ML Engineer (검색 - NLP) at Tosscareers

# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 - 토스 커머스 도메인에서 데이터와 머신러닝을 기반으로 고객 경험을 개선하는 작업을 수행해요. - 토스는 각각의 완결성 있는 사업을 운영하는 여러 개의 도메인으로 구성되어 있어요. Commerce와 Pay, Financial Marketplace, Ads & Benefit, Foundation, Growth 도메인 6개가 모여서 토스를 구성하고 있어요. - 커머스(Commerce)는 토스의 여러 도메인 중에서 가장 빠르게 성장해 왔어요. - 토스페이 활성화와 거래액 확대를 위해 시작한 토스 커머스는 현재 토스쇼핑과 판매자를 위한 셀러 어드민, 쇼핑 광고 서비스를 출시하며 사용자와 판매자 모두에게 새로운 가치를 주는 서비스로 성장하고 있어요. - 커머스 도메인 내부에는 쇼핑 사일로와 쇼핑 플랫폼팀, 쇼핑 광고 사일로와 커머스 비즈니스팀 등 여러 팀이 모여서 토스 안의 새로운 스타트업처럼 일하고 있어요. - 24년부터 본격적으로 시작한 초기 단계인 만큼, 앞으로는 커머스의 다양한 기능을 출시하며 더 크게 성장하기 위한 기초 체력을 다져갈 예정이에요. - **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*]([Upgrade to PRO to see link] # 합류하면 함께 할 업무에요 - 커머스 제품팀과 협력하여 비즈니스 성장을 위한 머신러닝 모델을 개발하고 적용해요. - 검색 및 랭킹 알고리즘을 설계하고 구현하여 고객이 상품을 더 잘 탐색하고 발견할 수 있도록 도와요. - 커머스에 필요한 NLP 관련 업무들을 수행하고 더 나은 검색 경험을 제공해 주도록 도와요. # 이런 분과 함께하고 싶어요 - 문제 해결을 위해 원천 데이터를 정제하고 머신러닝 모델을 개발해 서비스에 반영하고 운영해 본 경험이 있으면 좋아요. - 검색 서비스 전반에 대한 경험이나 NLP에 대한 경험이 있으면 좋아요. - Python과 SQL을 능숙하게 다루고 Hadoop과 같은 빅데이터 플랫폼을 이해하고 있다면 좋아요. - Pytorch, Tensorflow, HuggingFace 등과 같은 머신러닝 라이브러리를 능숙하게 활용할 수 있으면 좋아요. - 복잡한 문제를 이해하기 쉽게 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분이면 좋아요. - 모델 성능에서 의미 있는 break-through를 이뤄낸 경험이 있다면 좋아요. # 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 - 현재 채용 공고와 관련 있었던 업무/프로젝트에 대해서 지원자의 역할과 결과에 대해 구체적으로 작성해 주세요. - 모델을 라이브 서비스에 적용하고 고도화한 경험이 있다면 구체적으로 작성해 주세요. - 이력서 내용을 정량적으로 작성해 주면 더 좋아요. # 토스로의 합류여정 - 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 - 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요. - 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요. # 함께할 동료를 위한 한마디 > "단순한 모델링만 하는 것이 아닌, 비즈니스에 임팩트를 내는 역할이에요." - 토스에서 가장 만족스러운 것은 모델링 그 이상을 한다는 거예요. - 이전에는 주어진 모델에 데이터를 넣고 성능을 평가하는 것이 전부였는데, 지금은 집계되지 않는 데이터를 어떻게 모델에 녹여낼 수 있을지 고민하고 있어요. - 금융 관련 데이터로만 분석과 모델링 하는 것에 나아가, 유저에 대한 이해를 바탕으로 슈퍼앱을 운영하는데 임팩트를 내는데 기여할 수 있어 보람차요! #LI-DNI