MLEngineerorm커머스 광고OCRLLMOpsServingFacePay토스 소속 | 정규직합류하게 될 팀에 대해 알려드려요토스는 각각의 완결성 있는 사업을운영하는 여러개의 도메인으로 구성되어어요.Pay와Commerce,FinancialMarketplace,Ads&Benefit,Foundation,Growth도메인6개가모여서토스를구성하고 있어요.페이(Pay)도메인 내부에는 디양한가맹점이나 대외기관토스의 여러 서비스와연결해서 토스페이를 안정적으로 만들어나가는팀과 토스페이 사용자를위한 여러혜택을만드는 팀,수많은가맹점을 효율적으로관리하는팀,안면인식기반의혁신적인결제방식을만들어가는 팀 등이 모여있어요.토스페이는 24년 6월기준월간활성사용자 수 600만이상으로 2년전에 비해약 2배이상 성장했어요.금융의핵심인'결제' 부분에서토스의성장을든든하게이끌어가는강력한 도메인으로자리 잡고 있어요.토스의 ML Engineer(Facepay)는 Facepay Silo소속으로 Vision(얼굴 인식)기술을 통해 얼굴 결제 서비스 제품을구축하는것을 목표로 하고 있어요.토스 데이터 조직에대해 더알아보고싶다면? -→토스 DataDivision 위키합류하면함께 할 업무에요FaceRecognition/FacialAnti-Sponess/ObjectDetection/Headpose Estimation등의 기술로 얼굴결제서비스를제품화해요.Vision 기술 구현과 활용을 위한 기술 전략을같이 고민하고,토스팀이 장기적으로Vision 기술을 활용하기 위해 적합한 로드맵을수립해요.Vision 기술학습 데이터정의 및 수집,비전 모델 구현,모델 서빙,상용환경에서의모델을진단 및 개선해요.이런 분과 함께하고 싶어요모델 성능지표를 위해, 모델개발이아닌 실데이터로실제사용자에게 적용하고지속적으로 개선하는 Vision 기술을만들고 싶으신 분을 찾아요.하나 이상의 딥러닝 프레임워크를활용하여 Vision 모델을구현할 수 있는역량이필요해요모델을실서비스에 서빙한 경험이있거나,또는경험은없지만관련된기반지식을보유한 분이 필요해요.Vision 관련 프로젝트경력이 3년 이상필요해요.이런 경험이있으면좋아요.오프라인 또는 모바일 기기에서Vision 기술을최적화경험이있으면 좋아요.문제해결을위한 모델을 Deep Dive하여목표한성능을달성해본경험이 있으면좋아요.문제 해결을 위해 원천 데이터 정제머신러닝 모델개발한경험이있으면좋아요.개발된모델을서비스에 반영하고 실데이터 기반 모델 이슈 파악 및 개선 경험이있으면좋아요.이력서는이렇게 작성하시는걸 추천해요임팩트 있었던 업무 또는 프로젝트의결과에 대해 구체적으로 작성해세요.ML 모델을개발하면서겪은 문제와그 문제를어떻게해결하였는지 구체적으로 작성해주세요.기술적으로 외부공개가 민감한 사항일경우,해당부분은제외해 주세요.토스로의 합류여정서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩)>2차 직무 인터뷰 >문화적합성인터뷰>레퍼런스체크>처우협의>최종합격 및 입사1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트,이력 체크,ML기초지식테스트가 진행될예정이에요.2차 직무 인터뷰에서는심층 기술면접과 ML 시스템설계를주제로 면접이진행될예정이에요.함께할 동료를위한 한마디"한국에서 새로운결제수단을만드는일에가슴이뛰는분이라면함께하고싶습니다."ML 기술로 고객을 직접 만날 수 있는제품을함께 만들어갈동료 분을기다리고있어요.Vision 기술 뿐만 아니라 제품과 관리된 다양하고 도전적인문제를함께 풀어가고싶어요!.더 알아보기ML 기술로 비즈니스임팩트를만들어내는사람들,Data Scientist 의이야기토스 Dabs coinsist 어떤방법으로 버즈시스 목SLASH 22DataScientist는어떻게비즈니스에기여할수있을까?황동현Data Scientist는어떻게 비즈니스에기여할 수 있을까?-새로운 변화를 맞이한 토스의 데이터 조직도스가 고객에게 가장 가치 9< 전체 채용공고 목록으로 돌이가기
