ML Engineer (Commerce Ads)

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 MLE(Commerce Ads) 포지션은 토스 커머스 도메인에서 상품 노출을 광고 관점에서 최적화하는 역할을 맡게 돼요. 커머스 추천 팀과 긴밀하게 협업하며, 상품 하나하나의 노출이 가지는 의미를 정량화하고, 그 가치를 예측하여 최적화하는 모델링 중심 업무를 수행해요. 사용자의 행동 데이터와 상품 특성을 바탕으로 정교한 타겟팅 및 광고 퍼포먼스 예측 모델을 설계하고, 이를 통해 효율적인 광고 운영과 높은 사용자 만족을 동시에 추구하는 광고 플랫폼을 함께 만들어가요. **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*](https://recruit-data-division.oopy.io/)합류하면 함께 할 업무에요 상품 광고의 클릭률(CTR), 전환율(CVR), ROAS 등 광고 성과를 예측하는 모델을 설계하고 개발해요. 예측 결과를 바탕으로, 가장 가치 있는 노출이 이뤄질 수 있도록 타겟팅 및 랭킹 전략을 수립해요. 사용자 행동, 상품 속성, 컨텍스트 정보 등을 활용해 퍼포먼스 예측에 효과적인 피처를 설계하고, 이를 통해 모델 성능을 지속적으로 개선해요. 추천 및 광고 시스템이 실제 성과에 어떤 영향을 미치는지 실험과 지표를 통해 정량적으로 검증해요. 커머스 추천 팀, 데이터 분석가, 엔지니어 등 다양한 직군과 협업하며 비즈니스 임팩트를 만드는 광고 알고리즘을 함께 설계해요.이런 분과 함께하고 싶어요 머신러닝 기반의 광고 최적화 모델 또는 추천 시스템을 개발한 경험이 있으신 분을 찾고 있어요. CTR, CVR, 전환 예측 등 퍼포먼스 마케팅 관련 예측 모델링 경험이 있다면 특히 좋아요. 커머스나 리테일 광고 도메인에 관심이 있고, 상품 노출의 가치를 수치화하고 최적화하는 문제를 풀어보고 싶으신 분이면 좋아요. PyTorch, TensorFlow, LightGBM 등 ML 프레임워크를 활용하여 예측 모델을 설계하고 실험한 경험이 있으신 분이면 좋아요. 다양한 직군과 협업하며 기술적 내용과 판단을 명확히 전달할 수 있는 커뮤니케이션 역량도 중요하게 생각해요.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 진행될 예정이에요. 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.함께할 동료를 위한 한마디"단순한 모델링만 하는 것이 아닌, 비즈니스에 임팩트를 내는 역할이에요." 토스에서 가장 만족스러운 것은 모델링 그 이상을 한다는 거예요. 이전에는 주어진 모델에 데이터를 넣고 성능을 평가하는 것이 전부였는데, 지금은 집계되지 않는 데이터를 어떻게 모델에 녹여낼 수 있을지 고민하고 있어요. 금융 관련 데이터로만 분석과 모델링 하는 것에 나아가, 유저에 대한 이해를 바탕으로 슈퍼 앱을 운영하는데 임팩트를 내는 데 기여할 수 있어 보람차요!