이 자리가 왜 생겼을까요
토스 커리어 아티클 '세상에서 제일 빠르게 성장하는 서비스 뒤에는 시스템 엔지니어가 있어요'(2025년 4월 15일)에서 시스템 엔지니어 윤효상 님은 FacePay 런칭을 위해 InfiniBand 기반 GPU 클러스터(H200)를 도입해 설계했고, Multi Node + Multi GPU 환경을 구축하고 ML Engineer들의 학습 모델 최적화도 함께 이끌어 기존 대비 약 25배의 학습 속도 개선을 이뤘다고 소개했습니다. 회사 차원에서는 AI Engineer (Model) 공고가 외부 상용 LLM에 의존하던 고비용 유스케이스를 직접 학습한 모델로 내재화하겠다고 적었습니다. 이 공고는 AI/ML 워크로드가 안정적으로 동작할 GPU 인프라를 맡기고, 어떤 GPU를 어떤 구조로 도입해 확장할지 판단하는 일까지 포함합니다. GPU 클러스터를 처음 세운 경험이든 기존 클러스터를 키운 경험이든, 노드 규모와 성능 변화를 숫자로 보여 줄 수 있는 경력이 이 공고에서 가장 먼저 확인됩니다.
- 토스 Systems Engineer (GPU) 공고
- 세상에서 제일 빠르게 성장하는 서비스 뒤에는 시스템 엔지니어가 있어요 (토스 커리어 아티클, 2025-04-15)
- 토스 AI Engineer (Model) 공고
토스가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 토스 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
GPU 컴퓨팅 클러스터 인프라를 설계하고 베어메탈부터 구축해 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
클라우드에서 GPU를 빌려 쓰는 환경이 아니라 서버를 직접 들여 구성하는 환경입니다. 물리 서버 설치부터 클러스터 구성까지 해 본 경험은 클라우드에서 GPU를 빌려 쓴 경험과 다른 경력이므로 따로 드러나야 합니다.
최신 GPU 라인업과 아키텍처 변화를 추적하고, PoC와 벤치마크로 도입을 검증하며 인프라 로드맵을 세웁니다.
이렇게 볼 수 있어요
새 GPU 장비를 도입할지 검증하는 일도 이 자리가 맡습니다. 후보 장비를 벤치마크로 비교해 도입을 결정한 경험이 있다면 무엇을 기준으로 비교했고 어떤 결론을 냈는지까지 적으세요.
GPU 서버의 표준 OS와 소프트웨어 스택을 구성하고, 대규모 노드를 재현 가능하게 프로비저닝합니다.
이렇게 볼 수 있어요
노드마다 손으로 맞추는 방식이 아니라 같은 상태를 반복해서 만들 수 있어야 합니다. 프로비저닝을 자동화해 많은 노드를 구성한 경험이 있다면 노드 수를 숫자로 밝혀 둘 만합니다.
고성능 네트워크와 스토리지를 설계해 클러스터 성능을 최적화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU 서버만이 아니라 노드를 잇는 네트워크와 스토리지 설계도 이 자리가 맡습니다. 우대 사항의 InfiniBand·RoCE 항목이 같은 영역을 가리킵니다.
GPU 자원을 모니터링하고, 장애를 진단해 근본 원인을 찾아 대응하며 운영을 자동화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
장애 대응이 원인 분석까지 이어지는 구조입니다. GPU나 드라이버 장애의 원인을 찾아 재발을 막은 사례가 있다면 이 업무에 가장 가까운 경험입니다.
사용률과 용량 지표를 근거로 증설 시점을 판단하고, 전력, 냉각, 랙 등 인프라 환경을 고려해 안정적으로 증설합니다.
이렇게 볼 수 있어요
증설 판단은 지표로 하고 실행은 IDC 물리 환경까지 고려합니다. 용량 계획을 세워 실제 증설까지 진행해 본 경험이 있으면 이 업무와 맞습니다.
2자격 요건
시스템 엔지니어로 3년 이상, 대규모 Linux 서버 인프라를 운영해 본 분이면 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
'좋아요'로 끝나지만 자격 요건 목록의 첫 항목이고 연차가 붙어 있습니다. 운영한 서버 대수와 기간을 밝히면 '대규모'가 어느 정도였는지 전해집니다.
