Data Analyst (7년 이상)

Data Analyst (7년 이상) 계열사 소개 계열사 소개 합류 여정 팀 문화 아티클 자주 묻는 질문 전체 공고 Data Analyst (7년 이상) Data Analyst (7년 이상) 토스증권 소속 정규직 🔥 서류 패스 이벤트 서류 패스 이벤트 기간(7.20~8.3)에 지원해주신 분들은 바로 사전과제(쿼리) 응시 기회를 드려요! 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스증권 Data Analyst(Product)는 Product Data Analysis Team 소속이에요. Product Data Analysis Team은 프로덕트 팀/사일로에 깊이 들어가 데이터로 의사결정을 함께 만드는 조직이에요. 토스증권과 함께 팀도 빠르게 커지고 있어, Data Analyst(Product)가 새로 맡아 키워갈 제품과 도전할 영역이 계속 넓어지는 시점이에요. Product Data Analysis Team은 금융권/게임사/이커머스/O2O/포털 출신의 다양한 연차와 경험을 가진 팀원들이 함께 일하고 있어요. 합류하면 함께할 업무에요 담당 프로덕트 팀/사일로의 목표를 지표로 정량화하고, 다음에 풀어야 할 문제를 데이터에서 찾아내요. 팀의 우선순위를 설정하고, 담당 팀/사일로의 분석을 도맡아요. 더 나아가, 사일로를 넘어 제품 단위의 문제를 발굴하고 분석 아젠다를 세워요. 조직이 무엇을 물어야 하는지부터 정의하는 일이 핵심이에요. 여러 사일로를 관통하는 지표 체계가 필요한 시점에는 직접 설계를 이끌어요. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하는 문제를 없애고, 도메인의 의사결정 속도와 일관성을 높여요. 증권 환경에 맞는 실험·인과추론 표준을 세우고, 팀 전체의 분석 품질 기준을 끌어올려요. 동료 분석가들의 분석을 리뷰하고 성장을 도와요. 예를 들어 이런 문제를 풀어요 신규 시장·상품 진출의 기대 효과를 기존 고객 행동 데이터로 추정해 투자 우선순위의 근거 만들기 사일로별로 흩어진 핵심 지표의 정의를 표준화해 제품 공통의 성과 언어 만들기 시장 이벤트가 개입한 기간의 성과를 분리해 측정하는 방법론 세우기 이런 분과 함께하고 싶어요 7년 이상의 프로덕트 데이터 분석 경력, 또는 그에 준하는 경험이 필요해요 다만 연차보다는 아래 경험의 완결성을 더 중요하게 봐요. 주어진 질문에 답하는 데 그치지 않고, 조직이 놓치고 있던 문제를 데이터로 발굴해 분석 아젠다로 만들어본 경험 지표 체계나 분석 프레임워크를 설계해, 여러 팀이 같은 기준으로 의사결정하도록 만들어본 경험 순수한 A/B 테스트가 어려운 환경에서 준실험·관찰 데이터 분석으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출해본 경험 정답을 제시하기보다 서로 다른 관점을 데이터로 좁혀, 경영진의 의사결정까지 연결해본 경험 문제도 방법도 정해지지 않은 상황에서, 스스로 구조를 세워 결론까지 도달해본 경험 이런 경험이 있으면 더 좋아요 증권·금융 또는 트레이딩/투자 서비스를 분석해본 경험이 있다면 더 좋아요. 관련 지식은 입사 후에 배울 수 있으니 필수는 아니에요. 동료 분석가의 분석 리뷰나 멘토링으로 팀의 분석 수준을 끌어올려본 경험이 있다면 더 좋아요. 실험 플랫폼, 지표 스토어 등 분석 인프라·거버넌스를 만들거나 도입을 주도해본 경험이 있다면 더 좋아요. AI 도구를 개인 생산성을 넘어 분석 조직의 일하는 방식에 적용해본 경험이 있다면 더 좋아요. 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요. 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 강점이 돋보일 거예요. 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요. 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인하고 있어요. 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.) 스스로 발굴한 문제나 직접 설계한 지표 체계로 조직의 방향을 바꾼 사례가 있다면, 무엇을 왜 물었는지가 드러나게 적어주세요. 토스증권으로의 합류여정 서류접수 > 사전과제(쿼리) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사 꼭 확인해 주세요 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요. 토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요. 