MLEngineerGeneral추천Platform커머스 광고OCRLLMOp:토스 소속 | 정규직합류하게 될 팀에 대해 알려드려요ML Engineer (Platform)은Machine Learning Platform 팀에 속하여,여러 MLEngineer 들 및MLOps Engineer와 함께일해요.ML 기술을 통해서 여러 비즈니스 도머인에서 발생하는 문제를해결하고,ML을기반으로 공통화된 기술 제품들을토스팀에제공해요.새로운 기술 제품을 탐색하고발굴하는작업부터, 데이터 파이프라인,ML 모델링 및 서빙과 모니터링까지유기적으로 커버하고 있어요.팀에서는 개인화 추천,광고 최적화,Vision,생성형AI 등 여러 모델 개발/서빙을 위한전체 파이프라인을제공하며,효율화를위한 플랫폼개발,ML인프라 구축 등의업무들도 진행하고 있어요.토스 데이터 조직에 대해더알아보고싶다면?→토스 Data Division 위키합류하면함께 할업무에요대규모 데이터에 기반한 FeatureStore, ModelTrainer,Model Registry,InferenceSystem,Monitoring시스템 등 ML파이프라인최적화를 위한 플랫폼을설계하고 개발해요.여러 팀이 공통으로 사용하는ML 라이브러리를개발하고,성능을개선하여 더효율적이고 확장 가능하도록 지원하며,토스의 다양한서비스에 맞게 최적화하는작업을수행해요.ML 시스템의 확장성과안정성을확보하며,머신러닝작업을더 효과적으로 수행할 수있도록 베스트 프랙티스와 가이드라인을작성하고 공유해요.ML 모델을 프로덕션 환경에서빙하여,안정적인운영을보장하고 최적화해요.이런 분과 함께하고 싶어요머신러닝과 딥러닝에 대한 깊이있는지식이있고,이를 대규모시스템설계와엔지니어링 문제에 적용한 경험이있으신 분이면 좋아요.Pytorch,TensorFlow,HuggingFace등주요머신러닝 및딥러닝 라이브러리를사용한 경험이 있으신 분이면좋아요.SQL 및 빅데터 플랫폼(Hadoop,Spark 등)을능숙하게 다루는분이면좋아요.머신러닝모델 경량화나 모델서빙을위한 최적화경험이있으면 좋아요.복잡한 기술적 개념을명확하고쉽게설명할수 있는커뮤니케이션역량을갖추신분이면좋아요.이력서는이렇게작성하시는걸 추천해요진행했던 과제가 조직에 큰 영향력을미쳤다면 그 내용을자세히작성해주세요.단순히 어떤 언어,플랫폼,프레임워크,기술 등을 사용했는지보다는,어떤 목적을 가진과제였는지, 이를해결하기 위해 무엇을사용했는지,어떻게 문제를해결했는지에 대해자세히 작성해주세요.플랫폼을 운영하면서발생한 치명적인 장애를해결해보았거나,성능/리소스 최적화를해 본 경험이있다면 작성해 주세요.오픈소스 사용 중에발생한 버그나 이슈를해결해 보았거나,부족한 기능을 개선하기위해 오픈소스에기여했던 경험이있다면 작성해 주세요.토스로의 합류여정서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩)>2차 직무 인터뷰 > 문화적합성인터뷰>레퍼런스체크 > 처우 협의 > 최종 합격1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트,이력 체크,ML 기초지식테스트가 진행될예정이에요.2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술면접과 ML시스템 설계를 주제로면접이진행될예정이에요.함께할 동료를 위한 한마디"프로덕션에서 동작하는 ML 솔루션을만들고,각종최적화 도구와플랫폼을직접 구축하고 고도화 해나가는것, 토스에서는가능해요!"저희는 토스에서 추천/타겟팅서비스, ML 파이프라인 구축Feature Store,MonitoringSystem,VectorDB등을 효율적으로구축하고 무결하게 운영하는것을 목표로 업무에 몰입하고있어요.MLOps End-to-End 파이프라인을구축함에 있어 과도한복잡함을피하고간단하고 명확한 방식으로 견고한구조를 설계하는과정을 동료들과 함께 할 수있습니다.아직 밝혀지지 않은 문제를 정의하고,심층적이면서 다면적인해법을찾아가는과정을 즐기는 분을 기다리고 있습니다.다양한 금융 데이터와 머신러닝 기법을적용한 결과물을 End-to-End로함께경험하실 분을 기다릴게요!더 알아보기ML 기술로 비즈니스임팩트를만들어내는사람들,Data Scientist 의 이야기Data Scientist는 어떤 방법으로 비즈니스의 목표를 달성하는 데 기여하고 있을까요?SLASH22DataScientist는어떻게비즈니스에기여할수있을까?황동현Data Scientist는어떻게 비즈니스에기여할 수 있을까?토스의 데이터 사이언티스트는 '사일로'라고 불리는 제품팀과 긴밀하게 협업합니다. 머신 러닝(Machineerangn기술을 통해 사일로의 니즈를효율적으로 해소하기 위한데이터 사이언티스트들의 여정을공유합니다.새로운 변화를 맞이한 토스의데이터 조직< 전체 채용공고 목록으로 돌아가기
