Data Analytics Engineer

주요업무

• 보험 서비스 기반 공통 시스템 및 플랫폼 설계 및 발전

• 상담, 계약, 고객 데이터, 내부 운영 도구 등 핵심 플랫폼 정의 및 개선

• 조직 전체의 생산성과 확장성을 높이는 기반 구축

• 보험 비즈니스 전반의 구조와 흐름을 제품 관점에서 설계

상세 업무 내용

• 토스인슈어런스 DW 표준안 기반 도메인별 표준 마트 설계 및 운영

• Single Source of Truth 지향 데이터 마트 유지 및 관리

• 정규화 DB 설계 원칙 및 DW 특성 반영 구조 설계

• 데이터 정합성 검증 로직 및 DQ 모니터링 자동화 구축

• 보험 도메인 특화 데이터 이상 탐지 수행

• 메타 관리 시스템을 통한 데이터 정의 및 로직 문서화

• Airflow 기반 배치 파이프라인 개발 및 운영

• 데이터 보안성 검토 및 개인정보 마스킹, 접근 권한 관리

• 금감원 보고 및 IFRS 회계 기준 대응 데이터 산출 지원

• 신규 서비스 개발 시 로그 설계 및 데이터 모델 리뷰 협업

자격요건

• 고급 수준의 SQL 활용 능력 (복잡한 집계, 윈도우 함수, 서브쿼리 등)

• Database 정규화 원칙 및 DW 설계 패턴(Star, Snowflake Schema) 이해

• 도메인 개념 정의 및 명확한 데이터 구조 디자인 능력

• 비즈니스 요청을 데이터 구조로 전환하는 커뮤니케이션 역량

• 데이터 품질 문제를 스스로 발견하고 해결하는 주도성

우대사항

• Python 활용 능력 (Airflow DAG 작성 및 코드 이해 수준)

• dbt(Data Build Tool) 활용 데이터 변환 경험

• PySpark 등 분산 처리 환경 사용 경험

• Snowflake 등 클라우드 데이터웨어하우스 사용 경험

• Tableau 활용 시각화 및 리포트 경험

• 데이터 수집·적재부터 분석·시각화까지 전 과정 설계 및 운영 경험

• AARRR 퍼널 분석 프레임워크 이해

• 보험 및 금융 도메인 지식 또는 관련 데이터 업무 경험

• 수억 건 이상의 대용량 데이터 처리 경험

• IFRS 17 회계 기준 보험 데이터 특성 이해

• 데이터 관련 경험 5년 미만이어도 높은 성장 의지와 열정 보유자

기술 스택

• 필수: SQL(MySQL / Oracle), Apache Airflow, Git

• 우대: Python, dbt, PySpark, Tableau, Snowflake

전형절차

1. 서류접수

2. 직무인터뷰

3. 문화적합성 인터뷰

4. 처우협의

5. 레퍼런스체크

6. 최종합격

이력서 작성 팁

• DW 구축 또는 데이터 마트 설계 시 본인 기여도 구체적 작성

• 데이터 규모(행 수, 테이블 수, 처리 주기) 수치화

• 데이터 품질 문제 해결 사례 구체적 명시

• 타 직군과의 협업 방식 서술

• 지원 동기 및 토스인슈어런스 도메인 관심 배경 포함

• 단순 나열보다 임팩트와 학습 포인트 중심 서술

기타 유의사항

• 장애인 및 국가보훈대상자 관련법 의거 우대

• 허위 사실 또는 징계 사항 확인 시 채용 취소 가능

• 내규에 따른 채용금지자 또는 결격사유 해당자 채용 취소 가능

마감기한

상시채용