
얼굴 인식의 역사와 페이스페이의 미래
두줄요약
얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.
핵심 내용
- 얼굴인식 기술의 60년 발전사 정리
- 수동 특징 추출에서 딥러닝 기반 인식, 대규모 데이터셋 경쟁까지의 흐름
- 페이스페이의 결제 적용, 에지·클라우드 구조, 보안·안티스푸핑, 성능 검증과 성장 사례

얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.
ML 엔지니어 (Growth) (ML Engineer)
토스 · Seoul
대규모 사용자 행동·맥락 데이터를 기반으로 추천·타겟팅 및 CTR·CVR 예측 모델을 개발하고, LLM과 End-to-End 추천을 활용해 서비스 성과를 개선합니다. 추천·랭킹 또는 반응 예측 모델의 설계·학습·평가와 반복 실험 경험이 필요합니다.
ML 엔지니어 (OCR) (ML Engineer)
토스 · Seoul
다국어 OCR·Document AI 모델과 금융 문서 정보 추출·진위확인 모델을 개발하고, 데이터 전략부터 학습·GPU 서빙·운영까지 전 과정을 담당합니다. OCR 또는 Document AI의 실서비스 적용 경험과 OCR·VLM 기반 문서 이해 방법론을 깊이 다룬 경험이 필요합니다.
ML 엔지니어 (Ads Bidding & Pacing) (ML Engineer)
토스 · Seoul
광고주의 목표·예산에 맞춘 입찰 및 예산 소진 정책을 설계·개선하고, 경매·과금 구조와 정책 변화의 성과를 실험으로 검증합니다. 광고 도메인에서 Bidding·Budget Pacing 시스템을 직접 개발·운영하고 pCTR·pCVR 등을 활용한 입찰 정책 설계 경험이 필요합니다.
시스템 엔지니어 (공통) (Systems Engineer)
토스 · Seoul
서비스 요구사항에 맞춰 시스템 인프라를 설계·구축·운영하고, Linux 서버 및 OS·네트워크·스토리지 문제를 분석해 성능·안정성을 개선합니다. IDC 대규모 Linux 서버 운영과 Python 또는 Go 기반 운영 자동화 경험이 필요합니다.
보안 리서처 (Security Researcher)
토스페이먼츠 · Seoul
웹·API·소스코드·인프라와 AI 시스템의 취약점 진단·모의해킹을 수행하고 개선을 이끕니다. 공격 보안 분야 2년 이상 경험과 MSA·REST API, 인증·인가 및 비즈니스 로직 취약점 이해가 필요합니다.
DBA
토스뱅크 · Seoul
토스뱅크의 멀티 데이터센터 환경에서 MySQL 이중화, 성능 모니터링·튜닝, 백업·복구와 DB 물리 모델 검토·배포를 담당합니다. 5년 이상 MySQL 운영 경험, 대용량 DB·장애 처리·SQL 튜닝 및 운영 자동화 역량이 필요합니다.
Security Engineer (보안 인프라)
토스증권 · Seoul
온프레미스·AWS/Azure/GCP 하이브리드 환경의 보안 위협을 식별하고, 네트워크·클라우드 보안 통제와 Zero Trust 기반 아키텍처를 설계·구현합니다. 네트워크 보안 구조 설계, 트래픽 분석, 보안 이슈의 근본 원인 분석 및 재발 방지 경험이 필요합니다.
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페이스페이 사일로가 얼굴 인증의 어색함을 줄이기 위해 반복 노출과 즐거운 체험형 이벤트, 공공 디바이스에 맞는 UX를 고민한 과정을 다뤘습니다. 에러 메시지보다 사용자의 시선 위치를 고려한 안내 방식과 결제·입장 경험 단순화 방향도 소개했습니다.