이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

공고에서 강조한 '문제 발굴부터 이터레이션까지 풀 사이클을 본인이 직접 주도'했다는 경험이 이력서에 있으신가요? 그런 사이클을 끝까지 돌린 프로젝트 하나를 구체적으로 말씀해주시고, 처음 '이게 풀어야 할 문제다'라고 정의하게 된 근거가 정확히 뭐였는지 설명해주실 수 있을까요?

🎯 추상적 '풀 사이클 경험' 주장을 구체 사례로 강제 착지하고, 문제 정의 단계에서 데이터 기반 사고가 있었는지 검증

리텐션 문제를 풀어본 경험이 있으시다면, '매주 돌아오는 유저'를 정의할 때 정확히 어떤 지표 하나를 봤는지, 그리고 그 지표가 개선되었다는 걸 무엇과 비교해서 확인하셨는지 말씀해주세요. 지표의 이름이 아니라 정의와 측정 방법을요.

🎯 추상어 '리텐션'을 단일 구체 지표로 압축하는 능력과 과학적 측정 메커니즘 검증

LLM 기반 제품에서 할루시네이션 대응을 경험해 본다고 하셨는데, 실제로 할루시네이션이 발생했던 구체 사례가 있으신가요? 어떤 콘텐츠에서 어떻게 틀렸는지, 그걸 어떤 방식으로 발견했고, 어떤 기술적/프로세스 액션을 취했으며, 그 대응이 정말로 먹혔다는 걸 어떤 지표로 확인하셨나요?

🎯 AI 제품 경험의 실재성 검증, 품질 문제를 정량 지표로 관리했는지 확인, PO의 구체적 개입점 파악

지표 개선 성과를 말씀하실 때, 그게 정말 본인의 의사결정과 설계 때문이었는지 명확하게 구분해주실 수 있을까요? 본인이 아니었으면 결과가 달랐을 의사결정 한두 가지를 구체적으로 꼽아서, 그게 성과의 몇 % 정도를 만들었다고 보시는지 설명해주세요.

🎯 팀 성과와 개인 기여의 정직한 경계 설정, 오너십의 명확화, PO의 핵심 역할(의사결정) 실제 존재 여부 검증

공고에서 'AI 제품이 금융 규제 환경에서 지켜야 할 원칙을 세우는 것이 PO의 몫'이라고 했는데요. 그런 경험이 구체적으로 있으신가요? 어떤 규제 리스크를 '이건 반드시 기술/프로세스로 막아야 한다'고 판단했고, 실제로 어떻게 제어했으며, 그게 통했다는 걸 어떻게 알았나요?

🎯 규제/컴플라이언스 사고의 깊이, 원칙의 실행 메커니즘 이해도, 리스크 관리의 전략적 사고 검증

질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.

공고 내용

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

AI User Journey Silo는 토스증권 유저의 투자 여정 전체에서 AI가 자연스럽게 투자 판단의 기준이 되도록 만드는 팀이에요. AI가 만드는 투자 콘텐츠 (이슈·AI 시그널·어닝콜), 시장을 읽어주는 AI 인텔리전스(실시간 이슈), 그리고 유저가 그 콘텐츠를 만나는 발견·탐색 경험 까지 — 'AI 콘텐츠의 생산부터 소비까지'를 한 팀이 끝까지 책임져요.
AI User Journey Silo는 토스증권의 AI 제품, 데이터·인프라 해자 구축을 위해 구성되어 있는 AI Tribe에 소속되어 있으며, AI Data Platform·ML Platform·Automation Platform 등 AI Tribe 내 타 사일로와의 협업을 통해 토스증권의 유저들이 신뢰할 수 있는 AI 투자 경험을 만나도록 함께 시너지를 만들어가요.

토스증권의 PO로 합류하시면

사일로마다 수립한 OKR은 다르겠지만, 토스증권 각 사일로의 End Goal은 '훌륭한 유저 경험이 투자로 연결되는 것'으로 동일해요.

