Data Scientist

담당업무

• 토스뱅크 여신의 사후관리와 수익 및 비용 효율 개선 관련 모델 개발 및 운영

• 연체 진입 전후 고객 세분화 및 고객군별 최적 회수 액션 추천 모델과 로직 개발

• 다양한 회수 채널의 효과 분석 및 회수 성과와 비용을 고려한 최적화 방안 도출

• 자체 채권평가모델 구축 및 NPV 기반 사후관리 액션 가치 평가

• 여신 수익성 극대화를 위한 금리 최적화 모델 개발 및 상품·포트폴리오 단위 최적화 검토

• 금융 특화 상담 AI, AI CRM Agent 등 여신 AI Product 성능 개선 및 고객 전환율 향상을 위한 데이터 분석 및 모델링

• AI 서비스 안정 운영을 위한 데이터 품질, 모델 품질, 성능 모니터링, 테스트 프로세스 구축 및 개선

• 여러 부서와의 협업을 통한 문제 정의 및 해결

지원자격

• 정형 데이터를 이용한 머신러닝 모델 개발 및 실제 서비스/비즈니스 문제 적용 경험

• 데이터와 머신러닝에 대한 수학적 이해와 통계적 지식 기반의 복잡한 문제 구조화 능력

• SQL, Python 등 데이터 분석 및 모델링 도구 능숙자

• 재현 가능하고 유지보수하기 쉬운 분석 및 모델링 코드 작성 능력

우대사항

• 여신의 회수, 리스크, 가격 정책, 포트폴리오 관리 등 금융 도메인 경험

• 데이터 파이프라인, 피처 생성, 학습 자동화, 배포, 모니터링 등 ML lifecycle 전반에 대한 관심

• A/B Test, 실험 설계, 성과 측정, 모델 적용 효과 분석을 통한 데이터 기반 의사결정 리드 경험

• 비즈니스 임팩트와 서비스 적용까지 고려한 모델링 경험

• 고객 세분화, 예측 모델링, 추천, 최적화, uplift modeling 등을 활용한 데이터 기반 의사결정 문제 해결 경험

• LLM, RAG, AI Agent 등 생성형 AI 기술을 활용한 AI Product 개발, 운영 또는 성능 개선 경험

• 장애인 및 국가보훈대상자 (관련 법령에 의거)

이력서 작성 팁

• 실질적인 개발 경험이 구체적으로 드러나도록 사례 중심으로 작성

• 문제를 해결하기 위해 기술적으로 고민한 내용과 실제 구현한 내용 기재

• 아키텍처 복잡도와 개발 구현 리소스의 트레이드오프 사이에서 비용 효율을 비교 분석하여 우선순위를 결정한 경험 기재

• 진행했던 프로젝트가 비즈니스 임팩트를 낸 경험에 대해 상세히 작성

• 개발한 제품을 프로덕션에 적용하고 성과 지표를 보며 고도화한 경험 기재

전형절차

1. 서류접수

2. 과제기반 인터뷰

3. 직무 인터뷰

4. 문화적합성 인터뷰

5. 레퍼런스 체크

6. 처우협의

7. 최종합격 및 입사

유의사항

• 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우 채용 취소 가능

• 토스뱅크 취업규칙 제8조(채용결격)에 따른 결격사유 해당자는 채용 취소 가능

함께할 동료를 위한 한마디

• 데이터 분석과 모델링에 그치지 않고 실제 비즈니스에 적용하여 임팩트를 창출하는 팀

• 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 재정의하여 토스뱅크의 여신 수익 향상에 직접 기여

• 방대한 데이터를 분석하며 고객과 금융시장에 대한 깊은 이해 가능

마감기한

상시채용