 개선 내용도 함께 적어 주시면 좋아요.
• 전체 구조와 본인의 핵심 기여를 중심으로 작성해 주세요. 외부 공개가 어려운 내용은 제외해 주세요.

 

토스증권에서 사용하는 기술

• PyTorch, PEFT, onnxruntime-node, vLLM
• OpenCV, PyMuPDF, sharp
• NestJS, FastAPI, Gin
• DBOS, DVC, MLflow

 

토스증권으로의 합류여정

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

 

꼭 확인해 주세요

• 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

"본인이 갖고 있는 기술적 역량을 통해 실질적인 비즈니스 임팩트를 이끌어내고 싶었던 분이라면 큰 만족감을 얻으실 수 있을 거예요!"

• 토스증권의 OCR 모델링과 파이프라인 전반을 주도적으로 이끌어갈 ML Engineer를 기다려요.