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Product Manager

#토스 채용#토스 PM·기획 면접#PM·기획 면접#토스 데이터·AI 면접#데이터·AI 면접

이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

Q1
LLM이나 ML 기반 기능을 직접 주도해서 구현한 프로젝트 중에, 기술이 예상과 다르게 작동했거나 사용자 반응이 좋지 않았던 경험이 있나요? 그때 당신은 그 문제를 어떻게 해결했어요?
🎯 LLM 기술의 실제 한계(환각, 레이턴시, 정확도)를 마주친 경험과, 기술 개선이 아니라 문제 자체를 재정의하는 능력이 있는지 확인
Q2
당신이 'End-to-End로 리딩했다'고 말하는 프로젝트가 있을 텐데, 기획 단계에서 팀(개발/DS/디자인)의 의견과 달랐음에도 불구하고 당신의 판단을 관철한 순간이 있었나요? 그게 구체적으로 뭐였고, 그 결정이 옳았다는 걸 어떻게 입증했어요?
🎯 단순 프로젝트 매니지먼트가 아니라, 불확실한 상황에서 본인이 의사결정의 책임을 졌는지, 그리고 그 결정을 데이터와 결과로 정당화할 수 있는지 확인
Q3
기술적으로는 굉장히 좋았지만, 비즈니스나 사용자 관점에서 '이건 아니다'고 판단해서 포기했거나 축소한 기능이나 방식이 있나요? 당신은 뭘 근거로 그것을 버렸어요?
🎯 공고의 '기술이 멋지다고 끝이 아니라'는 원칙을 진짜 체화했는지. 기술 신뢰도와 사용자·비즈니스 임팩트 사이에서 원칙 있는 선택을 할 수 있는지
Q4
불확실성이 크고 아무도 해본 적 없는 AI 기능을 기획했을 때, 전체 고객에게 출시하기 전에 당신은 구체적으로 어떻게 '이게 정말 필요하고 작동한다'를 검증했어요? 규모와 지표를 포함해서 말씀해주세요.
🎯 가설 → 전체 배포의 위험한 구조를 이해하고, 최소 검증 → 단계적 확대의 규율이 있는지. '실험'이라는 추상이 아니라 실제 사용자 규모, 기간, 구체 지표로 말할 수 있는지
Q5
Data Scientist나 ML Engineer와 기술 일정이 충돌한 경험이 있나요? 예를 들어 기술팀은 '6개월 필요'인데 비즈니스는 '2주만에 결과를 보고 싶어' 같은 상황에서, 당신은 누구 편을 들기보다는 문제 자체를 다르게 정의한 적이 있었나요? 구체적으로 뭘 하셨어요?
🎯 협업이 아니라 주도권. 기술과 비즈니스 진영의 요구 차이를 '타협'으로 끝내지 않고 '문제를 재정의'해서 풀 수 있는 사람인지. PM의 역할을 단순 전달이 아니라 본질적 문제 해결로 이해하는지
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.

공고 내용

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • 토스뱅크의 Product Manager (LLM)는 AI/ML 기반 기능과 제품을 빠르게 실험하고, 실제 사용자 경험으로 연결하여 프로덕트의 성공을 이끌어가요.
  • 입사 후에는 ML Service Team에 합류하여 AI기반의 제품을 발굴, 기획하고 구현하며 운영까지 담당할 예정이에요.

합류하면 함께 할 업무에요

  • AI, ML 기반 제품을 기획하고, 개선 사이클을 End-to-End로 리딩해요.
  • 다양한 AI, ML 기술이 토스뱅크의 대고객 또는 내부 제품에서 실제로 어떻게 동작해야 하는지를 정의하고 실행해요.
  • Data Scientist, ML Engineer와 긴밀하게 협업하며 기술과 제품을 연결해요.
  • 복잡한 기술/비즈니스/규제 요구사항을 이해하고, 개발자와 함께 도메인을 설계하며 전략적으로 문제를 풀어가요.
  • 비즈니스 임팩트를 정의하고, Metric을 설계하며 A/B 테스트 기반의 실험과 반복(Iteration)을 통해 제품을 고도화해요.
  • AI 기반 사용자 경험과 비즈니스 구조를 장기적인 관점에서 고민하고 설계해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

  • AI Agent, LLM, ML 을 활용한 서비스 경험이나 강한 관심이 있는 분이 필요해요.
  • 기술적 난이도가 높거나 불확실성이 큰 과제를 끝까지 리딩한 경험이 있는 분이 필요해요.
  • 단순한 프로젝트 관리가 아니라, 전사 개발 프로세스나 문화를 바꾸는 데까지 관여하며 다양한 이해관계자(기획/디자인/개발/운영/제휴사 등)와 함께 더 강한 팀을 만들어 가고 싶은 분이면 좋아요.
  • 비즈니스 임팩트와 기술적 타당성을 함께 고려하며 단계적 성과를 만들 줄 아는 실행력을 갖춘 분이 필요해요.
  • 주어진 문제를 그대로 실행하기보다는, 문제를 종합적으로 사고하고 필요시 재정의하여 더 나은 방향으로 이끄는 분과 함께하고 싶어요.
  • 머신러닝 기반 제품 또는 시스템을 설계하고 운영해 본 실무 경험이 있다면 더욱 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

  • 제품/서비스/프로젝트에 대한 업무에 있어서 직접 기여한 부분을 상세히 작성해 주세요.
  • 제품, 서비스, 프로젝트별로 문제 정의 → 해결 방안 도출 → 이해관계자와의 협업 → 최종 결과의 흐름이 드러나도록 명확하게 기재해 주세요.
  • 업무를 단순히 나열하기보다는, 본인이 만들어낸 성과와 그 과정에서의 인사이트(러닝)를 함께 담아주시면 더욱 좋습니다.
  • 본인이 직접 기여하여 수치적인 성과를 달성해 보신 경험이나 사업적 지표의 개선 여부를 표현해 주세요.
  • 다수의 개발자와 협력하여 복잡한 기술적 문제를 해결했던 경험이 있다면 공유해 주세요.

토스로의 합류 여정

  • 서류접수 직무 인터뷰 문화적합성 인터뷰 레퍼런스 체크 처우 협의 최종 합격 및 입사

꼭 확인해 주세요

  • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요.
  • 토스뱅크 취업규칙 제8조(채용결격)에 따라 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.
  • 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요.

동료의 한마디

"기술이 멋지다고 끝이 아니라, 고객 경험으로 연결될 때 비로소 의미가 생겨요."

  • 토스뱅크에서 AI PM은 실험과 아이디어에만 머무르지 않아요. 기술이 어떤 문제를 해결하는지, 사용자에게 어떤 경험을 줄 수 있는지 끝까지 책임지죠.
  • Data Scientist, ML Engineer와 긴밀히 협업하면서 수치만이 아니라 실제 사용자 반응을 기준으로 판단하고 결정해요. 기술이 잘 작동하지 않거나 맥락에 맞지 않는다면 방향을 바꾸고, 문제 자체를 다시 정의하는 것도 PM의 역할이에요.
  • 이런 고민이 아주 자연스럽고, 빠르게 시도할 수 있는 팀이에요!
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