About the role
ML Engineer (CSS) 계열사 소개 계열사 소개 합류 여정 팀 문화 아티클 자주 묻는 질문 전체 공고 ML Engineer ML Engineer 3 개 계열사· 10 개의 포지션이 열려 있어요 3 개 계열사· 10 개의 포지션이 열려 있어요 토스 간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요. 1개 포지션 CSS 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스의 ML Engineer (CSS)는 토스의 Credit Modeling팀에 속해 있고, 다양한 백그라운드를 가지고 있는 ML Engineer들이 한 팀으로 구성되어 있어요. Credit Modeling팀은 대출, 카드, 계좌 등 여러개의 금융 서비스들이 모여있는 Financial Marketplace 도메인에 소속되어 대출비교플랫폼에 입점한 금융사들을 위한 Risk Index 모형을 개발하고, 도메인내 다양한 금융 서비스들의 비즈니스 문제를 머신러닝을 통해 해결하는 업무를 담당하고 있어요. 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키 합류하면 함께 할 업무예요 대출 니즈 모형, 카드 발급 예측 모형, 신용평가 모형 등 신용과 대출 도메인 영역에서 유저에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 ML 모델을 개발해요. Data Mining / Machine Learning / Deep Learning 기술들을 활용하여 새로운 가치를 발굴해 비즈니스 고도화에 기여해요. 신규 서비스 및 사업 영역의 발굴을 위해 다양한 데이터에 대한 분석 및 탐색을 진행해요. 공고 보기 토스뱅크 사용자 중심의 은행으로 가장 단순하고 큰 혜택을 제공해요. 3개 포지션 Product ML/LLM Ops Data Pipeline 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 ML Engineer (Product)는 토스뱅크 ML Tribe / Chpater 소속으로, AI/ML 기술로 은행 서비스의 문제를 풀어요. FDS(이상거래탐지), 대출 모형 및 전략 시스템, 고객 응대 자동화, 문서·음성 처리, LLM 기반 Agent 등 다양한 제품을 개발해요. Product Manager, Data Scientist, Machine Learning Engineer 등 여러 직군과 협업하며 문제에 가장 잘 맞는 방식과 기술로 서비스와 제품을 만들어요. 합류하면 함께할 업무예요 대규모 트래픽과 높은 SLA를 요구하는 ML/AI 서비스를 설계·개발·운영해요. ML 모델과 LLM을 프로덕션에 서빙하는 시스템을 만들어요. LLM 기반 Agent Workflow 및 RAG 애플리케이션을 개발하고, 품질을 평가·개선해요. 공고 보기 토스증권 고객 모두를 위한 투자 플랫폼을 만들어요. 6개 포지션 LLM Infra Platform OCR 커뮤니티 추천 Quant 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스증권 ML Engineer(LLM)는 AI Tribe에 속해 있어요. 다양한 Silo와 Platform에서 Data/Server/Frontend Engineer, Designer, PO와 협업하며 제품 단위의 문제를 함께 풀어가요. AI Tribe의 목표는 복잡한 금융·증권 정보를 더 이해하기 쉽게 만들고, 개인에게 필요한 정보만 정확히 전달하는 데이터·ML 기반 서비스를 만드는 거예요. 이를 위해 NLP/LLM 학습과 운영, AI 기반 서비스 개발, 개인화 추천 등 다양한 ML 기술을 실험하고 실제 제품에 녹이고 있어요. 합류하면 함께할 업무에요 분류, 추출, 요약, 번역 등 텍스트 기반 문제에 맞는 모델을 직접 학습해요. Fine-tuning, 실험 설계, 성능 평가를 통해 모델 품질을 높여요. 실제 서비스 환경에 모델을 서빙하고 안정적으로 운영해요. 공고 보기 토스 간편하면서도 안전한, 금융을 넘어선 서비스를 만들어요. 1 개 포지션 CSS 토스뱅크 사용자 중심의 은행으로 가장 단순하고 큰 혜택을 제공해요. 3 개 포지션 Product ML/LLM Ops Data Pipeline 토스증권 고객 모두를 위한 투자 플랫폼을 만들어요. 6 개 포지션 LLM Infra Platform OCR 커뮤니티 추천 Quant 채용팀에 문의하기