Data Engineer (Search)

About the role

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 집중 하고 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.

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Company Intel

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