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요. 함께할 동료를 위한 한마디 "하나의 사일로를 넘어, 도메인 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만드는 일을 토스증권에서 함께해요." 토스증권에는 돈의 흐름 데이터(거래·자산)와 고객 행동 데이터가 한곳에 모여 있어요. 두 데이터를 연결해 "고객이 왜 이렇게 움직였는가"를 ML, EDA, 시각화 등 방법론의 제한 없이 파고들 수 있는 환경은 흔치 않다고 생각해요. 증권은 실험하기 쉬운 서비스가 아니에요. 시장 상황과 뉴스 이벤트가 지표에 수시로 개입해서, 순수한 A/B 테스트만으로는 답이 안 나오는 문제가 많거든요. 그만큼 분석가가 어떻게 설계하느냐에 따라 결과의 질이 달라지는데, 저는 그 지점이 토스증권에서 일하는 것의 재미라고 느껴요. 토스증권의 프로덕트는 계속 늘어나고 있어요. 여러 사일로가 모여 하나의 도메인을 이루는데, 사일로에 들어가 분석을 책임지는 건 모든 Data Analyst의 기본 역할이에요. 여기서 한 발 더 나아가 사일로들을 관통하는 지표 체계를 세우고, 제품 전체가 같은 숫자를 보고 움직이게 만들어주실 분을 기다리고 있어요. 지원하기 전체 채용공고 목록으로 돌아가기 토스증권 소속 정규직 🔥 서류 패스 이벤트 서류 패스 이벤트 기간(7.20~8.3)에 지원해주신 분들은 바로 사전과제(쿼리) 응시 기회를 드려요! 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스증권 Data Analyst(Product)는 Product Data Analysis Team 소속이에요. Product Data Analysis Team은 프로덕트 팀/사일로에 깊이 들어가 데이터로 의사결정을 함께 만드는 조직이에요. 토스증권과 함께 팀도 빠르게 커지고 있어, Data Analyst(Product)가 새로 맡아 키워갈 제품과 도전할 영역이 계속 넓어지는 시점이에요. Product Data Analysis Team은 금융권/게임사/이커머스/O2O/포털 출신의 다양한 연차와 경험을 가진 팀원들이 함께 일하고 있어요. 합류하면 함께할 업무에요 담당 프로덕트 팀/사일로의 목표를 지표로 정량화하고, 다음에 풀어야 할 문제를 데이터에서 찾아내요. 팀의 우선순위를 설정하고, 담당 팀/사일로의 분석을 도맡아요. 더 나아가, 사일로를 넘어 제품 단위의 문제를 발굴하고 분석 아젠다를 세워요. 조직이 무엇을 물어야 하는지부터 정의하는 일이 핵심이에요. 여러 사일로를 관통하는 지표 체계가 필요한 시점에는 직접 설계를 이끌어요. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하는 문제를 없애고, 도메인의 의사결정 속도와 일관성을 높여요. 증권 환경에 맞는 실험·인과추론 표준을 세우고, 팀 전체의 분석 품질 기준을 끌어올려요. 동료 분석가들의 분석을 리뷰하고 성장을 도와요. 예를 들어 이런 문제를 풀어요 신규 시장·상품 진출의 기대 효과를 기존 고객 행동 데이터로 추정해 투자 우선순위의 근거 만들기 사일로별로 흩어진 핵심 지표의 정의를 표준화해 제품 공통의 성과 언어 만들기 시장 이벤트가 개입한 기간의 성과를 분리해 측정하는 방법론 세우기 이런 분과 함께하고 싶어요 7년 이상의 프로덕트 데이터 분석 경력, 또는 그에 준하는 경험이 필요해요 다만 연차보다는 아래 경험의 완결성을 더 중요하게 봐요. 주어진 질문에 답하는 데 그치지 않고, 조직이 놓치고 있던 문제를 데이터로 발굴해 분석 아젠다로 만들어본 경험 지표 체계나 분석 프레임워크를 설계해, 여러 팀이 같은 기준으로 의사결정하도록 만들어본 경험 순수한 A/B 테스트가 어려운 환경에서 준실험·관찰 데이터 분석으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출해본 경험 정답을 제시하기보다 서로 다른 관점을 데이터로 좁혀, 경영진의 의사결정까지 연결해본 경험 문제도 방법도 정해지지 않은 상황에서, 스스로 구조를 세워 결론까지 도달해본 경험 이런 경험이 있으면 더 좋아요 증권·금융 또는 트레이딩/투자 서비스를 분석해본 경험이 있다면 더 좋아요. 관련 지식은 입사 후에 배울 수 있으니 필수는 아니에요. 동료 분석가의 분석 리뷰나 멘토링으로 팀의 분석 수준을 끌어올려본 경험이 있다면 더 좋아요. 실험 플랫폼, 지표 스토어 등 분석 인프라·거버넌스를 만들거나 도입을 주도해본 경험이 있다면 더 좋아요. 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