데이터 엔지니어? 관리회계? 왠지 딱딱하고 어렵게 느껴지시죠? 그런데 토스뱅크의 ‘관리회계 Data Engineer’는 좀 다릅니다. 단순히 장부 정리나 시스템 유지보수가 아니라, “어떻게 하면 더 똑똑하게 돈을 쓰고 벌 수 있을까?”를 기술로 설계하는 일이거든요.
1. “데이터로 경영을 설계한다”
토스뱅크의 모든 의사결정은 데이터 기반. 특히 이 포지션은 재무관리팀과 긴밀히 협업하며 경영 판단을 위한 재무 마트와 대시보드를 설계하고 자동화합니다.
2. “하둡부터 프론트까지, 풀스택 성장을 지원”
Hadoop Ecosystem 기반 데이터 워크플로우
Airflow, Spark, Python, SQL, NiFi 등
심지어 Frontend/Backend 기술까지 활용 가능!
3. “실력이 통하는 조직문화”
비포괄임금제, 최고급 장비, 성과 중심 연봉제
빠른 의사결정, 투명한 정보 공유
정해진 출퇴근 없는 자율 문화
4. “첫 연간 흑자, 이제는 수익 중심 성장”
2024년 토스뱅크 첫 연간 흑자 달성
2025년 1분기 사상 최대 분기 순이익
데이터 조직 역시 비즈니스 임팩트를 더 크게 요구받는 시점
1. 지원동기: “왜 토스뱅크여야 하나요?”
비전 키워드 활용: ‘데이터 중심 경영’, ‘도전적 문화’, ‘자율과 책임’
경험 연결: 예: “재무 데이터를 자동화한 경험이, 토스뱅크의 관리회계 시스템 최적화에 기여할 수 있다고 생각했습니다.”
“데이터를 통해 재무 성과를 분석하고, 자동화로 효율을 높이는 업무에 매력을 느껴왔습니다. 특히 ‘데이터로 경영을 설계한다’는 토스뱅크의 접근 방식은 제가 추구해온 방향과 완전히 일치합니다.”
2. 직무역량: ‘내가 진짜 이 일을 잘할 수 있는 이유’
핵심역량 3가지: 데이터 설계, 자동화 경험, 커뮤니케이션 능력
S: 이전 회사 재무 시스템 반복작업 존재
T: 자동화 도입 필요
A: Python + SQL로 보고서 자동화
R: 월 20시간 절감 → 사용자 만족도 상승
3. 단점 & 성장과정: 꾸밈없이, 개선 중심
단점은 개선 노력이 중심 (예: 완벽주의 → 체크리스트로 개선)
성장과정은 ‘왜 데이터에 관심을 가지게 되었는가’에 초점
1. 자기소개
포인트: 1분 이내, 직무 중심
“저는 [어떤 경험]을 통해 [어떤 역량]을 갖춘 엔지니어입니다.”
예: “저는 금융권 재무시스템 자동화 프로젝트를 주도한 경험을 통해, 데이터를 비즈니스에 연결하는 능력을 키운 엔지니어입니다.”
2. 왜 토스뱅크를 선택했나요?
포인트: 기업 비전 + 나의 경험 연결
“[기업의 특징/비전]에 공감했고, [내 경험]이 그 방향성과 맞아 지원했습니다.”
예: “토스뱅크가 지향하는 ‘데이터로 경영을 설계하는 방식’에 깊이 공감했습니다. 저 또한 데이터 기반 의사결정을 돕는 시스템을 만들어왔고, 이 방향성과 잘 맞는다고 느꼈습니다.”
3. 최근 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇인가요?
포인트: 기술적 깊이 + 협업 경험 강조
“[기술 스택]을 활용해 [어떤 문제]를 해결했고, [도전 요소]가 있었지만 [성과]를 얻었습니다.”
예: “Python과 SQL을 사용해 수작업 재무 보고서를 자동화했는데, 부서 간 협업이 까다로웠지만 주기 1/3 단축이라는 성과를 냈습니다.”
4. 자동화한 경험이 있나요?
포인트: 문제해결 과정 중심
“[문제 발생 상황] → [접근 방식] → [적용한 기술] → [성과]”
예: “반복적인 월말 정산 업무가 비효율적이라 판단해, Airflow로 스케줄링 파이프라인을 구축했습니다. 그 결과 매월 15시간 이상 절감됐습니다.”
5. 마지막으로 하고 싶은 말은?
포인트: 구체적 포부
“입사 후 [얼마 안에], [무엇을 달성]하겠습니다.”
예: “입사 후 1년 내 관리회계 자동화 프로젝트의 핵심 모듈을 안정화시키고, 사용자 만족도 90% 이상을 목표로 하겠습니다.”