[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요]
토스 Ads 도메인에서 디스플레이 광고의 성과를 극대화하기 위한 머신러닝 모델링을 담당해요. 대규모 광고 데이터를 효율적으로 처리 및 분석하여 숨겨진 패턴과 인사이트를 발굴해 비즈니스 성장에 기여합니다.

또한, 다양한 사용자와 광고주 및 광고 지면 접점에서 노출부터 전환까지 퍼널 전반을 최적화할 수 있는 정교한 머신러닝 모델을 개발해요.

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[합류하면 함께 할 업무에요]

• 머신러닝 모델 개발 프로젝트에 참여하여 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 학습 및 평가를 수행해요.
• 다양한 데이터(사용자 행동, 서비스 로그, 비즈니스 지표)를 활용해 실제 서비스에 적용되는 모델을 설계하고 개선해요.
• 광고 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 광고 수익(ROAS) 등 주요 지표를 예측하기 위한 모델을 설계 및 개선해요.
• 사용자 행동, 광고 소재, 컨텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 광고 추천 및 타겟팅, 입찰 전략 등 다양한 제약 속에서 성과를 극대화하는 머신러닝 시스템을 설계하고 개발해요.
• 다양한 광고 운영 시나리오에서 비즈니스 성과와 효율의 균형을 맞추는 최적화 및 머신러닝 기반 솔루션을 개발해요.
• 모델 성능 개선이 실제 광고 성과에 어떻게 연결되는지를 정량적으로 분석하고 개선 사이클을 운영해요.

[이런 분과 함께하고 싶어요]

• Python, SQL, Spark 등을 활용해 데이터 전처리와 분석 경험이 있으신 분
• PyTorch, TensorFlow 등 ML 프레임워크를 활용해 모델 구현, 성능 개선 및 문제 해결 경험이 있으신 분
• 추천 시스템, 랭킹, 분류, 예측 모델 등 머신러닝 모델링 경험 또는 강화학습 연구 경험이 있으신 분
• 실험 설계, 모델 평가, 정량 분석을 통해 모델 효과를 객관적으로 검증해본 경험이 있으신 분
• 광고 도메인에서 머신러닝을 활용해 문제를 해결하고 가치를 창출하고 싶은 분
• 협업 속에서도 기술적 의사결정을 명확히 전달하고 논의할 수 있는 분

[이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요]

• 진행했던 프로젝트가 조직에 큰 영향력을 미쳤다면 그 내용을 자세히 작성해주세요.
• 모델링 중심 프로젝트에서 본인이 정의한 문제, 선택한 접근법, 실험 방법과 성능 개선 내용을 구체적으로 적어주세요.
• 광고 성과 지표를 개선하기 위해 모델 품질, 리소스, 운영 효율성 간의 균형을 고려한 경험이 있다면 함께 작성해 주세요.

[토스로의 합류여정]

• 서류 접수
• 1차 직무 인터뷰 (코딩)
• 2차 직무 인터뷰
• 문화적합성 인터뷰
• 레퍼런스 체크
• 처우 협의
• 최종 합격

👉 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행됩니다.
👉 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행됩니다.

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