MLEngineereral추천Platform커머스 광고OCRLLMOps토스소속 | 정규직합류하게 될 팀에 대해 알려드려요토스 커머스 도메인에 속하여 광고플랫폼에들어가는각종머신러닝기술이나 광고최적화알고리즘 등을구현,개발적용해요.광고의 타겟팅을보다정교하게 다듬고궁극적으로는최고의퍼포먼스를제공하는 광고플랫폼이 되는것에 집중할예정이에요.토스데이터조직에 대해 더알아보고싶다면? →토스 Data Division위키합류하면 함께 할업무에요토스의 상품 광고 최적화를위해 데이터를기반으로 가설생성하고 문제를해결해요.상품 광고 최적화를 위해 CTR/CVR/ROAS 최적화를위한추천모델을개발하고성능을 개선해요.토스 각종데이터를 분석하여 광고 최적화에도움이되는피처를발굴해요.광고 최적화를위해서필요한머신러닝모델을개발하고플랫폼개발해요.추천 로직과 모델등이광고 성과에미치는영향을정량적으로 측정하고 성능을개선해요.이런 분과 함께하고 싶어요디스플레이 광고 최적화문제를정의하고해결한경험을가진 분과 함께하고싶어요.리테일미디어 광고 최적화에대한경험이있으면 더욱좋아요.광고 추천,랭킹모델을개발하고 직접서빙해본경험이풍부하면좋아요.머신러닝에 대한 탄탄한백그라운드지식이있으면좋아요.직접 ML모델을구현하고프로덕션에적용하여비즈니스임팩트를낸경험이있으면좋아요.Pytorch, Tensorflow,XGBoost,LightGBM 등과같은머신러닝라이프러리 사용경험이있으면 좋아요.복잡한문제를이해하기 쉽게설명가능한커뮤니케이션역량을갖춘분이면좋아요.이력서는이렇게작성하시는걸추천해요진행했던 프로젝트가 조직에 큰영향력을미쳤다면 그내용을자세히작성해주세요.성능과 개발 구현 리소스의트레이드오프사이에서적절성을평가하고 우선순위를결정한경험이 있다면작성해주세요.추천,랭킹 모델을라이브에적용하고 성과 지표를보며고도화한경험이있다면작성해주세요.토스로의합류여정서류 접수 > 1차 직무인터뷰(코딩포함)>2차직무인터뷰 > 문화적합성인터뷰 >레퍼런스체크>처우협의>최종합격1차직무 인터뷰에서는간단한 코딩테스트이력체크,ML 기초지식테스트가진행될예정이에요.2차 직무 인터뷰에서는심층기술면접과 ML시스템설계를주제로면접이진행될예정이에요.함께할 동료를 위한한마디"광고 성과를최적화할다양한기술을구현하고빠르게적용하여 눈에보이는성과를만드는것,, 토스에서는가능해요!"자율성을 기반으로 직접방향을정하고 전체 과정을실행하는풍부한경험을할수있어요.아직은초창기 사업이라 다양한시스템의설계와구현을직접해볼수 있고 이결과가사업에즉각적으로반영되는즐거움이 있어요.다양한 금융 데이터와머신러닝기법을적용한 결과물을End-to-End로함께경험하실 분을기다릴게요!더 알아보기ML 기술로 비즈니스임팩트를만들어내는사람들,Data Scientist의 이야기토스 Data Scientist는 어떤 방법으로 비즈니스의목표를 달성하는 데 기여하고 있을까요?SLASH22DataScientist는어떻게비즈니스에기여할수있을까?황동현Data Scientist는어떻게비즈니스에기여할 수 있을까?토스의 데이터 사이언티스트는 '사일로'라고불리는 제품팀과 긴밀하게 협업합니다머신 러닝(MachineLearning) 기술을 통해 사일로의 니즈를 효율적으로 해소하기 위한 데이터사이언티스트들의 여정을공유합니다.새로운 변화를맞이한토스의데이터조직토스가 고객에게 가장 가치 있는 금융플랫폼이 되기 위해서는 데이터 경쟁략확보가 중요한데요. 이를 위해고민하는 홍수님의 이야기를 들어 보았어요.전체 채용공고 목록으로 돌아가기