OS, 커널, 드라이버 중 한 영역 이상을 깊이 다뤄 문제를 해결해 본 분이면 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
셋 가운데 한 영역만 깊어도 이 항목을 채웁니다. 커널 파라미터나 드라이버 버전 문제를 추적해 해결한 사례 하나를 골라 두면 설명하기 쉽습니다.
GPU 서버를 활용한 HPC 또는 AI 클러스터를 구축하고 운영해 본 경험이 있으면 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
HPC와 AI 클러스터 가운데 하나의 경험이면 됩니다. 업무 첫 항목인 클러스터 구축·운영과 같은 경험이라, 클러스터 규모와 맡은 범위를 구체적으로 적을수록 업무와의 거리가 분명해집니다.
반복되는 운영을 코드로 자동화하고 표준과 문서로 남겨 본 분이면 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
자동화와 문서화가 한 항목에 함께 있습니다. 자동화 스크립트와 그 절차를 팀 표준 문서로 남긴 경험이 있다면 한 사례 안에 둘 다 들어 있습니다.
여러 팀과 기술적인 논리에 기반해 협업할 수 있는 분이면 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU 인프라를 쓰는 쪽은 AI/ML 조직입니다. 다른 팀의 요구를 기술 근거로 조율해 설계에 반영한 사례가 이 항목에 맞습니다.
3우대 사항
CUDA, NCCL, NVLink, RDMA 같은 GPU 컴퓨팅 기술을 이해하고 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
드라이버 위의 연산·통신 계층까지 아는지를 봅니다. 분산 학습 환경에서 NCCL 통신 문제를 다뤄 본 경험이 있다면 구체적으로 밝혀 둘 수 있습니다.
InfiniBand 또는 RoCE 기반 고속 네트워크를 설계하고 운영해 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
둘 가운데 하나의 경험이면 됩니다. 토스 커리어 아티클에도 FacePay 런칭을 위해 InfiniBand 기반 GPU 클러스터(H200)를 도입한 사례가 나옵니다.
펌웨어, BIOS, BMC 등 하드웨어 레벨을 직접 다뤄 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
베어메탈을 직접 운영하므로 서버 하드웨어 설정까지 이 자리가 다룹니다. 펌웨어를 일괄 업데이트하거나 BMC로 서버를 원격 관리해 본 경험이 이 우대 사항이 말하는 하드웨어 레벨 작업입니다.
DCGM, Prometheus, Grafana 등으로 모니터링 체계를 구축해 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항에는 Prometheus, Grafana와 함께 GPU 지표를 모으는 DCGM이 나옵니다. DCGM으로 어떤 지표를 모아 어떤 알림을 만들었는지 설명할 수 있다면 업무에 적힌 모니터링 항목과도 이어집니다.
AI/ML 조직과 협업하거나 MLOps 파이프라인을 이해하고 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인프라를 쓰는 사람의 작업 흐름을 아는지를 봅니다. ML 엔지니어와 학습 환경을 함께 튜닝해 본 경험이 있다면 그 결과를 숫자로 보여 주는 게 좋습니다.
IDC 전력, 냉각, 랙 등 물리 인프라를 고려해 대규모 컴퓨팅 환경을 설계해 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 증설 항목에 있던 조건이 우대 사항에도 다시 나옵니다. 랙 단위 전력과 냉각 계획을 세워 본 경험은 업무의 증설 항목과 이 우대 사항 양쪽에 걸쳐 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 7월 6일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로 142 (역삼동, 아크플레이스) (추정)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Linux
- CUDA
- NCCL
- NVLink
- RDMA
- InfiniBand
- RoCE
- DCGM
- Prometheus
- Grafana
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.
기본 다섯 단계
지원서 접수, 직무 인터뷰, 문화적합성 인터뷰, 레퍼런스 체크, 처우 협의와 합류 결정 순입니다. 안내에는 '포지션에 따라 사전 과제 / 전화 인터뷰 등의 전형이 추가될 수 있어요'라고 적혀 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고마다 앞 단계가 다르므로 일정을 잡을 때 공고 페이지를 먼저 봐야 합니다. 같은 계열사 안에서도 사전 과제가 붙은 공고와 없는 공고가 섞여 있습니다. 토스뱅크 Customer Success Specialist(계약직)와 토스 Financial Data Analyst (FP&A) 공고는 레퍼런스 체크와 처우 협의 없이 문화적합성 인터뷰 뒤 바로 최종 합격으로 갑니다. 둘 중 하나만 빠진 공고도 있습니다. Category MD (신선식품 Unit Leader - 과일, 채소), Category MD (뷰티), Category MD (가공식품), Search Quality Operations Manager 공고는 처우 협의가 레퍼런스 체크보다 먼저 옵니다.
