토스증권 Server Developer (Product) 지원 자료
공고 URL: https://toss.im/career/job-detail?job_id=4071141003&sub_position_id=4076140003&company=%ED%86%A0%EC%8A%A4%EC%A6%9D%EA%B6%8C
작성일: 2026-03-29
1. 채용 공고 상세
포지션
- 회사: 토스증권 (Toss Securities)
- 팀: Server Chapter (Product)
- 직군: Server Developer (경력)
- 근무지: 서울
- 고용형태: 정규직
팀 소개
토스증권 서버 챕터는 "어떻게 하면 될까?"를 먼저 고민하는 문화를 지향한다. 적극적인 코드 리뷰, 기술 토론, 스터디를 통한 지속적 학습을 중시하며, 엔지니어링 이벤트·주간 서버 챕터 미팅을 통한 수평적 협업이 특징이다.
Product 파트는 유저 대면 서비스를 담당한다 — 계좌 정보, 실시간 주식 거래, 검색, 시세, 커뮤니티, 알림 등.
2. 담당 업무
- Java/Kotlin + Spring Framework 기반 서버 솔루션 개발
- 배포 용이성·유지보수성·안정성·성능을 고려한 시스템 아키텍처 설계 및 개선
- Redis, Kafka, Kubernetes를 활용한 고트래픽 처리 및 동시성 관리
- 계좌 정보, 실시간 주식 거래, 검색, 시세, 커뮤니티, 알림 등 유저 대면 서비스 구축
- 담당 프로덕트·기술에 대한 오너십 발휘 및 최종 기술 의사결정권 행사
3. 자격 요건 & 우대 사항
필수 자격 요건
- 복잡한 기술 문제 해결에 대한 지속적인 끈기
- 조직 개선을 주도적으로 이끄는 리더십
- 장기 서비스에서 코드 품질 유지에 대한 헌신
- 비판 없는 협업 문화에 대한 편안함
우대 사항
- Java/Kotlin 및 Spring Framework 숙련도
- Redis, Kafka, ELK 스택, Kubernetes 경험
- Spring, Tomcat, JVM, OS, 네트워킹, 인프라 레이어 전반 트러블슈팅 역량
- 실시간 데이터 처리 및 네트워크 프로그래밍 경험
- 서비스 개선 실적 (성능, 생산성, UX)
4. 기술 스택
언어 & 프레임워크
| 기술 | 사용 맥락 |
|---|
| Java / Kotlin | 서버 메인 언어 |
| Spring Framework | 서비스 개발 기본 프레임워크 |
| JPA / Hibernate | ORM, 도메인 모델링 |
| Netty | 네트워크 프로그래밍 |
| Golang | 일부 인프라/도구 레이어 |
데이터 & 메시징
| 기술 | 사용 맥락 |
|---|
| MySQL / Oracle | 주요 RDB |
| Redis | 캐싱, 실시간 데이터 처리 |
| MongoDB | 비정형 데이터 |
| Kafka | 이벤트 스트리밍, 비동기 처리 |
| Elasticsearch | 검색, 로그 분석 (ELK) |
| InfluxDB | 시계열 데이터 (모니터링) |
인프라 & 모니터링
| 기술 | 사용 맥락 |
|---|
| Kubernetes | 컨테이너 오케스트레이션 |
| Grafana | 대시보드, 모니터링 |
| Kibana | 로그 시각화 (ELK) |
| Flink | 실시간 스트리밍 처리 |
| Jaeger | 분산 트레이싱 (서비스 간 호출 흐름 분석) |
| Pinpoint | APM, 병목/데드락 분석 |
아키텍처 패턴 (기술 블로그 기반)
| 패턴 | 적용 맥락 |
|---|
| CQRS | 읽기/쓰기 분리 — 실시간 조회 성능 확보 |
| Vitess | MySQL 기반 샤딩 게이트웨이 — 무중단 reshard 지원 |
| 통합 레이어 (Aggregation Layer) | 국내·해외 주식 데이터 소스 통합 — 서버/DB 분산 문제 해결 |
| 이중 소속 조직 | 서버 챕터 + 담당 사일로 동시 소속 |
5. 내부에서 실제로 하는 일
기술 블로그 3편 (secu_server-chapter-2, secu_server-chapter, sec_server_2602)에서 확인한 실제 업무 사례.
