합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

토스뱅크의 Data Engineer(Platform)는 Data Division 내 Data Platform 팀에 속해 있어요.
Data Platform 팀은 Hadoop(Infrastructure), Airflow(Workflow), Trino/Impala(Query Engine), BI/EDA 플랫폼(Superset·Tableau 등) 등 전사 핵심 데이터 플랫폼을 운영하며 데이터의 신뢰성과 확장성을 책임져요.
앞으로는 온프레미스 오픈소스 환경과 AWS·GCP 클라우드가 결합된 하이브리드형 데이터 플랫폼으로의 전환을 진행하고 있어요. 클라우드 네이티브 기술을 적극 도입해 플랫폼의 확장성과 유연성을 한 단계 높이는 여정을 함께할 분을 찾고 있어요.
분산 쿼리 엔진을 통해 대규모 데이터를 누구나 빠르고 안정적으로 조회할 수 있는 환경을 만들고, BI/EDA 플랫폼으로 데이터 기반의 의사결정을 지원해요.
단순 운영을 넘어, 플랫폼의 리소스를 최적화하고 엔지니어와 분석가의 개발자 경험을 개선하는 것이 팀의 주요 미션이에요.

합류하면 함께할 업무예요

Hadoop 기반 대규모 데이터 인프라와 Kubernetes 환경의 Airflow 플랫폼을 설계하고 고도화하며, 전사 파이프라인의 안정성을 책임져요.
온프레미스와 클라우드(AWS·GCP)가 공존하는 하이브리드 데이터 플랫폼 아키텍처를 설계하고, EKS·GKE, S3·GCS, EMR·Dataproc·BigQuery 등 클라우드 서비스 기반으로 워크로드의 클라우드 전환을 주도해요.
Trino, Impala, Spark SQL 등 분산 쿼리 엔진을 운영하며 성능 병목을 분석하고 튜닝하여 데이터 조회 환경을 개선해요.
self-service BI 환경과 일관된 지표를 보장하는 semantic layer를 설계하고, 이를 기반으로 AI agent·사내 LLM이 데이터를 안전하게 조회/활용하는 플랫폼을 만들어가요.
Tableau, Superset 등 BI/EDA 플랫폼을 운영하며 장애 진단부터 자동화/알럿 체계 고도화까지 코드 기반으로 풀어가요.
플랫폼 운영 효율을 위해 성능 장애 및 확장성 이슈를 분석하고, 코드 기반의 운영 자동화 방안을 주도적으로 설계하고 구현해요.
전사 데이터 엔지니어/분석가와 협업하여 누구나 쉽고 안전하게 데이터를 활용할 수 있는 플랫폼 환경과 시스템을 고도화해요.
새로운 기술과 오픈소스를 검토하고 도입해 데이터 플랫폼의 성능과 확장성을 지속적으로 높여요.

이런 분과 함께하고 싶어요

Hadoop, Spark 등 분산 처리 시스템에 대한 깊은 이해를 바탕으로 클러스터를 운영해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
AWS 또는 GCP 클라우드 환경에서 Kubernetes(EKS·GKE)를 운영했거나, EMR·Dataproc·BigQuery·S3/GCS 등 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 구축·운영해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
Trino 또는 Impala 등 분산 쿼리 엔진의 운영/성능 튜닝/장애 대응을 경험해 본 분이 필요해요.
Airflow 플랫폼을 운영하며 스케줄링 구조, 실행 리소스 관리, 장애 대응 등을 통해 전사 워크플로우의 안정성과 효율을 높여 본 경험이 있는 분이 필요해요.
Python 또는 Java/Scala 개발 역량을 갖추고, Docker/Kubernetes 환경의 서비스 배포·운영 이해도가 높은 분이 필요해요.
오픈소스를 코드 레벨에서 분석·수정해 문제를 해결하고, 다양한 팀과 협업하며 금융권의 보안·안정성 기준을 시스템에 녹일 수 있는 분이면 좋아요. semantic layer, BI/EDA, LLM·AI agent 접목에 관심이 있다면 더 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

Hadoop, Airflow, Trino, BI/EDA 등 주요 스택을 활용해 플랫폼의 안정성·성능·운영 효율을 개선한 구체적인 사례, 혹은 운영 과정에서 발견한 장애·병목·운영 비효율을 어떤 가설과 진단 과정을 거쳐 해결했는지 적어주세요.
AWS·GCP 환경에서 Kubernetes 혹은 데이터 플랫폼을 구축·운영한 경험이 있다면, 어떤 서비스(EKS·GKE, EMR·Dataproc·BigQuery 등)를 어떤 규모로 운영했고 아키텍처 설계·비용·안정성 측면에서 어떤 의사결정을 했는지 구체적으로 적어주세요. 온프레미스→클라우드 마이그레이션 경험이 있다면 전환 전략과 결과를 함께 담아주세요.
분산 쿼리 엔진 튜닝이나 워크플로우 최적화 등 데이터 소비자(엔지니어/분석가)의 경험을 개선한 성과를 중심으로 작성해 주세요.
실제 서비스 환경에서 발생한 문제(장애, 병목 등)를 해결한 과정과 그 결과를 수치나 객관적인 근거로 보여주시면 좋아요.
단순 구축/운영 경험보다는 기술적 고민을 통해 플랫폼을 어떻게 발전시키고 자동화했는지에 대한 이야기를 담아주세요.

토스뱅크로의 합류 여정

꼭 확인해주세요

함께할 동료를 위한 한마디

"Data를 다루는 Engineer는 어때야 하는지 배울 수 있어요"

Data Engineer로서 가장 보람을 느끼는 순간은 바로 데이터가 가치있게 쓰이는 것을 보는 순간일 거예요. 토스뱅크에서는 내가 다루는 데이터들이 회사 곳곳에서 소중하게 쓰이는 것을 쉽게 확인할 수 있어요.
토스뱅크에서는 다양한 부서와 대화를 나누며 협업할 기회가 많아요. 다양한 사업 목표를 듣고, 거기에 필요한 데이터들을 어떻게 Engineering 할 지 고민해보는 것은 토스뱅크에서 할 수 있는 특별한 경험입니다! 물론 뛰어난 엔지니어 분들과 함께하기 때문에, Data Engineering 뿐만 아니라 다른 다양한 Engineering 스킬도 기를 수 있어요.

"폭발적인 성장을 원하는 데이터 엔지니어에겐 최고의 회사예요"

대기업에서 오랜기간 근무하면서 보수적이고 도전이 없는 문화와 의사결정에 항상 답답함을 많이 느꼈는데요, 토스뱅크에 합류하고 나서 여긴 저보다 훨씬 뛰어난 사람들 사이에서 엄청난 성장을 할 수 있는 곳이라고 느끼고 있어요.
토스뱅크가 성장하면서 데이터에 대한 요구사항 또한 다양해지고 챌린징해지고 있어요. 이런 폭풍성장 중인 회사에서 훌륭한 동료들과 함께 데이터 엔지니어로서 압도적인 성장을 원하시는 분에게는 토스뱅크는 최고의 회사라고 확신해요

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Data Engineer - Platform