문화적합성 인터뷰가 따로 있다
'인터뷰어는 토스의 핵심가치를 누구보다 잘 이해하고 있는 동료들로 구성되어 있어요'라고 적혀 있고, '지원자를 검증하기 위해 일방적으로 질문을 던지는 것이 아니라, 토스커뮤니티 문화에 대해 서로 진솔한 대화를 나누는 방식으로 진행해요'라고 설명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
직무 경험만 준비하면 한 단계를 비워 두게 됩니다. 핵심가치 네 가지에 각각 대응하는 본인 사례를 미리 한 개씩 정리해 두면 이 단계에서 꺼낼 것이 생깁니다.
인터뷰는 전부 온라인이다
'모든 인터뷰는 온라인(Google Meet/ Zoom)으로 진행하고 있어요'라고 적혀 있고 '최대한 1:1 커뮤니케이션을 지향'한다고 밝혔습니다. 인터뷰어는 '합류하신다면 가장 많은 협업을 하게 되실 동료들'입니다.
이렇게 볼 수 있어요
이동 시간이 들지 않아 재직 중에도 일정을 잡기 쉽습니다. 안내가 조용한 개인 공간과 이어폰 사용을 권하고 있으므로 환경을 미리 확인해 두는 편이 좋습니다.
지원서는 자유 양식이다
'지원자분의 역량을 최우선적으로 검토하기 위해 자유 양식의 지원서를 받고 있어요'라고 적혀 있습니다. 개발 직군은 '기술 숙련도를 파악하기 위해 이력서 상에 기술 스택을 꼭 작성해 주세요'라는 요구가 따로 붙습니다.
이렇게 볼 수 있어요
정해진 문항이 없으므로 무엇을 보여 줄지 직접 정해야 합니다. 안내는 경험을 나열하기보다 '임팩트와 러닝 포인트'를 적으라고 했고, 주민등록번호와 자택 주소, 연봉은 필수가 아니라고 밝혔습니다. 제출은 PDF를 권합니다.
계열사 간 중복 지원이 된다
'원하는 포지션이라면 계열사 간 중복 지원도 가능해요'라고 적혀 있습니다. 토스, 토스뱅크, 토스페이먼츠, 토스인슈어런스, 토스증권, 토스씨엑스 등이 함께 열거돼 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 직무를 여러 계열사가 채용하고 있을 때 하나만 고를 필요가 없습니다. 다만 계열사마다 도메인이 다르므로 지원서의 강조점은 각각 맞추는 편이 낫습니다.
이 공고만 다른 점
합류 여정은 서류 접수, 사전 과제, 직무 인터뷰, 문화적합성 인터뷰, 레퍼런스 체크, 처우 협의, 최종 합격 및 입사 순입니다.
토스 기본 단계에 사전 과제가 서류 다음으로 더해져 있습니다. 과제의 형태는 공고에 적혀 있지 않습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
GPU·Linux 인프라 경험을 숫자로 정리하기
운영한 서버와 노드 수, GPU 종류, 네트워크 구성, 성능이나 가용성 변화를 프로젝트마다 한 줄로 정리해 두세요. 자격 요건의 '3년 이상'과 '대규모'를 숫자로 확인할 수 있게 됩니다.
- 2
사전 과제 전에 기본기 다시 정리하기
서류 다음이 사전 과제이고 형태는 공개돼 있지 않습니다. Linux 서버 운영, OS·커널·드라이버 문제 해결, 운영 자동화처럼 자격 요건에 적힌 영역에서 직접 해결한 사례를 다시 정리해 두면 과제와 인터뷰 모두에 쓰입니다.
- 3
시스템 엔지니어 아티클 읽어 두기
공고 하단 '더 알아보기'에 토스 시스템 엔지니어들의 인터뷰가 연결돼 있습니다. IDC 상면 효율화, 재해복구 훈련, GPU 클러스터 도입 같은 사례가 나오므로 팀이 다루는 범위를 알고 인터뷰에 들어갈 수 있습니다.