- Location
- Seoul
- Department
- Engineering
Description
<pre># 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 토스의 Data Analytics Engineer(DW)는 토스의 전사 데이터 파이프라인을 개발/운영/최적화하는 Data Warehouse(DW)팀에 소속되어 있어요.
- 전사 차원에서 중요한 통합 데이터마트를 구축하고 운영하고 있어요.
- 테이블 메타정보, 데이터 품질, 배치 작업, 대시보드 관리시스템 등을 개발/운영하고 있어요.
- 분석가, ML, DS, DE와 밀접하게 협업하고, 데이터 활용에 어려움을 겪는 상황을 함께 해결하고 있어요.
# 합류하면 함께 할 업무에요
- 빠르게 성장하는 애자일조직에서의 효율적인 DW환경을 경험하고 함께 만들어요.
- 데이터마트를 설계하고 Hadoop-Ecosystem과 오픈소스솔루션 기반에서 DW Data Workflow 개발 및 자동화 업무를 수행해요.
- 데이터 마트들에 있어서 Data Quality Check과 Governance를 구축해요.
- 데이터 파이프라인의 효율적인 수행과 테스트를 위한 장치들을 개발하고 운영해요.
# 이런 분과 함께하고 싶어요
- Hadoop-Ecosystem, Database, Data Warehouse, 데이터 분산 처리에 대한 기본적인 이해가 있으신 분이 필요해요.
- 복잡하거나 반복적인 문제를 데이터모델을 이용하여 단순화, 자동화하여 해결한 경험이 있으신 분이 필요해요.
- SQL 상급, Python 중급 정도의 기술역량이 있으신 분이 필요해요.
- Airflow 운영 및 트러블슈팅이 가능하신 분이면 좋아요.
- 데이터 플랫폼 작업과 함께 마트 작업도 하실 수 있는 분이면 좋아요.
- 대용량 데이터 처리 및 분석을 위한 시스템 요구사항을 도출하고 구축해본 경험이 있으시면 좋아요.
- 토스의 데이터를 AI 가 더 잘 이해할 수 있도록 데이터에 컨텍스트를 입히거나 시멘틱레이어 구축과 AI 레디를 위한 작업을 진행해본 경험이 있다면 좋아요.
# 이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해주세요
- 경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
- 데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운점을 구체적으로 언급해주시면 좋아요.
- 실제 서비스에 적용하여 개선한 경험이 있다면 결과를 수치로 나타내주면 좋아요 (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외 해주세요)
# 토스로의 합류여정
- 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
# 함께 할 동료를 위한 한마디
> "팀원 모두가 어제보다 나은 서비스에 지향점을 두고 있어요"
- 저는 업무적으로는 금융데이터만의 위험한 매력에 끌렸고, 문화적으로는 나의 성장이 회사의 성장을 줄것으로 보여 토스에 합류했어요.
- 기존의 회사에서 가장 스트레스였던것은 회사가 정한 지향점으로 이끌려야만하는 것이었는데요, 토스는 입사 전에 들었던 모든 것을 훨씬 상회하는 자율성과 내가 정한 업무량, 그리고 향상심 높은 팀원 모두가 "어제보다 나은 서비스"에 지향점을 두고 있더라구요.</pre>
Skills
PythonSQLHadoopAirflow
