온프레미스·AWS·GCP 환경의 GPU 기반 Kubernetes 클러스터와 LLM 분산 서빙 인프라를 설계·구축·최적화합니다. Kubernetes 플랫폼 및 대규모 GPU 클러스터 운영, vLLM·SGLang 기반 분산 추론 운영 경험이 필요합니다.
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기업 채용정보
토스
진행 중인 개발 직군 공고 60건과 관련 기술 글을 모았습니다.
공고와 연관된 기술 글
진행 중인 공고와 기술 주제가 유사한 토스 계열 기술 블로그 글입니다.
토스 기술 블로그
토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스 애즈 ML 톺아보기
토스 광고 노출 과정과 추천 시스템의 전체 흐름을 ML 관점에서 정리했습니다. Targeting부터 Ranking까지 각 단계별 모델 활용 방식도 소개했습니다.
토스 기술 블로그
토스인컴 QA Platform: ‘누구나 테스트할 수 있는’ 도구의 시작
Swagger에 있던 Test API를 누구나 쉽게 실행할 수 있도록 내부 QA Platform으로 정리했습니다.\n버튼 기반 실행과 자동화 통합으로 테스트 장벽을 낮추고 품질 검증 속도를 높였습니다.
토스 기술 블로그
누군가는 토스를 테스트하는 동안, 우리는 테스트하는 법을 만듭니다.
토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.
토스 기술 블로그
토스플레이스 사일로 QA로 일한다는 것
토스플레이스 QA 팀이 사일로에 겸직하며 제품 초기부터 품질을 함께 책임지는 운영 방식을 소개했습니다. 스펙 리뷰, 테스트 기준 정리, 백로그 관리 등으로 협업과 품질을 동시에 높인 사례를 공유했습니다.
진행 중인 채용공고
전체 60건
AI Solution Engineer는 AI가 업무 매뉴얼·지식 시스템·업무 정책을 활용하도록 연결하고, 백엔드 및 데이터 연동 기반의 설계·구현·안정화를 담당합니다. 백엔드 서버 개발과 데이터 연동 역량, ASR·TTS·LLM 컴포넌트의 동작 이해가 필요합니다.
Seoul백엔드 서버 개발데이터 연동ASRTTSLLM
AI 전화 자동화 도입을 위한 기술 설계·구현·안정화와 지식·업무 시스템 연동을 담당합니다. 안정적인 백엔드 서버 개발·데이터 연동 역량 तथा ASR·TTS·LLM·RAG·Agentic Workflow 이해가 필요합니다.
Seoul백엔드 서버 개발데이터 연동ASRTTSLLMRAGAgentic Workflow
광고주의 목표·예산에 맞춘 입찰 및 예산 소진 전략을 설계하고, 상품광고 경매·가격 정책의 성과를 분석·검증하는 역할입니다. 광고 Bidding·Budget Pacing 시스템을 직접 개발·운영하고 pCTR·pCVR 등 예측 신호를 활용한 입찰 정책 설계 경험이 필요합니다.
SeoulBiddingBudget PacingpCTRpCVR
상품광고의 사용자 반응 예측과 후보 선별·최종 랭킹, 예측값 보정 및 실험을 통해 광고 성과를 개선합니다. pCTR·pCVR 모델을 직접 개발하고 Calibration 및 오프라인 평가·A/B 실험을 수행한 경험이 필요합니다.
SeoulpCTRpCVRCalibrationRetrievalLight RankerA/B 실험
광고 상품 카탈로그에서 사용자 맞춤 후보를 발굴하고 Retrieval·Light Ranker의 품질 및 Cold-start를 개선하는 역할입니다. 추천·검색·광고 서비스의 후보 생성·선별 모델을 개발하고, 학습 데이터 구성·성능 평가·실험을 수행한 경험이 필요합니다.
SeoulRetrievalLight RankerA/B 실험
상품 텍스트·이미지·구조화 데이터를 활용해 분류·속성 추출·상품 매칭 모델과 대규모 학습·추론 파이프라인을 개발합니다. 머신러닝 모델을 서비스에 적용하고 데이터 처리 및 모델 평가 경험이 필요합니다.
SeoulPyTorchscikit-learnLightGBMXGBoostSQLSparkANN 검색Hard Negative Mining
제품 개발 워크플로우 자동화와 LLM 기반 개발 환경을 구축하며, 지식 베이스·Design-to-code·테스트·코드 분석 도구를 만듭니다. 빌드·테스트·CI/CD 등 개발 인프라 또는 자동화 파이프라인을 직접 구축한 경험이 필요합니다.
SeoulLLME2E 테스트LangGraphFigmaiOSAndroidReact NativeRAG
검색 Relevance 모델의 레이블 설계부터 임베딩·랭킹 모델 학습, 데이터 파이프라인, 오프라인 평가와 A/B 실험까지 엔드투엔드로 담당합니다. 검색 도메인 실무 경험과 대규모 로그·행동 데이터 기반 데이터셋 구축, 임베딩·랭킹 모델 학습, LLM 활용 역량이 필요합니다.
