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토스 Data Division Wiki

토스 Data Division의 모든 것을 알려드려요. Data Division이 어떤 조직으로 이루어져 있는지, 채용 중인 포지션들과 현업의 이야기까지 한 눈에 확인해 보세요!

Data Division을 구성하는 조직을 소개해요.

Data Product Tribe

도메인 비즈니스의 성장을 위한 데이터 프로덕트와 인터페이스를 제공하고, 조직의 Data Maturity를 높여요.
 Mission: 직관적이고 편리한 데이터 프로덕트를 개발하여 모든 구성원이 쉽게 데이터에 접근하고 이해하며 활용할 수 있도록 지원한다.
 주요 업무
데이터 프로덕트 TUBA(‘Toss User Behavior Analyzer’) 를 만들고 끊임 없이 발전 시켜요. 데이터 혹은 개발에 배경 지식이 없는 팀원이라도 실험과 분석을 쉽고 올바르게 진행할 수 있도록 도와주는 툴이 바로 TUBA예요.
사용자 중심의 데이터 프로덕트를 통해 조직의 Data Maturity를 향상시켜요.
TUBA 뿐만이 아니라, 테이블센터와 로그센터 제품을 개발하고 운영해요.

Machine Learning Tribe

머신러닝 기술을 활용하여 도메인의 비즈니스 성장과 매출에 기여해요.
 Mission: 도메인별 요구사항에 맞는 ML 모델을 개발하고, MLOps 체계를 구축하여 모델의 지속적인 개선과 효율적이고 안정적인 운영을 보장한다.
 주요 업무
ML 플랫폼, Feature Store, ML 모니터링 시스템 등을 구축하여 ML 기술이 쉽고 빠르고 안정적이게 적용할 수 있도록 해요.
LLM, Vision 등 ML 기반 서비스는 물론, 추천, 광고, 검색 등 다양한 도메인에 필요한 모델 및 알고리즘을 개발해요.

Data Platform Tribe

안정적이고 확장 가능한 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하여, 조직의 데이터 활용을 효율적이고 원활하게 지원해요.
 Mission: 고성능, 고가용성, 보안성을 갖춘 데이터 플랫폼을 구축하고 지속적으로 개선하여 전체 조직의 데이터 활용을 위한 인프라와 플랫폼을 제공한다.
 주요 업무
토스 서비스에서 만들어지는 대용량 데이터를 누구나 쉽게 접근하고 탐색, 생산할 수 있는 플랫폼을 개발하고 운영해요.
Data Pipeline 구축, 다양한 오픈소스 기반 클러스터의 Infrastructure의 설계 및 운영, 다양한 대용량 데이터를 서빙하는 API나 운영 자동화 도구를 개발해요.

Data Intelligence Tribe

도메인 중심의 유연하고 확장 가능한 데이터 아키텍처를 구축하여 조직의 데이터 활용 역량을 혁신해요.
 Mission: Data Mesh 원칙을 적용한 도메인 중심의 데이터 파이프라인을 구축하고 운영하여 각 도메인의 데이터 자율성과 책임성을 보장한다.
 주요 업무
ODS, Fact, Dimension, 기타 특수목적의 마트테이블 등 DW의 구조를 설계하고 집계 pipeline을 구축해요.
토스팀이 데이터 기반의 의사결정을 보다 잘 할 수 있도록 로그 자동화, 단순 데이터 추출 최소화, 데이터 소스 일원화 등 생산성 및 데이터 퀄리티 향상에 집중해요.

사업의 성장을 지원하는 Chapter를 소개해요.

Chapter란 토스팀에서 같은 업무를 하는 사람들(같은 직무)이 모인 조직이에요. 각자 담당하는 제품, 업무에 따라 소속되는 사일로나 팀이 달라도 동일 직무 간 협업을 위해 챕터 조직으로도 소속되어 있어요.
Data Analyst가 속해있어요.
프로덕트/비즈니스 성장 지표를 정의하고 분석과 인사이트 도출을 통해 프로덕트를 성장시켜요.
Data Scientist, Machine Learning Engineer가 속해있어요.
비즈니스 성장을 위해 각 도메인의 문제를 ML 기술로 해결하고, 각 도메인에서 모델 개발을 효율적으로 할 수 있는 환경을 만들어요.
Data Analytics Engineer가 속해있어요.
전사 데이터 거버넌스 측면에서의 일관된 정책을 적용함과 더불어, 도메인의 속도에 맞게 데이터 파이프라인 운영 및 제공에 집중해요.
도메인 중심의 분산 Architecture인 Data-Mesh를 채택하여 조직의 성장과 다양한 데이터 요구를 충족하려 해요.

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