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[채용정보] 토스신용데이터(가칭)- Data Scientist

토스신용데이터(가칭) Data Scientist

▶ 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 토스신용데이터(가칭)의 Data Scientist는 토스의 ML팀에 소속되어 있어요.

• 토스신용데이터(가칭)이 준비법인이기 때문이에요.

• ML팀에는 Data Scientist, ML Engineer, Server Developer, Product Manager 등으로 구성되어 있어요.

• ML팀은 믿을 수 있는 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들어, 금융을 혁신하고 새로운 가치를 발굴해 나갈 수 있는 기반을 제공하고 있습니다.

▶ 합류하면 함께 할 업무에요

• 토스 서비스 전반에 대한 통계적 분석을 수행해요.

• Data Mining / Machine Learning / Deep Learning 기술들을 활용하여 토스 서비스를 확장시키고 최적화하여 새로운 가치 발굴에 기여해요.

• 복잡하고 다양한 대용량 데이터와 비즈니스 상황에 적합한 분석 및 모델링을 진행하고, 그에 맞는 최적화와 개선을 수행해요.

• 데이터로부터 특징 추출 및 모델 학습 등의 파이프라인을 설계 및 구축해요.

• 신용평가 : 토스 내 금융 및 서비스 관련 데이터와 함께 외부 데이터도 활용하여 대안 신용평가 모델링을 진행해요.

• 개인화 추천 : 토스의 내,외부 금융 데이터를 활용하여 사용자의 대출 수요, 소득을 예측하고 개인화된 모델링을 진행해요.

▶ 이런 분과 함께하고 싶어요

• 복잡한 원천 데이터로부터 데이터 정제 작업을 직접 해보신 경험이 필요해요.

• 문제 해결을 위해 Machine Learning 알고리즘을 직접 개발하고 서비스에 반영 및 운영해 보신 경험이 필요해요.

• 다양한 최신기술에 관심이 있고, 새로운 것을 학습하고 성장하기를 원하시는 분이 필요해요.

• Python, SQL, Scala 등의 언어와 PyTorch, Scikit-learn 등의 DL/ML 프레임워크를 능숙하게 다루시면 더 좋아요.

• Hadoop, Spark, Hive 등 같은 빅데이터 분석 플랫폼 사용 경험과 대용량 데이터 분산 처리에 대한 이해가 있다면 더 좋아요.

• 적극적이고 효율적인 커뮤니케이션을 통해서 개발 결과를 비즈니스와 연결하시거나 인사이트를 제공하여 의사 결정에 기여하신 경험이 있다면 더욱 좋아요.

▶ 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 임팩트 있었던 업무/프로젝트, 그 결과에 대해 구체적으로 작성해주세요.

• 프로젝트에서 어떤 모델을 사용했는지 구체적으로 작성해주세요.

• Machine Learning 알고리즘을 직접 개발하고 서비스에 적용해본 경험이 있다면 구체적으로 작성해주세요.

• 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해주세요.

▶ 토스신용데이터(가칭)으로의 합류여정

• 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 최종 합격

★ 자세한 사항은 아래 URL 접속 후 참고 부탁드립니다.

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