Search Engineer (Retrieval)

Location: Seoul

Department: 토스코어

# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

-Search Platform Team은 검색 기술을 누구나 빠르고 안정적으로 사용할 수 있는 플랫폼으로 만든다는 목표를 가지고, 토스 전반의 검색 활용을 기술적으로 지원하고 있어요.

-커머스 쇼핑 검색, 광고 검색, 앱인토스 통합 검색 등 다양한 검색 시스템이 빠르게 실험되고 안정적으로 운영될 수 있도록, 키워드 검색과 벡터 검색을 아우르는 검색 인프라와 공통 플랫폼을 만들고 있어요.

-우리가 만드는 플랫폼은 단순한 검색 엔진 운영 도구가 아니라, 더 많은 팀이 실제 서비스에서 검색 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 확장성과 일관성을 갖춘 구조로 설계돼요.

-Elasticsearch, Milvus와 같은 검색 엔진은 물론 키워드 검색, 벡터 검색, AI 랭킹 모델까지 하나의 검색 플랫폼으로 연결하고, 더 넓은 문제로 확장 가능한 방향을 함께 만들어가고 있어요.

# 합류하면 함께 할 업무에요

- Elasticsearch, Milvus 등 검색 엔진 기반의 검색 인프라를 설계하고 용도별 멀티클러스터를 운영하며, 여러 서비스와 팀이 공통으로 활용할 수 있는 검색 플랫폼으로 발전시켜요.

- 서비스 특성과 트래픽 패턴에 맞춰 검색 엔진 특성에 맞는 인덱스 또는 컬렉션 구조와 샤드, 레플리카, 노드 구성을 설계하고, 클러스터를 안정적으로 확장하거나 분리할 수 있는 구조를 만들어가요.

- 데이터 적재부터 인덱싱, 서빙, 운영까지 이어지는 검색 흐름을 정리하고, 실험 단계의 기능도 안정적으로 운영 가능한 형태로 플랫폼화해요.

- 검색 시스템의 성능, 비용, 안정성을 함께 고려해 메모리 사용 구조와 리소스 운영 정책을 개선하고, 서비스 확장에 맞는 운영 체계를 만들어가요.

- 모니터링, 로그, 운영 지표를 바탕으로 검색 시스템의 병목과 장애를 빠르게 파악하고, 반복되는 운영 이슈를 줄일 수 있는 방향으로 구조를 개선해요.

- 하나의 검색 기능 운영에 그치지 않고, 여러 서비스와 팀에게 제공할 플랫폼 형태로 검색 구조를 설계하고 발전시켜요.

# 이런 분과 함께하고 싶어요

- 실제 서비스 환경에서 검색 시스템을 구축하거나 운영하며, 안정성과 성능 이슈를 직접 해결해본 경험이 있으신 분

- Elasticsearch, Milvus, Qdrant 등 검색 또는 벡터 검색 엔진 중 하나 이상을 활용해 인덱스 구조, 클러스터 아키텍처, 서빙 구조를 설계해보신 분

- 검색 엔진과 OS/런타임의 메모리 구조, 리소스 사용 방식에 대한 이해를 바탕으로 성능 이슈를 해결해본 경험이 있으신 분

- 서비스 규모나 워크로드 변화에 따라 클러스터를 확장하거나, 목적에 맞게 분리해본 경험이 있으신 분

- 모니터링, 알림, 로그를 기반으로 검색 장애를 진단하고, 병목을 찾아 개선해본 경험이 있으신 분

# 이런 분이면 더 좋아요

- Kubernetes 환경에서 Elasticsearch 클러스터를 구축하고 무중단 클러스터 마이그레이션 및 운영해본 경험이 있으신 분

- Elasticsearch 와 같은 검색 엔진의 오픈소스를 깊이 이해하고, 내부 구조를 분석하거나 직접 개선해본 경험이 있으신 분

- Kafka 등 스트리밍 기반 파이프라인과 검색 엔진을 연결해 인덱싱 흐름을 운영해본 경험이 있으신 분

- Vector Search, Hybrid Search, AI Ranking 등 검색 품질을 높이는 구성 요소를 직접 설계하고 통합해본 경험이 있으신 분

- Milvus, Qdrant 등 별도 벡터 검색 엔진과 Elasticsearch 와 같은 검색 엔진을 조합한 하이브리드 검색 환경을 설계하거나 운영해본 경험이 있으신 분

- 하나의 검색 기능이 아니라 여러 서비스가 공통으로 활용할 수 있는 플랫폼 구조를 고민하고 설계해본 경험이 있으신 분

# 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

- 진행했던 과제가 조직이나 서비스에 어떤 영향을 만들었는지 자세히 작성해 주세요.

- 어떤 기술을 사용했는지보다, 어떤 문제를 풀기 위해 어떤 구조를 만들었고 어떻게 해결했는지가 잘 드러나면 좋아요.

- 검색 플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결했거나, 성능과 리소스를 최적화한 경험이 있다면 꼭 적어주세요.

- 여러 팀이 함께 사용할 수 있는 형태로 공통 플랫폼을 설계하거나 운영해본 경험이 있다면 구체적으로 작성해 주세요.

# 토스로의 합류여정
- 서류 접수 > 프리인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
- 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

# 함께할 동료를 위한 한마디
> - Search Platform Team은 검색 기능 하나를 개발하는 데 그치지 않고, 다양한 검색 시스템이 실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 서빙·실험·운영 인프라 전반을 책임지고 있어요.

- 검색 기술이 실질적인 서비스 경험으로 이어지기 위해 필요한 기술적 기반을 구축하고, 안정성과 확장성을 함께 고민하는 분을 기다리고 있어요.

- 실험부터 운영까지의 흐름을 직접 만들고 고도화해 나가는 경험을, 토스에서 함께할 수 있어요.

#LI-DNI