Data Analytics Engineer (DW/Global)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• Data Warehouse 팀은 토스 앱의 다양한 제품에서 발생하는 로그와 원천 데이터를 수집하고 신뢰할 수 있는 형태로 가공하여 제공해요.
• 글로벌 DW는 그중 해외 법인의 데이터를 담당하고, 리전별로 다른 엔진·타임존·규제 환경에서도 국가가 늘어날 때 다시 만들 필요 없는 구조를 목표로 해요.
• 지금은 인간 사용자뿐만 아니라 AI 에이전트도 데이터를 활용할 수 있도록 시멘틱 레이어와 온톨로지를 도입하고 있고, 이를 글로벌 데이터에도 넓혀가고 있어요.

합류하면 함께 할 업무에요

• 팀의 업무는 강점과 관심에 따라 다음 다섯 가지 영역으로 나뉘어요.
• 데이터 배치 입수
  > 서비스 DB 스냅샷, 앱·서버 로그, 외부 API 등 수십 종의 원천을 Snowflake 기반 Data Warehouse로 수집하는 입수 레이어를 설계하고 운영해요.
  > 원천 스키마 변경 시 소스·스테이징 모델이 자동으로 갱신되는 구조를 개발해 수동 작업을 최소화해요.
  > 스키마 변경과 데이터 유실을 감지하고, 개인정보 마스킹 정책을 유지하며, 원천팀과 협력해 문제를 사전에 해결해요.
• 리전 중립 파이프라인 엔지니어링
  > Snowflake, Airflow, dbt 등 다양한 도구를 활용하여 전사 배치 파이프라인을 설계·개발·최적화해요.
  > 동일한 코드가 여러 리전 및 개발 환경에서 설정만으로 동작하는 리전 중립 구조를 유지해요.
  > 리전·유저 타임존 및 서머타임을 고려해 스케줄과 날짜 경계를 설계해요.
  > 쿼리 실행 계획을 분석해 클러스터링, 증분 전략, 리소스 설정을 개선하고 성능을 최적화해요.
  > dbt 기반 선언적 파이프라인 구축으로 사후 대응이 아닌 컴파일·CI 단계에서 사전에 예방해요.
• 데이터 품질
  > 재사용 가능한 데이터 품질 규칙을 개발하고 사후 감지가 아닌 사전 탐지 체계를 구축해요.
  > 원천 신선도, 키 무결성, 스냅샷 누락, 마트 간 정합성을 검증하고 문제 발생 시 영향도 추적·알림 시스템을 운영해요.
  > 데이터 전달 완료 여부를 기준으로 하류 배치를 제어하는 게이트를 구축해요.
• AI-Ready 데이터와 에이전트
  > LLM이 이해할 수 있도록 데이터에 컨텍스트를 부여하고, 시멘틱 레이어·온톨로지를 설계하고 지식 그래프를 구축해요.
  > MCP·API를 통한 데이터 자산 개방으로 AI 에이전트의 테이블 검색·쿼리 생성 환경을 구축해요.
  > 분석가 쿼리의 dbt 모델 자동 변환, 장애 감지·원인 분석·PR 생성 등 자동화된 운영 에이전트를 개발해요.
• 내부 도구 개발과 리전 확장
  > 백필 도구, 입수 자동화, 영향도 분석기, 리전 이식 점검 도구 등 필요한 도구를 직접 개발해요.
  > 신규 국가 진출 시 기존 구조를 이식하는 플레이북을 운영해요.
  > 데이터 전달과 반출 승인 체계를 법무·보안과 협의하고 코드에 반영해요.
  > 필요시 UI/프론트엔드를 포함한 완전한 솔루션을 구현해요.
  > 직군 경계를 넘어 문제 해결을 우선해요.

이련 역량이 꼭 필요해요

• 클라우드 Data Warehouse(Snowflake·BigQuery·Databricks 등), Database, 데이터 분산 처리에 대한 기본적인 이해가 있으신 분
• SQL 안티패턴을 이해하고, Python으로 기본 애플리케이션을 개발할 수 있으신 분
• dbt 기반으로 모델·소스·테스트를 설계하고 운영해 보신 분
• 복잡하거나 반복적인 문제를 데이터 모델링을 통해 단순화·자동화한 경험이 있으신 분
• 단순 요청 처리를 넘어 명확한 데이터 구조와 효율적 활용 기준을 제시할 수 있으신 분
• 다양한 직군의 이해관계자와 소통해 요구사항을 구체화하고 합의를 만들어 보신 분

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• Airflow를 운영·트러블슈팅하고 배치 안정성을 개선해 보신 분
• Snowflake를 직접 구성하고 운영해 보신 분 (계정·역할·웨어하우스 설계, 권한 관리 등)
• Snowflake 등 클라우드 DW 엔진의 동작 원리를 이해하고 성능·비용을 튜닝해 보신 분
• 멀티 리전 또는 멀티 타임존 환경을 단일 코드베이스로 운영해 보신 분
• 개인정보 마스킹, 최소 권한, 데이터 레지던시 등 거버넌스 요구사항을 파이프라인에 반영해 보신 분
• 데이터 플랫폼이나 도구를 개발해 팀 생산성을 높여 보신 분 (마트 작업과 플랫폼 작업 병행)
• dbt, 데이터 카탈로그, 메타데이터·리니지 관리 도구를 도입하거나 내재화해 보신 분
• 데이터의 AI 이해도 향상, 시멘틱 레이어 구축, AI-Ready 데이터 작업을 해 보신 분
• 영문 기술 문서를 읽고 해외 파트너와 커뮤니케이션할 수 있으신 분

이런 경험이 있다면 이력서에 꼭 작성해주세요

• 경험한 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 설명해 주세요
• 데이터 문제 해결 시 본인의 기여 부분과 배운 점을 구체적으로 적어 주세요
• 설계한 데이터 구조의 필요성, 검토했던 대안을 설명해 주세요
• 실제 서비스 적용을 통한 개선 결과를 정량적으로 표현해 주세요 (민감 사항 제외)

합류하시면 이런 걸 얻어가실 수 있어요

• 해외 리전 데이터 웨어하우스를 초기 단계부터 구축하고 신규 국가로 확장하는 경험을 할 수 있어요
• 데이터 입수부터 파이프라인, 품질, 활용까지 전 구간을 한 팀에서 경험할 수 있어요 (단일 영역 조직에서는 불가능한 폭넓은 시야)
• 시멘틱 레이어, 온톨로지, 데이터 에이전트, 리전 간 데이터 계약 같은 시장 초기 영역을 실무에 적용하고 실패해 볼 기회가 있어요

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사