Data Engineer (DataOps)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스증권 Data Engineer(DataOps)는 Data Division 내 Data Infra Team에 속해 있어요.
• Data Infra Team은 데이터 조직 전체가 사용하는 플랫폼과 배포 인프라를 책임지는 팀이에요.
• 로그·검색 플랫폼과 빅데이터 플랫폼을 운영하고, 데이터 입수부터 서빙까지 다양한 작업이 올라가는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하며 기술 지원을 하고 있어요.
• 데이터 엔지니어들이 만든 결과물이 안전하고 빠르게 배포되도록 데이터 CI/CD 체계를 만들어 가고 있고, 사내 데이터 리터러시를 높이기 위한 데이터 분석 플랫폼도 개발하고 있어요.

Data Division을 소개해요

• 토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
• 다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하고, 주기적인 Tech Weekly로 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.

합류하면 함께 할 업무예요

• 토스증권 DataOps는 데이터 조직의 결과물이 금융권 기준을 지키면서도 빠르게 서비스에 닿도록 길을 만드는 역할이에요.
• 로그·검색 플랫폼, 데이터 전용 Kubernetes, 데이터 CI/CD 체계를 운영하며 데이터 엔지니어링의 공통 기반을 제공해요.
• 이번 채용은 아래 두 영역에 집중해요. 두 영역을 모두 경험했을 필요는 없고, 둘 중 한 영역에서 함께할 동료를 찾고 있어요.
• 1️⃣ 로그·검색 플랫폼 엔지니어링
  • Elasticsearch 기반 로그 플랫폼은 증권 서비스 운영의 핵심 도구예요. 피크 시간 기준 초당 천만 건 이상의 로그를 지연 없이 입수하고 빠르게 검색할 수 있도록 수집부터 적재까지 파이프라인 전 구간의 안정성과 효율을 높여요.
  • 수백 개의 Vector 에이전트로 이루어진 로그 수집 계층을 책임져요. 에이전트의 등록, 배포, 설정 변경을 자동화하고, 서비스 팀이 직접 로그 수집을 신청하고 관리할 수 있는 셀프서비스로 발전시켜요.
  • 지속적으로 커지는 로그 규모를 수용하기 위해 현재 구조의 한계를 넘는 새로운 플랫폼과 아키텍처를 연구·검증해 도입을 주도해요.
  • 로그 플랫폼을 로그에 머물지 않는 관측 플랫폼으로 넓혀요. 로그와 트레이스, 메트릭을 한 플랫폼에서 함께 다루는 방향을 연구하고, 로그 데이터를 데이터 플랫폼과 연결해 분석과 서비스에 활용할 수 있는 경로를 검토해요.
  • 종목, 뉴스, 콘텐츠 검색을 뒷받침하는 Elasticsearch 검색 플랫폼과 추천·의미 기반 검색에 쓰이는 Milvus 벡터 검색 플랫폼을 운영하고, 검색 엔지니어가 인덱스 설계와 성능 문제를 빠르게 풀 수 있도록 기술 지원을 해요.
• 2️⃣ 데이터 배포·워크플로 플랫폼 엔지니어링
  • 금융권 컴플라이언스 기준에 맞춰 배치 잡, 모델, 파이프라인 코드 같은 데이터 아티팩트가 Kubernetes까지 안전하게 도달하는 표준 배포 경로를 설계하고, 각 팀이 직접 반복 가능하게 배포할 수 있는 셀프서비스 환경으로 제공해요.
  • 여러 팀이 각자 운영하는 데이터 워크플로 스케줄러를 거버넌스 기준을 만족하는 표준 형상으로 제공하고, 공통 플랫폼으로 발전시켜요.
  • 데이터 입수, 서빙, 배치, 내부 도구가 올라가는 데이터 전용 Kubernetes를 운영하고, 배치·스트리밍·서빙처럼 특성이 다른 워크로드마다 알맞은 오케스트레이션 전략과 운영 기준을 설계해요.
  • 배포 상태를 관측할 수 있게 만들고 유지보수·장애 대응 프로세스와 연결해 운영 문제를 구조적으로 줄여요.
  • 데이터 엔지니어의 개발 경험을 지속적으로 분석하고, 불편한 지점을 프로세스와 도구로 개선해요. 새 방식의 필요성을 설득하고 조직에 정착시키는 일까지 책임져요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 토스증권의 팀원은 각자의 자리에서 목표를 향해 주도적으로 일해요. 눈앞의 문제를 넘기는 데서 멈추지 않고 "왜 반복되는가", "이게 최선인가"를 끝까지 파고드는 분을 찾아요.
• 데이터 플랫폼 또는 인프라 엔지니어링 경험이 3년 이상 필요해요.
• 로그·검색 플랫폼 또는 데이터 배포·워크플로 플랫폼 중 한 영역을 직접 구축하고 운영해 본 경험이 필요해요.
• 반복되는 장애나 성능 문제의 근본 원인을 찾아 구조적으로 해결해 본 경험이 필요해요.
• Elasticsearch 또는 동급 검색 엔진 클러스터를 직접 설치하고 구성하며 운영해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 대규모 로그 수집 파이프라인을 운영하며 처리량·지연 문제를 해결하거나 수집 에이전트 배포를 자동화해 본 경험이 있으면 좋아요.
• Kubernetes 위에서 배치, 스트리밍, 서빙 같은 상태를 가진 데이터 워크로드를 운영해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 여러 팀이 함께 쓰는 CI/CD 파이프라인이나 워크플로 스케줄러를 설계하고 플랫폼으로 제공해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 컴플라이언스나 보안 요건, 새로운 플랫폼처럼 조직의 일하는 방식을 바꾸는 변화를 유관 조직과 합의해 도입하고 정착시켜 본 경험이 있으면 좋아요.

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• 검색 엔지니어와 협업해 검색 품질을 개선하거나, 벡터 검색 서비스를 구축해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 분산 데이터베이스나 분산 처리 시스템을 운영하거나 활용해 본 경험이 있으면 좋아요.
• 대규모 플랫폼의 관측 체계를 구축하고, 장애 대응과 무중단 업그레이드·패치 작업을 주도해 본 경험이 있으면 좋아요.

토스증권에서 사용하는 기술

• 로그·검색: Elasticsearch stack, Milvus, Vector
• CI/CD·플랫폼: Kubernetes + Istio, HAProxy, GoCD, ArgoCD, GitHub Actions, Harbor, Vault, Ceph, Git
• 데이터: Hadoop, Impala, Spark, HBase, ClickHouse, Starrocks, Airflow, Kafka, Kafka Connect, KSQL, SQL, dbt
• 관측: OpenTelemetry, Prometheus + Thanos, ElastAlert, Grafana
• 언어·프레임워크: Python, Kotlin, Java, Spring Boot, Spring Cloud Config
• 저장소: Oracle, MySQL, MongoDB, Redis

토스증권으로의 합류여정

• 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 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.