Product 파트 담당 도메인
| 팀/사일로 | 주요 업무 |
|---|
| Domestic Trading Team | 국내 주식 권리 원장 시스템 개발·운영 |
| Overseas Platform Team | 해외주식 권리 도메인, 국내·해외 데이터 통합 레이어 |
| AI Intelligence Silo | LLM 기반 AI 서비스 서빙, 데이터 파이프라인 구축 |
실제 작업 사례
1. 국내·해외 주식 통합 레이어 설계
- 국내·해외 주식은 DB 구조와 API 인터페이스가 완전히 달라 팀별 독립 구현 → 유사 기능이 여러 서버/DB에 분산
- 중간에 통합 레이어 도입으로 Aggregation 복잡도 해소
- 과제: 통합 레이어의 성능 저하 최소화 + 신규 장애 포인트 관리
2. C → Kotlin 원장 시스템 마이그레이션 ('자동 사냥 길드')
- C의 struct를 Kotlin data class로 자동 변환하고 Spring Repository 클래스를 자동 생성하는 툴 직접 개발
- 반복 수작업 제거로 대규모 마이그레이션을 팀 단위로 처리
3. 데마켓 실시간 시세 서비스 유지
- 거래소 거래 중단 이벤트에도 토스증권에서는 실시간 시세 지속 제공
- 개발자가 직접 비즈니스 임팩트를 정의하고 구현한 사례
4. 환율 알림 서비스 기획·개발
- 고객 VOC("낮은 환율에 거래하고 싶다")를 직접 읽고 → 환전 우대 시간 환율 알림 서비스로 전환
- 서버팀이 기획부터 개발까지 주도
5. AI 서빙 아키텍처
- LLM 결과물을 유저에게 안전·고속으로 전달하는 서빙 구조 구축
- 법률 개정·체제 개편 이력을 AI 에이전트로 파악해 도메인 이해도 보완
성능 기준 (공식 공개 수치)
| 지표 | 수치 |
|---|
| API 응답 속도 | p95 기준 40ms 이하 |
| 실시간 데이터 동기화 | 10ms 이내 업데이트 |
| Alert 탐지 시간 | 5분 → 1분으로 단축 |
데이터 정합성 보장 구조
원본 DB (Oracle)
↓
실시간 검증기 (동기화 즉시 검증)
↓
매일 잔차 배치 (오염 확인 및 정합성 재확인)
금융 데이터 특성상 "아주 미세한 숫자 하나만 틀려도 고객 신뢰에 치명적" — 정확성·신뢰성이 1순위 요구사항.
개발 문화 상세
길드 시스템
- 자동 사냥 길드: 반복 작업 자동화 도구 개발
- LLM 길드: 엔지니어링·데이터·보안 조직 합동 AI 도입
위클리 기술 공유 주제 예시
- TCP 기반 통신 지연 현상 관찰법
- VitessDB 대용량 트래픽 처리 도입기
- 토스증권 송금 아키텍처 설계
기타
- "오버엔지니어링 경진대회" — 블록체인·분산 합의 알고리즘 실험
- "내가 CTO라면?" 토론, 아이디어 세션
- 협업 조직 대상 설문 피드백 수집
6. 기술 블로그 핵심 글 요약
서버 챕터의 조직 구조와 실제 업무 방식을 소개. 서버 개발자가 챕터와 사일로에 동시에 소속되는 이중 조직 구조, 매주 위클리 기술 공유 문화, 길드 시스템(자동 사냥 길드·LLM 길드) 등을 설명. VOC를 직접 기술 솔루션으로 전환한 환율 알림 서비스 사례가 개발자 주도 문화를 잘 보여줌.
Head of Product Engineer, Chapter Lead, Platform Team Leader가 직접 답한 Q&A. 통합 레이어 아키텍처 설계 과정, CQRS + Vitess 도입 배경, 모니터링 체계(Grafana/Kibana/Flink/Jaeger/Pinpoint), Alert 탐지 시간 단축(5분→1분) 등 기술 구체도가 높음. p95 40ms, 동기화 10ms 수치가 공개된 유일한 공식 자료.
합류 1~6개월 차 신규 입사자 3명 인터뷰. Overseas Platform Team(해외주식 권리), Domestic Trading Team(국내 주식 원장), AI Intelligence Silo(AI 서빙) 담당자가 실제 업무와 채용 과정을 설명. 라이브 코딩을 "페어 프로그래밍"으로, 직무 인터뷰를 "궁금증 해소 시간"으로 표현 — 평가보다 대화에 가까운 분위기.
