Data Analytics Engineer

<p>&nbsp;</p> <h2>토스인슈어런스에 대해 알려드려요</h2> <ul> <li>토스인슈어런스는 토스가 혁신하고자 하는 다양한 금융 영역 중 <strong>‘보험’ 영역의 혁신</strong>을 목표로 만들어진 회사입니다.</li> <li>고객의 보험에 대한 고민을 보험 전문가(설계사)와 함께 해결할 수 있도록, <strong>설계사가 전문성과 몰입도를 극대화할 수 있는 플랫폼</strong>을 만들어가고 있어요.</li> <li>보험 상담, 계약, 유지관리 전반의 경험을 제품으로 풀어내며 <strong>보험 비즈니스의 구조 자체를 바꾸고 있습니다.</strong></li> </ul> <hr> <h2>합류하게 될 팀에 대해 알려드려요</h2> <p></p> <ul> <li>토스인슈어런스 데이터/인프라팀은 보험 도메인 전반의 데이터를 신뢰할 수 있고 일관성 있게 만드는 팀이에요.</li> <li>보험업의 특성상 계약, 수수료, 고객 행동, 언더라이팅 데이터를 다루며, 데이터 품질이 직접 고객 신뢰와 컴플라이언스에 영향을 미쳐요.</li> <li>보험 데이터는 단순한 숫자가 아니에요. 고객의 리스크를 줄이는 의사결정의 근거입니다. 우리 팀은 그 데이터가 언제나 정확하고 빠르게 동료들에게 전달될 수 있도록 만들어요.</li> </ul> <p></p> <hr> <h2>합류하면 함께 할 업무예요</h2> <h3>1.&nbsp;Data Modeling &amp; DW 구축</h3> <h3></h3> <p></p> <ul> <li>토스인슈어런스 DW 표준안을 기반으로 담당 도메인(IA 영업, 계약, 수수료, 고객)의 표준 마트를 설계하고 운영해요.</li> <li>Single Source of Truth를 지향해, 동료들이 동일한 데이터 기준으로 의사결정할 수 있도록 마트를 유지·관리해요.</li> <li>정규화된 DB 설계 원칙과 DW(Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant) 특성을 반영한 구조를 설계해요.</li> <li>표준 영역 마트(Conformed Mart)와 소비 영역 마트(Data Mart)를 명확히 구분하여 운영해요.</li> </ul> <p></p> <h3>2.&nbsp;데이터 품질 관리 (DQ)</h3> <h3></h3> <p></p> <ul> <li>데이터 정합성 검증 로직, DQ 모니터링 자동화를 구축해요.</li> <li>보험 도메인 특성에 맞는 데이터 이상 탐지(계약 오류, 수수료 불일치, 중복 계약 등)를 수행해요.&nbsp;</li> <li>메타 관리 시스템을 통해 마트 정의, 컬럼 설명, 계산 로직을 문서화하고 최신 상태로 유지해요.<br><br></li> </ul> <p></p> <h3>3.&nbsp;파이프라인 &amp; 보안</h3> <h3></h3> <p></p> <ul> <li>Airflow 기반 배치 파이프라인을 개발하고 운영해요.</li> <li>데이터 보안성 검토를 통해 개인정보(PII) 마스킹, 접근 권한 관리를 수행해요.</li> <li>보험업 특성상 금감원 보고, IFRS 회계 기준에 맞는 데이터 산출물을 지원해요.&nbsp;</li> </ul> <p></p> <h3>4. 개발자 협업</h3> <h3></h3> <ul> <li>신규 서비스 개발 시점부터 서버 개발자와 로그 설계·데이터 모델을 리뷰하고 분석 요건을 제안해요.</li> <li>Data Analyst, 영업지원팀, 운영팀, 플랫폼팀과 협업해 지표 정의 및 데이터 요청을 처리해요.<br><br></li> </ul> <p></p> <hr> <h2>이런 분과 함께하고 싶어요</h2> <p></p> <ul> <li>SQL을 고급 수준으로 활용할 수 있어야 해요. 복잡한 집계 쿼리, 윈도우 함수, 서브쿼리를 가독성 있게 작성하는 분을 환영해요.