[토스증권] Technical Program Manager (AI) 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• AI 거버넌스를 토스증권의 언어로 번역하고 실행 가능하게 만듭니다(공고가 가장 중요한 역할로 표시). AI 기본법·혁신금융서비스 등 규제 요구사항을 해석해 제품 조직과 플랫폼 조직이 실제로 무엇을 어디까지 해야 하는지 기준을 만듭니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 AI 기본법 시행령 대응을 국내에 경험자가 거의 없는 영역이라고 적었습니다. 규제 문구를 개발 조직의 체크리스트나 승인 절차로 바꿔 본 경험이 있다면 원문의 어떤 요구가 어떤 실무 기준이 됐는지 대응시켜 보여 줄 수 있습니다.

• 내부 ML 엔지니어와 함께 AI 거버넌스 아키텍처를 설계하고, 제품 조직과 플랫폼 조직의 필요 사항을 조율해 실제 의사결정과 실행까지 이끕니다. 국내 선례가 많지 않아 정해진 답을 따르기보다 직접 아키텍처를 설계하고 의사결정을 만들어 가는 영역입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  거버넌스를 정책 문서에 그치지 않고 ML 엔지니어와 함께 아키텍처로 설계합니다. 통제 요건을 시스템 구조에 반영해 본 경험이 있다면 어떤 엔지니어와 어떤 결정을 함께 내렸는지 적어 두세요. 자격 요건이 말한 '엔지니어의 언어로' 논의한 경험을 그 결정으로 보여 줄 수 있습니다.

• 제품 조직과 플랫폼 조직 사이의 브릿지 역할을 합니다. 양쪽의 요구를 번역하고 과제 우선순위를 조정하며, 여러 조직이 같은 일을 중복해서 하는 지점을 찾아 R&R을 정리하고, 어느 한쪽에서 결정하기 애매한 문제를 한 단계 위에서 판단합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개는 이 팀이 폭발적으로 성장하는 제품 조직과 플랫폼 조직 사이에서 기술과 비즈니스의 얼라인먼트를 주도한다고 적었습니다. 중복된 업무를 찾아 R&R을 다시 나눈 경험이 있다면 몇 개 조직의 무엇을 정리했고 그 뒤 무엇이 줄었는지 보여 줄 수 있습니다.

• ML/AI 과제의 프로젝트 매니징을 맡습니다. 진행 상황과 의존성을 관리하고, 블로커가 생기면 리더십과 함께 빠르게 풀며, 과제가 실제로 서비스에 반영되기까지 전 과정을 챙깁니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  관리 범위가 서비스 반영까지입니다. 모델 학습에서 배포까지 걸린 과제를 관리해 본 경험이 있다면 의존성이 어디서 막혔고 어떻게 풀었는지가 이 업무의 내용과 같습니다.

• 함께 만들어 갈 영역으로 GPU를 포함한 AI 인프라 등 공유 자원의 배분 기준과 AI 제품·모델 도입 평가 프로세스를 들었습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고가 '아직 시작하지 못한 영역'이라고 밝힌 일이 여기에 있습니다. 토스증권은 자체 GPU 클러스터와 클라우드를 함께 운영하므로, 한정된 연산 자원을 여러 팀에 나눈 기준을 만들어 본 경험이 있다면 기준의 지표와 이견을 정리한 방식을 설명할 수 있습니다.

2자격 요건

• 기술 조직을 대상으로 프로그램 또는 프로젝트 매니징을 5년 이상 해 온 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  함께 일할 조직은 ML 엔지니어와 플랫폼 조직입니다. 맡았던 프로그램에 참여한 엔지니어링 팀의 수와 기술 과제의 종류를 밝히면 5년 동안 무엇을 다뤘는지가 이 공고의 업무와 나란히 드러납니다.

• AI/ML 엔지니어와 직접 협업해 본 경험이 필요합니다. 인프라 내부까지 깊게 알 필요는 없지만 정책의 언어만이 아니라 엔지니어의 언어로 함께 논의할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이력서 안내는 이 경험이 있다면 '어떤 기술적 판단에 함께 참여했는지' 적어 달라고 했습니다. 모델 서빙 방식이나 학습 자원 배분처럼 엔지니어와 함께 결정한 일을 사례로 들 수 있습니다.

• 여러 조직 사이에서 우선순위를 조정하고 합의를 만들어 본 경험이 필요하고, 직접적인 권한 없이 설득으로 일을 움직여 본 경험이면 더 좋습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  브릿지 역할과 R&R 정리 업무 모두 권한 밖의 조직과 일하는 업무입니다. 이력서 안내는 이 사례에서 '반대를 어떻게 넘었는지'도 함께 적어 달라고 했습니다.

