네카라쿠배

• 토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요.
• 역할에 따라 집중해야할 업무가 Data Platform / Data Mart 로 나뉘어 있어요.
• 집중해야할 업무가 나뉘어져 있지만 cross functional 하게 업무를 진행하기도 해요.
• Data Warehouse Team의 Mart 업무는 토스증권 도메인 영역의 데이터를 잘 정리하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터 웨어하우스 및 집계 테이블 생성하고 관리하고 있어요.
• 현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/은행/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.
• 토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요.
• 다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하며 즐겁게 일하고 있어요.
• 또한 주기적으로 Tech Weekly를 진행하며 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.

• 도메인 지식이 없어도 테이블을 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요.
• 데이터 사용자들과 협력하여 주요 비즈니스 성과 분석을 위한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요.
• 데이터 카탈로그, 데이터 표준 관리 등을 통해 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련해요.
• 빠르게 성장하는 서비스에서 꼭 필요한 데이터 처리 업무를 동료들과 논의하여 주도적으로 해결해요.
• 데이터 일관성, 재사용성 및 확장성을 고려한 데이터 모델링을 통해, 기존에 구성된 다양한 마트 테이블을 효과적으로 리팩토링하고 최적화하여 시스템의 효율성을 향상 시켜요.
• 대외 / 공시 보고서에 필요한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요.

• 증권 도메인에 대한 이해가 깊거나, 주식 거래를 활발히 해보신 경험이 있다면 좋아요.
• DW 데이터 모델러로서 증권 도메인의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 주도적으로 디자인할 수 있어야 해요.
• 복잡한 데이터 모델을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 필요해요.
• 다양한 업무 관련자와 원활한 커뮤니케이션을 바탕으로 데이터 표준을 지키면서 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요.
• 주도적으로 데이터 웨어하우스/마트 모델링, 파이프라인 구축과 운영 업무를 수행할 수 있는 역량과 경험이 필요해요.
• 단순 요청을 처리하는 수준이 아니라, 명확한 데이터 구조와 효율적인 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야 해요.
• SQL을 능숙하게 다룰 수 있어야 하고, 가독성과 효율을 고려한 정돈된 쿼리를 작성할 수 있어야 해요.

• 전사 데이터 표준 정의, 데이터 카탈로그 구축을 통해 전사 테이블을 구조화한 경험이 있으면 좋아요.
• Hadoop, Airflow, DBT 기반의 데이터 파이프라인 개발 경험이 있다면 좋아요.
• 경우에 따라서는 초급 이상의 pySpark 활용 능력이 필요해요.
• BI 툴(Tableau)을 활용해본 경험이 있다면 좋아요.

서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사