합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권은 “고객의 모든 투자 경험 혁신할때까지”라는 목표 아래 누적 가입자 740만 명, 월간 400만 명 활성 유저를 보유하고 있으며, 해외주식 거래대금 1위로 빠르게 성장 중이에요. 또한 주식, 채권, 옵션 등 다양한 투자 상품으로 고객의 선택 폭을 넓히고 있어요.
• 그 중심에는 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼이 있어요. 지금 토스증권은 대규모 실시간 거래 데이터, 사용자 행동 데이터, 리스크·회계·규제 데이터 등 복잡한 요구를 가진 환경에서 데이터 아키텍처를 설계해야 하는 중요한 전환점에 있어요.
• 이 구조적 변화를 함께 설계하고 리드할 Head of Data Engineering을 찾고 있어요. 이 역할은 단순한 운영을 넘어, 토스증권의 데이터 미래를 정의하고, 조직이 데이터 중심으로 일할 수 있게 만드는 주역이에요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 중장기 비즈니스 전략에 맞춰 On-Premise 기반 분산 아키텍처를 설계·구축하고, Hadoop 개선과 Kafka 중심 Streaming-first 전환을 통해 데이터 사일로를 해소하며 SSOT 기반 통합을 리딩해요.
• Spark/Flink 및 Kafka 기반의 대규모 Batch·Streaming 파이프라인을 구축·운영하고, 고가용성 ETL/ELT 설계와 성능 최적화를 통해 안정적인 데이터 처리를 책임져요.
• 데이터 표준(레이어링·네이밍·권한)과 품질 관리(DQ 룰/SLA/Lineage), 메타데이터 및 개인정보(PII) 기반 규제 준수 체계를 설계·운영해요.
• 서비스, 리스크, 회계, AI, 백엔드 등 조직 간 데이터 이해관계를 조율하며, 데이터 통합 전략과 오너십 정의를 포함한 전사 데이터 전략을 수립·실행해요.
• 데이터 조직의 목표·구조·프로세스를 설계하고, 코칭과 의사결정을 통해 성장하는 조직을 이끌며 기술 부채를 해결하고 신뢰 기반으로 조직을 리드해요.
• ML 플랫폼과 LLM/추천 서비스 인프라를 총괄 설계·운영하고, 서비스팀과 협업해 모델 배포·운영·모니터링 표준 및 자동화 파이프라인을 구축해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 10년 이상의 데이터 엔지니어링 또는 플랫폼 아키텍처 경험이 필요해요.
• 대규모 클러스터(Hadoop, Kafka 등) 설계·운영 경험이 필요해요.
• 실시간 스트리밍 및 배치 데이터 처리 아키텍처 설계 역량이 필요해요.
• 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 권한 관리 체계 구축 경험이 필요해요.
• 엔지니어링 조직 리딩 경험(5~50명 규모)을 보유하시면 좋아요.
• 다양한 조직 간 이해관계 조율 및 커뮤니케이션 역량을 보유하셨으면 해요.

이런 분이면 더 좋아요

• 증권, 은행, 핀테크 등 금융 데이터 경험이 있으시면 더 좋아요.
• 규제 환경(PIPA, 전금법 등) 내 데이터 처리 경험이 있으시면 더 좋아요.
• Semantic Layer 또는 Data Mesh 구축 경험이 있으시면 더 좋아요.
• 실시간 거래 또는 광고·쇼핑 서비스 데이터 경험이 있으시면 더 좋아요.
• 대규모 모델 학습·서빙 및 MLOps/LLMOps 파이프라인 (Kubeflow, Argo, H100/H200 GPU 클러스터, vLLM, Triton 등) 설계·운영 경험과 추천/LLM 서비스 운영 경험이 있으시면 더 좋아요.
• Feature Store 기반 실시간 추천, 모델 최적화·프로파일링(BentoML, ONNX, TorchServe 등), LLM 파인튜닝 및 RAG 운영 경험이 있으시면 더 좋아요.