<aside> 📌 토스코어 Machine Learning Team을 소개합니다! Machine Learning Team에 대해서 궁금하신 분들께서 꼭 알았으면 하는 정보들이 담겨 있습니다.
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토스 Machine Learning Platform Team 역할
토스 Machine Learning Platform Team 주요업무
토스 Machine Learning Platform Team 현업 인터뷰
토스 Machine Learning Platform Team SLASH 22 발표
토스 Machine Learning Platform Team 기술 스택
토스 Machine Learning Platform Team 구성 포지션
☑️ 토스의 모든 silo/team에서 쉽고 빠르게 ML 기술을 사용할 수 있도록, ML 라이프사이클에서 End to End로 필요한 플랫폼과 시스템을 개발하고 운영해요.
☑️ ML 기술의 대규모 적용이 가능한 환경을 구축하여 ML을 활용한 토스팀의 성장을 한차원 scale-up 하는 것을 목표로 해요.
<aside> ➡️ Auto ML 구현
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<aside> ➡️ Feature Store 개발
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<aside> ➡️ ML 모니터링 시스템 구축
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<aside> ➡️ 추천플랫폼 개발
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🎤 토스에 합류하시게 된 배경이 무엇인가요?
핀테크 분야의 선두에서 여러가지 혁신적인 서비스를 만들어가고 있는 것이 인상적이었어요. 공개 채널을 통해 알려진 회사 문화나 비전에서와 같이 공통된 목표를 위해서 조직과 상관없이 다 같이 협업을 한다는 점과 maker 들을 중요하게 생각하며, 목표를 이루기 위해 필요한 지원들을 아끼지 않으며 이런 문화들을 유지하고 발전시키기고자 하는 점도 합류를 결정하는 이유가 되었어요.
🎤 Machine Learning Team 입장에서 다른 업계와는 차별되는 토스만의 전략은 무엇이 있나요?
토스는 데이터 기반의 의사결정을 위한 환경 구축이나 분석을 아주 중요하게 생각하고 있어요. 이런 잘 구축된 데이터 환경을 기반으로 해서 시장에서 알려진 AI 기술들을 핀테크의 영역에 적합한 형태로 변형하여 적용해 나가고 있어요. 토스라는 하나의 앱 안에서 모든 금융생활이 편리하게 이루어질 수 있도록, Machine Learning Team 에서는 다양한 팀들과 협업하면서 필요한 기술들을 연구/개발하고 서비스에 적용하고 있어요.
🎤 업무하시면서 만족스러웠던 점들은 어떤게 있으실까요?
협업이나 의사결정을 하고 업무를 수행함에 있어 목표를 달성하는 데 필요하지 않은 절차들은 과감히 생략하거나 최소화되어 있다는 점이 좋다고 생각해요. 데이터/AI의 활용과 중요성에 공감하고 있는 동료들이 많기 때문에, 팀에서 만들어 낸 결과들을 서비스와 의사결정에 적극적으로 활용하고 있어요. 실패하더라도 원인을 분석하여 대처하고, 다른 기회를 통해서 도전할 수 있는 문화가 있어서 Machine Learning과 같이 실험을 통한 검증이 필요한 일들을 진행하는 원동력이 된다고 생각해요.