토스뱅크 ML Modeler

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

토스뱅크의 ML Modeler는 Data Scientist들과 함께 Data Science팀에 소속되어 있어요.
Data Science팀에서 각자가 경험했던 업무와 분야를 살려 분석/서빙 등 다양한 업무를 경험할 수 있어요.
Data Science팀은 Data Engineer, ML Engineer, Data Analyst, Risk Division과도 한 팀처럼 긴밀하게 협업해요.


합류하면 함께 할 업무에요

토스뱅크의 다양한 데이터를 발굴하고 모델링 가능한 형태로 변환해요.
비즈니스적 가치를 가지는 데이터 및 변수를 선별하고 분석해요.
가공한 데이터를 적절한 알고리즘으로 모델링 하고 비즈니스에 적용해요.


이런 분과 함께하고 싶어요

데이터 및 머신러닝에 대한 수학적 이해와 통계적 지식이 필요해요.
데이터를 전처리하고 의미 있는 변수를 과학적인 방법으로 찾아내 본 경험이 필요해요.
머신러닝 등 알고리즘을 활용하여 모델링한 경험이 필요해요.
SQL, Python, R 등을 능숙하게 다룰 수 있으신 분이 필요해요.
다양한 머신러닝 모델링을 경험하기 위한 대회 출전 및 개인 프로젝트 수행 등 객관적인 노력을 보여주실 수 있으면 더 좋아요.
실제 비즈니스와 관련된 데이터를 분석하고 모델링한 경험이 있으면 더 좋아요.
모형을 실제 운영하고 모니터링 및 튜닝을 한 경험이 있으면 좋아요.

토스뱅크로의 합류여정

서류접수 > 직무인터뷰(사전과제 포함) > 문화적합성 인터뷰 > 최종합격


함께할 동료를 위한 한마디
저는 Data Science팀에서 뱅크에 산재된 여러 이슈들 중 데이터로 풀 수 있는 문제들을 찾아서 데이터 모델링을 통해 해결책을 제시하고 있어요.
구체적으로는 법으로 허용되는 범위 안에서 가용할 수 있는 데이터를 모두 사용하여 대출 수요가 있는 유저를 예측하는 모델을 개발했고, 에어플로우를 통해 변수 생성 파이프라인도 만들었으며, 현재는 데이터 플랫폼 팀과 협업하여 모델이 배포되어 배치로 매일 스코어가 산출되고 활용되고 있어요. 그 밖에도 광고 타겟팅 및 광고 메시지 최적화를 위해 클러스터 기법도 사용하고, 자연어처리 모델링도 방법의 제한 없이 진행하고 있어요.
은행이라기보다는 IT기업에 가까운 환경에서 은행권 신용평가 모델링 같은 전통 모델링도 경험해 보실 수 있고, 그 뿐만 아니라 더 다양한 문제들을 데이터 기반으로 해결해 보실 수 있어요.