[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요] - 커머스 검색 플랫폼팀은 토스 쇼핑의 검색 경험 전반을 책임지는 팀이에요. - 사용자가 원하는 상품을 가장 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록, 검색 인프라부터 데이터 파이프라인, 피처 서빙, 품질 분석 시스템까지 검색의 모든 기술적 기반을 설계하고 운영해요. - 다양한 데이터 소스에서 발생하는 로그와 상품 데이터를 안정적으로 수집·처리하고, 검색 인덱싱과 랭킹 모델이 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 동작할 수 있도록 검색용 데이터 파이프라인을 구축해요. - 검색 품질을 지속적으로 높이기 위해 쿼리 로그 분석, 피처 집계, 실시간 서빙 시스템을 고도화하고 있어요. - 단순히 검색 결과를 보여주는 것을 넘어, “토스 쇼핑의 검색이 곧 사용자 경험의 핵심이 되도록 만드는 것”이 우리의 목표예요.

[합류하면 함께 할 업무에요] - 커머스 검색 서비스의 품질을 높이기 위한 대규모 데이터 파이프라인(스트리밍/배치) 을 설계하고 개발해요. - 사용자 검색 로그(질의, 클릭, 노출 등)와 상품 데이터를 수집·정제하여 검색 랭킹 및 추천 모델에 필요한 데이터를 제공해요. - 상품 인덱싱 및 실시간 피처 서빙 시스템을 구축하고, 빠르고 안정적인 검색 경험을 위한 서버를 개발해요. - 검색 로그 기반의 품질 평가, 쿼리 이상 탐지, 유저 행동 분석 로직을 개발해 검색 품질을 지속적으로 개선해요. - Airflow, Spark, Kafka, Flink 등을 활용해 검색·추천 모델 학습 및 서빙용 데이터 워크플로우를 설계하고 운영해요.

[이런 분과 함께하고 싶어요] - 검색/추천 시스템을 위한 데이터 파이프라인(수집·처리·분석) 개발 경험이 있는 분 - 대용량 분산 시스템(Kafka, Spark, Flink, Hadoop, Hive, Elasticsearch 등)을 다뤄본 경험이 있는 분 - Java, Scala, Python 중 하나 이상의 언어로 서버나 데이터 애플리케이션을 개발할 수 있는 분 - 실시간 데이터 처리, 분산 처리, 검색 인프라 설계 경험이 있으면 좋아요 - Airflow 기반 워크플로우나 Feature Store 구축 경험이 있으면 좋아요 - 커머스 검색, 추천, ML 기반 서비스 개발 경험이 있다면 더욱 좋아요

[이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해주세요] - 단순히 어떤 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술 등을 사용했는지보다 어떤 과제였는지, 이를 해결하기 위해 어떤 것을 사용했고, 어떻게 문제를 해결했는지 자세히 작성해 주세요. - 토스와 유사한 플랫폼을 활용해본 경험이 있다면 좋아요. 하지만 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술은 우리가 엔지니어로서 문제를 해결하기 위한 도구일 뿐이라고 생각해요. 이보다 실제 지원자의 성장 가능성과 문제 해결 능력을 더 중점적으로 보고 있으니 관련 사례가 있다면 꼭 서류에 작성해 주세요. - 플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나 성능이나 시스템 리소스 사용 측면에서 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해 주세요. - 오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 이슈를 해결해 보았거나 부족한 기능을 직접 개발하거나 보완한 경험이 있다면 작성해 주세요.

[토스로의 합류여정] 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격