토스｜AI Engineer (Agent)

토스 Affiliation

정규직

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• AI Platform 팀은 “AI 기술을 누구나 빠르고 안정적으로 사용할 수 있는 플랫폼으로 만든다” 는 미션을 가지고, 토스 전반의 AI 활용을 기술적으로 지원하고 있어요.
• AI 업계는 LLM 호출을 넘어, 스스로 계획하고 도구를 사용하며 자율적으로 실행하는 Agent 시스템으로 빠르게 이동하고 있어요.
• 우리는 이 흐름의 한가운데에서 두 가지 방향으로 일하고 있어요.
  • 서비스 팀 지원: 토스의 다양한 서비스 팀이 Agent를 빠르게 실험하고 프로덕션에 안정적으로 올릴 수 있는 플랫폼을 설계하고 운영해요.
  • 사내 업무 생산성 향상: 토스 구성원 누구나 AI를 활용해 반복 업무를 줄이고 업무 효율을 높일 수 있도록, 사내 AI 업무 자동화 환경을 직접 만들고 확산해요.
• 아직 정답이 없는 문제들을 기술적으로 정의하고 구조화하는 것에 즐거움을 느끼는 분을 찾고 있어요.
• 토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면? → 토스 Data Division 위키

합류하면 함께 할 업무에요

• 사내 다양한 팀과 직접 협업하며 업무 병목을 발굴하고, 니즈를 기술적 요구사항으로 번역해 플랫폼 로드맵에 연결해요. 현장에서 발견한 요구사항을 빠르게 PoC로 검증하고, 그 결과를 플랫폼 기능으로 기여해요.
• 내부 시스템(메신저, 데이터 파이프라인, 업무 도구 등)과 LLM을 연결하는 통합 레이어를 구축하고, 누구나 AI 기반 업무 자동화를 활용할 수 있는 환경을 만들어요.
• Agent가 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 장기 실행 작업을 안정적으로 수행할 수 있는 실행 인프라를 설계하고 운영해요.
• Agent가 이전 대화, 사용자 선호, 업무 히스토리 등을 기억하고 활용할 수 있도록 메모리 시스템을 설계해요. 단기(세션 내), 장기(사용자/팀 수준) 메모리를 구조화하고, 어떤 정보를 저장하고 언제 꺼낼지를 플랫폼 수준에서 관리해요.
• 개별 팀이 자신의 도메인에 맞는 Agent를 직접 만들고 운영할 수 있도록, 공통 인프라와 개발자 경험을 설계해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• LLM, Agent 같은 기술을 실제 서비스 문제에 적용해본 경험이 있다면 함께하고 싶어요.
• 구조화되지 않은 문제를 기술적으로 정의하고, 시스템적으로 해결해본 분이면 좋아요.
• 복잡하고 변화가 많은 상황에서 문제를 정의하고 파악하여 기술적 해결책으로 연결해본 경험이 있다면 함께하고 싶어요.
• 여러 팀과 협업하며 기술을 제품처럼 만들고 운영해본 분과 함께하고 싶어요.
• AI 기술의 빠른 흐름을 주도적으로 팔로우하고, 팀 내에 자연스럽게 녹여낸 경험이 있다면 좋아요.
• 복잡한 AI 시스템을 단순하고 일관된 사용자 경험으로 풀어내는 데 관심이 있다면 함께하고 싶어요.

이런 분이면 더 좋아요

• 멀티스텝 추론이나 멀티에이전트 협력이 필요한 Agent 시스템을 설계하고 프로덕션에서 운영해본 경험이 있다면 좋아요
• 계획, 실행, 도구 호출, 상태 관리가 연결된 장기 실행 Agent 워크플로우를 설계하거나 운영해본 경험이 있다면 좋아요
• Agent가 올바르게 동작하기 위해 어떤 정보를 언제, 어떤 형태로 제공할지를 시스템 수준에서 설계해본 컨텍스트 엔지니어링 경험이 있다면 좋아요
• Agent가 외부 지식을 신뢰할 수 있게 활용하거나, 대화·세션·사용자 수준의 메모리를 설계하고 운영해본 경험이 있다면 좋아요
• Agent의 품질을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 직접 설계하거나 운영해본 경험이 있다면 좋아요
• 내부 팀과 직접 소통하며 니즈를 발굴하고, 이를 기술적 스펙으로 번역해 플랫폼에 반영해본 경험이 있다면 좋아요
• 반복 업무나 내부 프로세스를 AI로 자동화하고, 실제로 구성원이 일상적으로 쓰게 만든 경험이 있다면 좋아요

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 기술 스택보다 어떤 문제를 풀었는지, 왜 그 구조를 선택했는지를 먼저 설명해주세요
• 실험에서 프로덕션까지, 실행 신뢰성과 확장성을 어떻게 확보했는지 구체적으로 작성해주세요
• 장애, 성능 저하, 비용 문제를 어떻게 탐지하고 해결했는지 경험이 있다면 작성해주세요
• 내부 팀의 니즈를 발굴하고 플랫폼 기능으로 연결한 과정과 결과(사용률, 피드백 등)를 함께 작성해주세요
• 오픈소스 기여 경험이 있다면 포함해주세요

토스로의 합류여정

• 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
• 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

함께할 동료를 위한 한마디

“LLM을 호출하는 것에서 멈추지 않고,Agent가 스스로 계획하고, 도구를 사용하며, 장기 목표를 달성하는 시스템을 직접 만들어갑니다. 실험부터 서빙까지 — 그 흐름 전체를, 토스에서 설계할 수 있어요.”

• AI Platform 팀은 빠르게 진화하는 Agent 생태계의 흐름을 직접 흡수하고, 그것을 토스 프로덕션 환경에 맞게 구조화하는 역할을 해요. 어떤 도구가 옳은지보다, 어떤 구조가 지속 가능한지를 고민하는 분 — 그 긴장감을 즐기는 분을 기다리고 있어요.

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