&nbsp;</li> <li>Database 정규화 원칙과 Data Warehouse 설계 패턴(Star Schema, Snowflake Schema)에 대한 이해가 있어야 해요.</li> <li>데이터 모델러로서 도메인 개념을 명확하게 정의하고 쉽고 명확한 데이터 구조를 디자인할 수 있어야 해요.</li> <li>비즈니스 요청을 데이터 구조로 전환하는 커뮤니케이션 능력이 있어야 해요.</li> <li>데이터 품질 문제를 스스로 발견하고 해결책을 제안하는 주도성이 필요해요.</li> </ul> <p></p> <h2>이런 경험이 있다면 더 좋아요</h2> <p></p> <ul> <li>Python 초급 이상 (Airflow DAG 작성 및 타인 코드 이해 가능한 수준)이면 좋아요.</li> <li>dbt(Data Build Tool)를 활용한 데이터 변환 경험이 있으면 좋아요. • PySpark 등 분산 처리 환경 사용 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>Snowflake 등 클라우드 데이터웨어하우스 사용 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>Tableau를 활용한 시각화/리포트 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>데이터 수집·적재부터 분석·시각화까지 A부터 Z까지 직접 설계·운영해본 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>AARRR 퍼널 분석 프레임워크에 대한 이해가 있으면 좋아요.</li> <li>보험·금융 도메인 지식(계약, 수수료, 청구, 리스크) 또는 관련 데이터 업무 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>대용량 데이터 처리(수억 건 이상) 경험이 있으면 좋아요.</li> <li>IFRS 17 회계 기준에서의 보험 데이터 특성에 대해 이해하고 있으면 좋아요.</li> </ul> <p></p> <h2>이런 분이라면 경험이 짧아도 환영해요</h2> <p></p> <ul> <li>데이터 경험이 5년 미만이어도 성장 의지와 열정이 있다면 지원 가능해요.</li> <li>DA, DE, DW 중 어떤 배경이든 데이터를 '잘' 활용하기 위해 고민한 경험이 있는 분이라면 좋아요.</li> </ul> <hr> <h2>주요 기술 스택</h2> <p></p> <ul> <li>&nbsp;필수: SQL (MySQL / Oracle),&nbsp; &nbsp; Apache Airflow,&nbsp; &nbsp; Git</li> <li>&nbsp;우대: Python,&nbsp; &nbsp; dbt,&nbsp; &nbsp; PySpark,&nbsp; &nbsp; Tableau,&nbsp; &nbsp; Snowflake</li> </ul> <p></p> <p>&nbsp;</p> <hr> <h2>이력서는 이렇게 작성하시는 것을 추천해요</h2> <ul> <li> <div>DW 구축 또는 데이터 마트 설계 경험이 있다면 본인이 기여한 구체적인 부분을 작성해 주세요.</div> </li> <li> <div>담당했던 데이터의 규모(행 수, 테이블 수, 처리 주기)를 숫자로 표현해 주세요.</div> </li> <li> <div>데이터 품질 문제를 발견하고 해결한 사례를 구체적으로 작성해 주세요.</div> </li> <li> <div>함께 협업한 직군(개발자, 분석가, 비즈니스 팀)과의 협업 방식을 서술해 주시면 좋아요.</div> </li> <li> <div>해당 포지션에 지원하는 이유와 토스인슈어런스 도메인에 관심을 갖게 된 배경을 작성해 주세요.</div> </li> <li> <div>단순히 경험을 나열하기보다 임팩트와 러닝 포인트 중심으로 서술해 주세요.</div> </li> </ul> <p>&nbsp;</p>