합류하면 함께 할 업무예요

토스증권 유저가 AI 콘텐츠를 '한 번 눌러보는 것'을 넘어 '매주 돌아와 믿고 보는 것'으로 만들기 위한 문제를 정의하고, 제품을 설계하고 실행해요.
유저 인터뷰·UT·VOC·행동 데이터를 교차 분석해 "유저가 왜 떠나는가, 무엇을 믿지 못하는가"를 정의하고, 개인화 콘텐츠 같은 해법으로 연결해요. AI 콘텐츠가 생산되는 파이프라인부터 발견 탭에서 소비되는 순간까지, 여정 전체를 하나의 제품으로 바라보고 개선해요.
가설 수립 → 실험 설계 → 결과 분석 → 개선의 사이클을 직접 만들고 반복해요. 수백만 유저 대상 A/B 실험을 설계하고, 잔존·소비 깊이 같은 지표로 성과를 증명해요.
사업 방향과 제품 전략에 대한 의사결정 권한을 갖고, 사일로 구성원들과 논의해서 최선의 방향을 정하고 실행해요. 금융 규제 환경 안에서 AI 제품이 지켜야 할 원칙을 세우는 것도 PO의 몫이에요.

이런 분과 함께하고 싶어요

모바일 제품에 대한 이해와 농도짙은 경험이 필요해요. 단, 경험의 깊이는 연차와 비례하지 않아 연차에 제한을 두고 있지 않아요.
문제 발굴 → 지표 수립 → 가설 검증 → 실험 → 이터레이션의 풀 사이클을 본인이 직접 주도해 본 경험이 필요해요. 실행만 담당한 경험이 아니라, 루프 전체를 돌려 본 경험이요.
애자일한 프로세스로 비즈니스와 제품에 유의미한 성과를 만들거나, 실패를 통해 러닝한 경험이 필요해요.
데이터 기반으로 다양하고 복잡한 문제를 해결하는 Analytic Mindset이 필요해요.
LLM 기반 제품을 기획·운영하며 프롬프트, 평가, 할루시네이션 대응 같은 생성형 AI 제품의 품질 문제를 다뤄 본 경험이 있다면 더 좋아요.
콘텐츠·추천·개인화 제품에서 리텐션 문제를 풀어 본 경험이 있다면 더 좋아요.

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

담당해오신 제품/서비스/프로젝트 별 문제 정의-가설 수립-액션 및 검증-결과를 명확히 기재해 주세요.
해오신 업무의 단순 나열이 아닌 임팩트 및 러닝 포인트를 적어주신다면 강점이 돋보일 거에요.
본인이 직접적으로 기여하여 수치적으로 성과를 달성해 보신 경험이나 사업적 지표의 개선 여부를 표현해주세요.
본인의 프로덕트 경험 중 성공/실패로 판단한 기준을 객관적이고 논리적으로 작성해주세요.

토스증권으로의 합류 여정

서류접수 직무 인터뷰 문화적합성 인터뷰 레퍼런스 체크 처우 협의 최종합격 및 입사

꼭 확인해 주세요

토스증권 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요.

함께 할 동료를 위한 한마디

"AI가 만든 콘텐츠를 수백만 명이 매일 투자 판단에 쓰는 제품, 국내에서 이 스케일로 만들어 본 팀은 우리뿐이에요. 콘텐츠의 생산부터 발견, 소비까지 여정 전체를 한 팀이 끝까지 밀어붙일 수 있는 곳에서 함께하지 않으실래요?"

토스증권의 AI User Journey Silo는 'AI 기술을 선도하는 증권사' 1위라는 인지를 제품 경험을 통한 '신뢰'로 바꾸는 다음 단계에 도전하고 있어요.

'투자의 힘을 모두에게'라는 토스증권의 슬로건에 걸맞게, 전문가의 전유물이던 시장 해석과 기업 분석을 AI로 모두에게 열어주고 있어요.

생성형 AI가 금융 제품의 문법을 다시 쓰고 있는 지금, 몇 남지 않은 혁신의 기회를 함께 만들어갈 동료를 기다립니다.

회사마다 모든 공고에 똑같이 붙는 안내 문구(지원 절차·서류 반환·개인정보 고지 375자)는 접어뒀어요. 원문에서 전체 보기 →

원문에서 전체 공고 보기 →

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