Data Engineer (Commerce 검색)

포지션 상세 정보

기술스택

Spring Data
Python
Hadoop
Hive
Kafka
Scala
Java
Spark
Apache Impala
SQL

주요업무

합류하면 함께할 업무예요

·커머스 검색 서비스의 품질을 높이기 위한 대규모 데이터 파이프라인(스트리밍/배치) 을 설계하고 개발해요.
·사용자 검색 로그(질의, 클릭, 노출 등)와 상품 데이터를 수집·정제하여 검색 랭킹 및 추천 모델에 필요한 데이터를 제공해요.
·상품 인덱싱 및 실시간 피처 서빙 시스템을 구축하고, 빠르고 안정적인 검색 경험을 위한 서버를 개발해요.
·검색 로그 기반의 품질 평가, 쿼리 이상 탐지, 유저 행동 분석 로직을 개발해 검색 품질을 지속적으로 개선해요.
·Airflow, Spark, Kafka, Flink 등을 활용해 검색·추천 모델 학습 및 서빙용 데이터 워크플로우를 설계하고 운영해요.

자격요건

이런 분과 함께하고 싶어요

·검색/추천 시스템을 위한 데이터 파이프라인(수집·처리·분석) 개발 경험이 있는 분
·대용량 분산 시스템(Kafka, Spark, Flink, Hadoop, Hive, Elasticsearch 등)을 다뤄본 경험이 있는 분
·Java, Scala, Python 중 하나 이상의 언어로 서버나 데이터 애플리케이션을 개발할 수 있는 분
·실시간 데이터 처리, 분산 처리, 검색 인프라 설계 경험이 있으면 좋아요
·Airflow 기반 워크플로우나 Feature Store 구축 경험이 있으면 좋아요
·커머스 검색, 추천, ML 기반 서비스 개발 경험이 있다면 더욱 좋아요

우대사항

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해 주세요

·단순히 어떤 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술 등을 사용했는지보다 어떤 과제였는지, 이를 해결하기 위해 어떤 것을 사용했고, 어떻게 문제를 해결했는지 자세히 작성해 주세요.
·토스와 유사한 플랫폼을 활용해본 경험이 있다면 좋아요. 하지만 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술은 우리가 엔지니어로서 문제를 해결하기 위한 도구일 뿐이라고 생각해요. 이보다 실제 지원자의 성장 가능성과 문제 해결 능력을 더 중점적으로 보고 있으니 관련 사례가 있다면 꼭 서류에 작성해 주세요.
·플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나 성능이나 시스템 리소스 사용 측면에서 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해 주세요.
·오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 이슈를 해결해 보았거나 부족한 기능을 직접 개발하거나 보완한 경험이 있다면 작성해 주세요.

복지 및 혜택

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채용절차 및 기타 지원 유의사항

토스로의 합류 여정

·서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사