SeoulLLMANN임베딩 모델랭킹 모델lexical 매칭A/B 실험
검색어 기반으로 유저·상품 선호를 예측하는 Conversion 모델과 2-tier 랭킹 구조를 설계·고도화하며, 피처·라벨 파이프라인부터 A/B 실험까지 주도합니다. CTR/CVR 예측, 대규모 행동 데이터, 딥러닝 랭킹 모델 실서비스 경험이 필요합니다.
SeoulCTR/CVR 예측 모델딥러닝 랭킹 모델피처 파이프라인Multi-Task LearningA/B 실험모델 서빙
상시·미정
광고 생성·심사·성과 리포팅 전반에 AI를 적용해 대화형 캠페인 설정, 소재 생성, 정책 위반 탐지 등을 설계·운영합니다. LLM 기반 프로덕션 워크플로를 end-to-end로 구축하고 평가·개선한 경험이 필요합니다.
SeoulLLM프롬프트RAG에이전트워크플로 자동화
글로벌 AWS 멀티계정 환경에서 데이터 인프라와 실시간·배치 파이프라인을 설계·운영하고 자동화 도구를 개발합니다. AWS·Kubernetes·Terraform, Airflow·Snowflake·Kafka 기반 구축·운영 및 Python 개발 역량이 필요합니다.
SeoulAWSKubernetesTerraformAirflowSnowflakeKafkaPythonGit
글로벌 데이터 웨어하우스에서 데이터 입수·배치 파이프라인·품질 관리와 AI-Ready 데이터 구조를 설계·운영합니다. 클라우드 DW·데이터베이스·분산 처리 이해, SQL·Python 및 dbt 모델·소스·테스트 운영 경험이 필요합니다.
SeoulSnowflakeBigQueryDatabricksSQLPythondbtMCPAPI
ML·LLM·Vision 모델을 조합한 대용량 AI 추론 파이프라인을 설계·운영하고, 비용·처리량·안정성을 end-to-end로 최적화합니다. LLM/ML 기반 대규모 라이브 서비스와 비동기 또는 배치 처리 운영 경험이 필요합니다.
SeoulMLLLMVisionPTUBatch APIRate LimitFallback/Retry
토스쇼핑의 성능·안정성·관측가능성을 책임지며 모니터링, 장애 대응·재발 방지, 대규모 트래픽 병목 분석 및 개선을 수행합니다. Java/Kotlin·Spring 개발 경험, 성능 테스트 기반 문제 해결 역량과 리눅스·네트워크 이해가 필요합니다.
SeoulJavaKotlinSpring Framework리눅스네트워크MSA
전사 통합 데이터마트와 유저·가맹점·서비스 프로파일을 설계·개발하고, 온톨로지 연계 및 데이터 정합성·품질 체계를 구축합니다. Hadoop·DW 모델링 이해와 고급 SQL, Python·Airflow·PySpark 기반 배치 개발 역량이 필요합니다.
SeoulHadoopData Warehouse정규화차원 모델링SQLPythonAirflowPySpark
토스 Platform Chapter에서 공통 인프라와 메시지 전달 기반을 구축·운영하고, 신규 기술 리서치·설계 및 모니터링 고도화를 수행합니다. 최소 1년 이상의 실무 경험과 JVM·네트워크·커널 수준까지 원인을 분석하는 역량이 필요합니다.
SeoulJVM네트워크커널
이상거래 탐지를 위해 고객 행동·거래 데이터를 분석하고, 피처 설계 및 FDS 탐지 모델·룰의 개발과 성능 고도화를 담당합니다. SQL 기반 데이터 분석 역량과 이상거래·어뷰징 탐지, ML 모델 및 평가 방법 경험이 필요합니다.
SeoulSQLFDS(Fraud Detection System)ML 모델피처(feature) 설계탐지 모델 개발룰 성능 측정
이종 그래프의 관계 학습·링크 예측, 속성 기반 임베딩 및 리트리버 개발을 수행하고 추천·검색·광고에 적용해 온라인 실험으로 성과를 검증합니다. 그래프 모델링·임베딩 학습·리트리벌 중 하나를 프로덕션에서 설계·운영하고 A/B 테스트를 주도한 경험이 필요합니다.
SeoulGraph representation learningLink predictionMetric learningContrastive learning리트리버 모델A/B 테스트
상시·미정
신용·대출 도메인에서 대출 니즈, 카드 발급 예측, 신용평가 등 ML 모델을 개발·고도화하고 데이터를 분석합니다. 개인·개인사업자 CSS 개발·내재화 및 데이터 정제 경험, Python·SQL과 ML·DL 활용 역량이 필요합니다.
SeoulPythonSQLData MiningMachine LearningDeep Learning