금융 데이터의 수집·가공·검증·제공 파이프라인을 설계·운영하고, 데이터 계약과 품질·관측 시스템으로 신뢰성을 보장합니다. Python·SQL 및 Airflow·Kubernetes 기반 파이프라인 구축·운영 경험과 RDBMS·분산 쿼리 엔진 활용 역량이 필요합니다.
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공고와 연관된 기술 글
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토스증권의 수천 개 실시간 데이터 파이프라인 운영방법 #1: Visualize Lineage
토스증권은 수천 개 실시간 데이터 파이프라인을 DAG 리니지 시각화로 관리했습니다.\nMongoDB Graph Search 기반 탐색과 상세 정보 제공으로 운영 효율과 커뮤니케이션 비용을 줄였습니다.
토스 기술 블로그
ksqlDB를 활용한 증권사의 실시간 데이터 처리하기
토스증권이 실시간 데이터 처리 플랫폼으로 ksqlDB를 선택한 이유와 운영 경험을 소개했습니다. 동시 접속 집계, 이상 탐지, CDC 조인, ML feature 생성 사례와 함께 장단점도 정리했습니다.
토스 기술 블로그
AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.
토스 기술 블로그
토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?
토스증권은 추천을 배치 중심에서 실시간 루프로, 검색을 키워드 기반에서 RAG와 그래프 RAG로 확장했습니다. 모델 성능뿐 아니라 데이터 갱신, 후보 선택, 운영 관측이 품질을 좌우한다고 정리했습니다.
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운용사·자문사 및 고객 금융 데이터를 수집·검증·분석하는 파이프라인을 구축하고, 성과 산출·개인화 추천·데이터 품질 체계를 운영합니다. Python·SQL과 외부 연계, 배치 파이프라인, RDBMS·분산 데이터 환경 처리 경험이 필요합니다.
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국내외 금융 데이터의 수집·가공·적재 파이프라인과 데이터 표준화·품질 체계를 구축·운영하는 역할입니다. Python·SQL, 외부 API·파일 연계, Airflow 및 RDBMS·분산 데이터 환경에서의 처리 경험이 필요합니다.
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