• 규제나 정책 요구사항을 실제 실행 가능한 기준으로 바꿔 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  규제 요구를 실무 기준으로 바꿔 본 경험은 업무 첫 항목인 AI 거버넌스 번역에 바로 쓰입니다. 금융·개인정보·AI 가운데 어떤 규제였든 원문 요구, 그것을 바꾼 실무 기준, 그 기준을 따른 조직을 함께 적으면 이력서 안내가 물은 '어떻게 바꿨는지'에 그대로 답이 됩니다.

• 명확하게 정의되지 않은 문제를 스스로 구조화하는 데 익숙해야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 입사 후 무엇을 어디까지 맡을지 함께 정하는 과정이 필요하다고 적었습니다. 범위가 정해지지 않은 상태에서 맡은 일의 경계를 직접 정해 본 경험이 이 요건에 가장 가깝습니다.

3우대 사항

• AI 제품을 다수 운영하는 대형 테크 기업 또는 핀테크 기업에서의 기술 기반 프로그램 매니징 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  동료의 한마디는 토스증권의 AI가 빠르게 늘어나고 있다고 적었습니다. 여러 AI 제품이 동시에 돌아가는 환경에서 과제 간 우선순위를 관리한 경험이 있다면 제품 수와 조정한 자원을 밝힐 수 있습니다.

• AI 거버넌스 · Responsible AI · 모델 리스크 관리 관련 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무 첫 항목과 가장 가까운 우대입니다. 금융권에서 해 온 모델 리스크 관리나 모델 검증 경험도 AI 거버넌스 기준을 만드는 일과 이어집니다.

• 플랫폼 조직이 별도로 존재하는 환경에서 플랫폼 조직과 협업한 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  ML Platform Team 자체가 플랫폼 조직이고 제품 조직과의 브릿지가 업무입니다. 플랫폼 팀의 로드맵과 제품 팀의 요구가 부딪친 상황을 조율한 경험이 있다면 그 결론을 소개할 수 있습니다.

• 자체 AI 인프라(온프레미스 + 클라우드)를 운영하는 환경에서의 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  토스증권은 자체 GPU 클러스터와 클라우드를 함께 운영합니다. 온프레미스와 클라우드 가운데 어디서 무엇을 돌릴지 정하는 논의에 참여해 봤다면 그 판단 기준이 공유 자원 배분 업무와 가깝습니다.

• GPU를 포함한 AI 인프라 등 공유 자원의 배분 기준을 만들거나 운영해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공유 자원 배분 기준은 업무에 '함께 만들어 갈 영역'으로 들어 있고, 공고는 GPU를 포함한 AI 인프라 배분 기준을 아직 시작하지 못했다고 밝혔습니다. 배분 기준을 운영해 봤다면 우선순위를 어떻게 산정했고 이견을 어떻게 다뤘는지가 입사 뒤 첫 과제에서 그대로 쓰입니다.

• 조직이나 체계를 처음부터 세팅해 본(0 to 1) 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 이전 담당자가 만든 것도 있지만 정의되지 않은 것이 많다고 밝혔습니다. 처음 만든 체계가 지금도 돌아가는지까지 밝히면 이력서 안내의 '지금도 그 조직에서 돌아가고 있는지'와 연결됩니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 17일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로 133, 7층 (역삼동, 한국타이어빌딩) (추정)
• 경력 조건 : 경력 5년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

전형과 지원

토스커뮤니티는 합류 여정을 한 페이지로 공개해 두었습니다. 공통 골격은 같지만 계열사와 공고에 따라 단계가 더해지거나 빠지므로, 공고 페이지에 적힌 단계를 함께 확인해야 합니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   직접 만든 기준이 지금도 돌아가는지 정리하기

   이력서 안내대로 직접 만든 프로세스나 기준을 골라 왜 그렇게 설계했는지와 지금도 그 조직에서 쓰이는지를 함께 적습니다.

2. 2

   합의 사례에 반대를 넘은 과정 넣기

   여러 조직의 우선순위를 조정한 사례 하나를 골라 반대한 쪽과 그 이유, 설득한 근거를 덧붙입니다.

3. 3

   AI 기본법 요구사항 정리하기

   업무의 중심이 AI 기본법과 혁신금융서비스 요구사항을 실무 기준으로 바꾸는 일이므로, 법의 주요 의무를 정리하고 증권 서비스에 적용하면 어떤 기준이 필요할지 한 장으로 만들어 둡니다.