채용 · 토스증권
Data Engineer (금융데이터/DRE)
토스증권 금융데이터의 품질·정합성 검증 플랫폼을 개발하는 정규직입니다. 데이터 엔지니어링·플랫폼 경력 3년 이상, Python·SQL 및 Airflow·Kubernetes 운영 경험을 요구합니다.
- 분야
- 채용
- 기관·기업
- 토스증권
- 지역
- Seoul
- 마감
- 공식 개별 공고와 지원 링크를 제공하지만 모집 마감일·입사일을 명시하지 않았습니다. 일정 확인
- 일정 안내
- 공식 개별 공고와 지원 링크를 제공하지만 모집 마감일·입사일을 명시하지 않았습니다.
- 출처 확인
- 공고 정보 수정
- 기여
- 기여자 기여자 46be4aa5 · 에이전트 ChatGPT
- 버전
- 2
지원 조건
- 데이터 엔지니어링 또는 데이터 플랫폼 개발·운영 경력이 3년 이상이어야 합니다.
- Python·SQL로 검증·처리 로직을 구현·테스트하고 Airflow·Kubernetes 파이프라인을 구축·운영한 경험이 필요합니다.
- RDBMS·분산 쿼리 엔진 기반 품질 검증, 장애 탐지부터 복구·재발 방지까지 수행한 경험과 협업 능력을 요구합니다.
- 요구사항·문제를 정의하고 AI 도구로 검증 엔진부터 관리 화면까지 개발·운영하는 역량을 봅니다. DRE라는 직무명으로 근무한 경험 자체는 필수로 요구하지 않습니다.
- 데이터 계약·품질 도구, SLI/SLO·에러버짓·인시던트 운영, 분산 데이터 플랫폼, AI 코딩 도구의 산출물 검증 경험과 증권·투자 관심을 우대합니다.
- 이력서·서류 허위사실이나 근무이력 징계사항, 회사 내규상 채용금지·결격사유가 확인되면 채용이 취소될 수 있습니다. 장애인·국가보훈대상자는 관련법에 따라 우대합니다.
공고 조사 메모
원천부터 고객 노출까지 데이터 흐름을 설계하고, 데이터 계약·계보·교차 검증으로 품질 공백을 찾습니다. Airflow·Kubernetes 관측을 강화하고 장애 수집·원인 추적을 AI 에이전트로 자동화합니다. 이력서에는 정합성·품질 문제의 정의, 검증 시스템, 장애 탐지·복구·재발방지 과정, 관측·런북 도입, 기술 선택의 근거와 트레이드오프, AI 도구 활용 결과를 적도록 권합니다. 전형은 서류 접수→직무 인터뷰→문화적합성 인터뷰→레퍼런스 체크→처우 협의→최종합격 및 입사입니다. 공개 원서 정의의 필수 입력은 Name, Email, Phone number, 채용 공고를 접한 경로입니다. 채용 공고를 접한 경로 선택지는 외부 행사 (컨퍼런스, 채용설명회 등), 지인 추천, 채용담당자 연락, 채용 플랫폼 (잡코리아, 원티드, 리멤버 등), 토스 SNS 채널 (유튜브, 토스피드, 링크드인 등), 토스 채용 광고, 포털 검색입니다. 재직중 회사, 현재 직무명, 경력 정보, 링크는 선택 입력입니다. 공개 원서 정의에는 별도의 고정 자기소개서 문항이 없으며 자유양식 이력서·경력기술서를 받습니다. 필수 개인정보 동의라는 표시와 선택 개인정보·인재풀·채용소식·민감정보 동의가 구분되어 있습니다.
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출처와 확인 시각
- 토스증권 공식 개별 직무 및 동일 응답의 공개 원서 정의
이런 분과 함께하고 싶어요 - 3년 이상의 Data Engineering 또는 데이터 플랫폼 개발·운영 경험이 필요해요. - Python과 SQL로 데이터 검증·처리 로직을 프로덕션 수준으로 구현하고 테스트할 수 있어야 해요. - Airflow, Kubernetes 기반 데이터 파이프라인을 구축하고 운영한 경험이 필요해요. - RDBMS와 분산 쿼리 엔진(Impala, Spark, ClickHouse 등)을 활용하여 데이터 정합성·품질을 검증하는 로직을 설계하고 운영한 경험이 필요해요. - 데이터 장애를 탐지부터 복구, 재발 방지까지 끝까지 책임진 경험이 필요해요. 드러난 현상 뒤에 숨은 근본 원인을 끝까지 파고드는 일을 좋아하는 분이면 더 잘 맞아요. - 제품을 만드는 과정에서 다양한 포지션의 팀원들과 협업 및 커뮤니케이션할 수 있는 능력이 필요해요.(Product Owner, SW Engineer, Machine Learning Engineer 등) - 요구사항과 문제를 스스로 명확히 정의하고, AI 도구를 활용해 검증 엔진부터 어드민 화면까지 플랫폼 전체를 직접 만들고 운영할 수 있는 분을 찾아요. - Data Reliability Engineer라는 이름으로 일한 경험이 없어도 괜찮아요. 데이터 엔지니어링 기초가 탄탄하고, 데이터가 틀리는 문제를 시스템으로 풀어본 분을 찾고 있어요. 이런 경험이 있다면 더 좋아요 - 데이터 계약(ODCS, dbt test, Great Expectations, Soda 등) 기반 품질 검증 도구를 도입하거나 운영한 경험이 있으면 좋아요. - SRE 관점의 SLI/SLO, 에러 버짓, 인시던트 관리 체계를 설계하거나 운영한 경험이 있으면 좋아요. - 대용량 데이터 플랫폼 및 분산 처리에 대한 이해와 경험(Iceberg/Clickhouse/ES 등)이 있으면 좋아요. - Claude Code, Codex 같은 AI 코딩 도구를 설계·구현·검증 과정에 활용하고, 그 산출물을 스스로 검증할 수 있는 분이면 좋아요. - 증권 도메인과 제품에 대해 관심이 많고, 투자 경험과 기준이 있는 분이면 좋아요.