Data Engineer (Log Platform)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 Data Engineer (Log Platform)은 Log Platform Team에 속해 있어요. Log Platform Team은 데이터 기반 의사결정의 실패를 줄이기 위해, 로그/세그먼트/실험의 정의를 연결하고 품질을 보장하는 시스템을 만들어요. '데이터가 있는데도 결정을 못 내리는 상태'를 '신뢰 가능한 정의를 기반으로 빠르게 결정하는 상태'로 바꾸는 일에 집중하고 있어요.   합류하면 함께 할 업무예요 로그 이벤트의 정의/스키마/품질 관리를 표준화하여, 로그 정의가 분석과 실험까지 일관되게 연결되는 구조를 만들어요. Kafka → Flink → Iceberg/ClickHouse로 이어지는 로그 파이프라인의 데이터 품질과 운영 안정성을 높여요. 내부 도구(실험 플랫폼, 로그 정의 시스템, 스키마 이상 탐지 등)의 백엔드 서비스를 설계하고 구현해요. AI 도구(LLM, 코드 에이전트 등)를 활용한 개발 및 분석 워크플로를 설계하고 팀 표준으로 확산해요.   이런 분과 함께하고 싶어요 3년 이상의 Backend 혹은 Data Engineering 경험이 필요해요. Kotlin/Java/Go/TypeScript 를 사용해 프로덕션 백엔드 서비스를 개발/운영한 경험이 있으면 좋아요. Python/SQL 기반 데이터 처리 역량과 이를 서비스 문제 해결에 연결해 본 경험이 필요해요. 주어진 요구사항을 그대로 실행하기보다 문제를 재정의하고 경계를 설정해본 경험이 있으면 좋아요. 실제 제품과 플랫폼의 문제를 주도적으로 해결한 경험이 필요해요. 기술적 의사 결정의 트레이드오프를 비기술 이해관계자와 명확히 소통할 수 있는 분을 찾아요.   이런 경험이 있다면 더 좋아요 Airflow DAG 설계/운영, 실패 복구, 스케줄 안정화 경험이 있다면 좋아요. OLAP DB(ClickHouse, Impala 등)를 활용해 분석/집계 성능을 개선한 경험이 있다면 좋아요. 실험 설계(A/B 테스트), 지표 설계, 데이터 모델링 표준화 경험이 있다면 더 좋아요. 데이터 품질, 모니터링, SLA/신뢰성 설계 경험이 있으면 좋아요. AI 도구(LLM, 코드 어시스턴트, 에이전트 등)를 활용해 팀 단위 개발/분석 워크플로를 설계하고 확산한 경험이 있으면 좋아요.   이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 문제를 어떻게 정의했고, 어떤 기술적 경계를 세웠는지 자세히 기재해 주세요. 사용한 기술 스택보다 '왜 그 접근을 선택했는지' 그리고 '어떤 트레이드오프'를 고려했는지를 함께 작성해 주시면 좋아요. 문제 상황 → 접근 방식 → 구현/운영 방식 → 결과와 학습의 흐름이 보이도록 작성해 주세요. 가능하다면 데이터 품질, 운영 안정성, 협업 방식, 자동화/AI 활용이 실제로 어떤 개선을 만들었는지 정량적인 사례로 작성해 주세요.   토스증권에서 사용하는 기술 Python/SQL Kotlin/Java/Go/TypeScript Kafka, Flink 기반 로그 수집/처리 파이프라인 Airflow 기반 배치 오케스트레이션 OLAP DB (Iceberg, ClickHouse, Impala)   토스증권으로의 합류여정 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사   꼭 확인해 주세요 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요. 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요. 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.   함께할 동료를 위한 한마디 "Log Platform Team은 단순 구현하는 역할이 아닌, 문제 정의를 주도하는 팀이에요."우리는 비즈니스와 사용자 요구를 기술적 문제로 구조화하고, Backend와 Data Engineering 관점에서 실행 가능한 해법을 만들고 있어요.AI를 통한 새로운 기술을 실무 워크플로에 내재화해 팀의 실행 속도와 학습 속도를 높이며, 함께 성장할 수 있는 분을 찾고 있어요!