📨 Data Analytics Engineer 간편 지원 이벤트 (~4/19)

정리되지 않은 원천 데이터를 마트 설계를 통해 
비즈니스의 임팩트로 연결해본 경험이 있다면 이력서 없이 간편하게 지원해 보세요. 

단 1개의 질문으로 토스의 데이터를 가치화하는 업무를 함께 할 수 있어요. 

➡️ 간편 지원 링크 바로가기

합류하게 될 도메인에 대해 알려드려요

• Commerce : 토스의 간편 결제 활성화를 위해 시작한 커머스는 공동구매, 판매자를 위한 어드민 서비스를 출시하며 사용자와 판매자 양쪽에 새로운 가치를 주는 서비스로 성장하고 있어요. 커머스 도메인 데이터의 오너십을 가지며, 커머스 서비스를 확대하고, 토스 성장에 크게 기여할 수 있도록 환경을 다지는 역할이에요.
• Ads : 토스 유저에게 가장 유의미하고 유용한 광고를 송출할 수 있도록 광고 도메인 데이터의 오너십을 가져요.‘토스 애즈(Ads)는 한국에서 가장 효과가 높은 퍼포먼스를 내는 광고 플랫폼인데, 이를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 만들어요.
• Pay : 금융의 핵심인 '결제' 부분에서 토스의 성장을 든든하게 이끌어가는 강력한 도메인으로 다양한 가맹점이나 대외기관, 토스의 여러 서비스와 연결해서 토스페이를 만들어가요. 페이 데이터 오너십을 가지고, 데이터 분석과 비즈니스 인사이트 도출이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 역할이에요.
• Growth : 토스 유저의 Engagement 및 경제적 가치를 높일 수 있는 서비스들을 모아 집중적인 Growth를 고민하고 전략을 실행하고 있어요. 토스의 신규 사업 및 다양한 토스 서비스 유저들의 Cross-Activation을 위한 데이터 오너십을 가져요.
• Business : 토스의 매출 성장을 이끌어내는 비지니스 조직에 배치되어, 여러 도메인의 데이터를 포괄적으로 이용하여 사업적 데이터 분석 및 매출 성장 전략의 인사이트를 제공 할 수 있는 오너십을 가지게 되요.
• 인터뷰 전형을 진행하며, 가장 시너지가 날 것 같은 도메인으로의 배치가 정해질 예정이에요. 지원자의 강점과 조직 상황을 고려해 제안 드릴게요.
• 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 함께할 업무예요

• 토스 DW 표준안에 대해 숙지하는 온보딩 과정을 거친 다음 담당 사일로 소속의 Data Analytics Engineer로 업무를 수행해요.
• 동료들이 신뢰할 수 있는 표준화된 일관된 데이터(Single Source of Truth)를 빠르게 제공 받을 수 있도록 노력해요.
• 빠른 제품 개발 속도에서도 사일로 내외부에 담당 제품에 대한 고품질의 데이터를 제공할 수 있도록 관리 체계를 만들고 시스템화하는 업무를 수행해요.
• 제품개발 시점부터 담당 사일로의 서버 개발자와 협의하여 데이터모델에 대해 리뷰하고 데이터분석 관점에서 필요한 부분을 제안하는 업무도 수행해요.
• 담당 제품의 데이터는 해당 제품 도메인 지식이 없어도 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• DW 데이터 모델러로서 담당 제품의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요.
• 데이터 표준 관리에 있어 높은 이해를 바탕으로 다양한 업무 관련자와 효율적인 커뮤니케이션을 바탕으로 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
• Database 정규화 및 Data Warehouse 의 기본적인 특징에 대한 이해가 있어야 해요. (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant)
• 단순요청을 처리하는 것이 아닌 명확한 데이터 구조와 효율적인 데이터 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야해요. (표준 영역 마트와 소비 영역 마트의 명확한 구분)
• AARRR 에 대한 이해가 있어야 해요.
• SQL 활용 능력은 높아야 하며 효율적이고 가독성을 고려한 정돈된 형태로 작성이 가능해야 해요.
• Python은 초급(Airflow를 사용할 수 있는 정도) 수준이어도 업무에 지장은 없으나 다른 사람이 작성한 모듈이나 pyspark코드를 이해하는 수준이면 좋아요.
• 대용량 데이터 처리 경험과 지표를 설계하고 분석한 경험이 있으면 좋아요.
• 데이터 개발 환경은 Hadoop, Airflow, SQL(Impala) 기반이어서 Hadoop에 대한 기본적인 이해가 있으면 좋아요.

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

• DW구축 프로젝트 경험이 있으면 기여한 부분에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
• 속한 조직의 Data Maturity 측면에서 고민하고 해결하고자 했던 문제들에 대해서 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
• Data Quality 측면에서 고민하고 해결했던 방법에 대해 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.
• 데이터와 관련된 문제를 해결하면서 기여한 부분 및 배운 점을 구체적으로 언급해 주시면 좋아요.