ML Engineer (Product)

Seoul March 20, 2026

These skills appear in the job listing. Include them in your resume if they match your experience.

머신러닝,ML,모델서빙,Python Product Machine Learning Engineer Yes

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

ML Engineer (Product) 는 토스뱅크의 AI 서비스를 담당하는 팀에 속해있어요. ML Engineer, Data Scientist, Server Developer, PO/PM 등 다양한 직군의 팀원이 속한 팀의 일원으로 함께하며 AI 제품의 처음부터 끝까지 담당해요.
AI 서비스를 사용하는 다양한 스쿼드 조직과 협업하며 AI 기술을 활용한 제품과 서비스를 만들고 있어요.
신분증 인증, 서류 업무 처리(OCR), 고객 상담 자동화 등의 다양한 업무를 AI 기술로 자동화하고 효율화하는 것을 목표로 해요.

합류하면 함께 할 업무예요

최신 AI 기술을 포함한 Vision, LLM 등의 모델을 비롯해 범용적인 ML 모델이 안정적이고 확장성 있게 작동할 수 있도록 서빙 시스템을 설계하고 개발해요.
ML 모델의 특성을 고려한 최적의 서빙 아키텍처를 설계하고, 이에 특화된 기술 스택을 활용해 빠르고 효율적인 시스템을 구현해요.
견고한 서버 아키텍처를 기반으로 대규모 트래픽을 안정적으로 받을 수 있는 개별 서비스를 개발해요.
배치 혹은 실시간 서빙 파이프라인을 설계하고, 대규모 데이터를 다루는 ML 서빙을 안정적으로 운영해요.
무거운 연산을 필요로 하는 AI 모델을 안정적인 응답 속도 및 처리량으로 서빙할 수 있는 서버를 개발해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

ML 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고, 성능 최적화를 위해 튜닝 및 경량화를 성공적으로 수행해 본 경험이 필요해요.
높은 SLA 요구사항을 만족시키는 대규모 ML 서비스를 프로덕션 환경에서 개발하고 운영해 본 경험과 역량이 필요해요.
GPU 환경에서 ML 모델의 추론 성능을 극대화하기 위해 TensorRT, ONNX Runtime 등을 활용한 모델 컴파일 및 최적화 경험이 풍부하면 좋아요.
Triton Inference Server, Kubernetes, FastAPI 등 ML 서빙 및 서버 개발 기술에 대한 깊은 이해와 경험이 있으면 좋아요.
Airflow, Hadoop, Kafka, Spark, Flink 등의 대용량 분산 시스템 및 데이터 파이프라인 시스템 기술에 대한 깊은 이해와 경험이 있으면 좋아요.
안정성과 확장성을 모두 고려한 서비스 아키텍처를 설계하고, 유지보수가 용이한 고품질 코드를 작성하는 역량이 있는 분이면 좋아요.
크고 복잡한 문제를 AI 기술을 활용해서 해결하거나, 이를 위한 서비스나 제품을 개발해서 비즈니스 임팩트를 낸 경험이 있으면 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

실질적인 개발 경험이 구체적으로 드러나도록 사례 중심으로 작성해주세요.
문제를 해결하기 위해 기술적으로 고민한 내용과 실제 구현한 내용을 함께 작성해주세요.
아키텍처의 복잡도와 개발 구현 리소스의 트레이드오프 사이에서 각 선택지의 비용 효율을 비교 분석하여 우선순위를 결정한 경험이 있다면 작성해주세요.
진행했던 프로젝트가 비즈니스 임팩트를 낸 경험이 있다면 그 내용을 자세히 작성해주세요.
개발한 제품을 프로덕션에 적용하고 성과 지표를 보며 고도화한 경험이 있다면 작성해주세요.

토스뱅크로의 합류 여정

꼭 확인해주세요

동료의 한마디

은행 내의 모든 운영 업무를 자동화 해요”
은행에는 사람 손을 타야 하는 업무가 아직도 정말 많이 남아있어요.
저희 팀은 AI 제품의 기획부터 모델링, 그리고 서비스로의 구현까지 팀 내에서 end to end 로 실행하며 내가 만든 제품의 임팩트를 직접적으로 경험할 수 있는 조직이에요.
빠르게 발전하는 AI 기술을 활용해서 이러한 문제를 해결하고, 자동화 또는 효율화하는 것에 관심이 있는 분이라면 적극 추천해요!