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합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스증권의 Data Analytics Engineer(Data Engineer)는 Data Division 내 Data Warehouse Team에 속해 있어요. 역할에 따라 집중해야할 업무가 Data Platform / Data Mart 로 나뉘어 있어요. 집중해야할 업무가 나뉘어져 있지만 cross functional 하게 업무를 진행하기도 해요. Data Warehouse Team의 Mart 업무는 토스증권 도메인 영역의 데이터를 잘 정리하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터 웨어하우스 및 집계 테이블 생성하고 관리하고 있어요. 현재 약 7명의 구성원은 2~14년 정도 다양한 연차와, 포털/은행/게임/스타트업 등 다양한 백그라운드를 가지고 있어요.   ✅ Data Division이 궁금하신가요? 토스증권 Data Division은 세계 최고로 데이터를 잘 다루는 증권사가 되기 위해 데이터 기술, 서비스 그리고 데이터 기반의 의사결정에 기여하고 있어요. 다양한 데이터 직군이 모여 밀접하게 협업하며 즐겁게 일하고 있어요. 또한 주기적으로 Tech Weekly를 진행하며 서로의 노하우를 공유하고 있어요. 본인의 흥미와 의지가 있다면 얼마든지 다른 직군의 업무와 노하우를 공유받을 수 있어요.   합류하면 함께 할 업무예요 도메인 지식이 없어도 테이블을 누구나 쉽게 이해할 수 있고 신뢰하고 쓸 수 있도록 하는 것을 목표로 명확한 구조설계, 표준 준수, 데이터 처리로직 반영 및 관리, 데이터 정합성 검증, DQ모니터링, 보안성 검토, 메타 관리 시스템을 이용한 문서화 업무 등을 수행해요. 데이터 사용자들과 협력하여 주요 비즈니스 성과 분석을 위한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요. 데이터 카탈로그, 데이터 표준 관리 등을 통해 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련해요. 빠르게 성장하는 서비스에서 꼭 필요한 데이터 처리 업무를 동료들과 논의하여 주도적으로 해결해요. 데이터 일관성, 재사용성 및 확장성을 고려한 데이터 모델링을 통해, 기존에 구성된 다양한 마트 테이블을 효과적으로 리팩토링하고 최적화하여 시스템의 효율성을 향상 시켜요. 대외 / 공시 보고서에 필요한 데이터 마트를 설계하고 파이프라인을 구성해요.   이런 분과 함께하고 싶어요 증권 도메인에 대한 이해가 깊거나, 주식 거래를 활발히 해보신 경험이 있다면 좋아요. DW 데이터 모델러로서 증권 도메인의 주요 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 주도적으로 디자인할 수 있어야 해요. 복잡한 데이터 모델을 단순화하거나 반복적인 문제를 자동화하여 해결한 경험이 필요해요. 다양한 업무 관련자와 원활한 커뮤니케이션을 바탕으로 데이터 표준을 지키면서 효율적인 데이터 처리 방법에 대해 제안할 수 있어야 해요. 전사 데이터 표준 정의, 데이터 카탈로그 구축을 통해 전사 테이블을 구조화한 경험이 있으면 좋아요. 주도적으로 데이터 웨어하우스/마트 모델링, 파이프라인 구축과 운영 업무를 수행할 수 있는 역량과 경험이 필요해요. 단순 요청을 처리하는 수준이 아니라, 명확한 데이터 구조와 효율적인 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야 해요. SQL을 능숙하게 다룰 수 있어야 하고, 가독성과 효율을 고려한 정돈된 쿼리를 작성할 수 있어야 해요. Hadoop, Airflow, DBT 기반의 데이터 파이프라인 개발 경험이 있다면 좋아요. 경우에 따라서는 초급 이상의 pySpark 활용 능력이 필요해요. BI 툴(Tableau)을 활용해본 경험이