7. 전형 절차
서류 전형
↓
라이브 코딩 인터뷰 (선택)
↓
기술 인터뷰
↓
컬쳐핏 인터뷰
↓
레퍼런스 체크
↓
처우 협의
↓
최종 합격
8. 면접 준비 포인트
이력서 작성 가이드 (토스증권 권장)
- 폭넓은 프로젝트보다 구체적으로 만든 기능과 해결한 문제 중심
- 기술적 챌린지와 해결 과정을 서술
- 팀·조직 단위 지식 공유 활동 강조
- 서비스에 적용한 고객 중심 사고 구체화
- 데이터 무결성 및 신뢰성 개발 경험 포함
기술 면접 예상 주제
내 경험 매핑
| 공고 요구사항 | 내 경험 |
|---|
| Redis 캐싱 설계 | Ehcache + MQ Fanout 기반 다중 서버 캐시 동기화 설계 |
| Kafka 이벤트 스트리밍 | Redis Streams 기반 거래소 이벤트 큐 (순차 처리 보장) |
| 고트래픽 동시성 관리 | ReentrantReadWriteLock, AtomicReference 활용 동시성 버그 수정 |
| 성능 최적화 | Alias Method O(1) 가중 랜덤, Welford 알고리즘으로 OOM 해결 |
| Spring Framework 숙련 | Spring Boot 2.6 → 3.x, Spring Batch, JPA 실무 다수 |
| 실시간 데이터 처리 | 거래소 매칭 엔진 (가격-시간 우선순위), 슬롯 스핀 실시간 RTP 계산 |
| 아키텍처 개선 | SlotTemplate 추상화로 5개 게임 공통 엔진 통합 |
| 데이터 정합성 | 거래소 매칭 결과 이벤트 큐 기반 순차 처리로 중복/유실 방지 |
상대적 약점 (보완 필요)
- 금융/증권 도메인 직접 경험 없음 → 게임 금융 메커니즘(RTP, 거래소 매칭)으로 유사성 강조 (토스 서버 개발자 93%가 비금융권 출신)
- Kubernetes 직접 운영 경험 제한적
- Oracle DB 경험 없음 (MySQL 중심) → Vitess는 MySQL 기반이므로 MySQL 경험 연결 가능
- Vitess / 분산 트레이싱 도구 (Jaeger, Pinpoint) 직접 사용 경험 없음
9. 기타 유의 사항
- 이력서에 관여한 서비스와 구체적 문제 해결 사례 필수 기재
- 코딩테스트(알고리즘) 없음 — 토스는 공식적으로 알고리즘 테스트 폐지. 이력서 기반 직무 인터뷰 + 라이브 코딩(구현)으로 대체
- 라이브 코딩은 공식 전형 2번째 단계에 명시 — "서류접수 > 라이브코테 인터뷰 > 직무 인터뷰 > ..." 순서로 표기. 별도 안내에 "필요 시 진행" 문구 있으나 사실상 준비 필수로 간주. 실제 합류자들은 "페어 프로그래밍 하는 기분"으로 진행됐다고 표현
- Excalidraw 아키텍처 다이어그램 준비 — 인터뷰 중 본인 프로젝트 아키텍처를 화면 공유하며 실시간 설명 요청받을 수 있음
- "왜 이 기술이어야만 했나" — 탈락자 공통 약점. 기술 선택 이유, 대안 기술 비교, 트레이드오프까지 준비 필수
- 토스 계열사 중복 지원 정책 확인 필요
10. 채용 이벤트 (2026-03)
- Coffee Chat 프로그램: 3월 31일까지 현직 토스증권 개발자와 직접 대화 기회 — 지원 전 직무/문화 탐색에 강력 활용 권장
- 역대 최대 규모 채용: 100명 이상 경력직 (3년 이상 필수) — 경쟁률보다 적합도 중심 평가 구조
- 금융 경험 불필요: 토스 서버 개발자 93%가 비금융권 출신 → 게임/베팅/거래소 경험을 방어할 필요 없음, 다양성 강점으로 포지셔닝
11. 컬쳐핏 인터뷰 특징
- 인터뷰어가 토스 문화를 소개하고 지원자 질문을 해소하는 시간에 가까움
- 예상 질문: "가장 몰입했던 순간", "팀에서 어떻게 의견을 관철했나"
- 직급 없는 조직에서 동료 설득으로 일을 이끌어간 경험이 좋은 소재
- 7대 원칙 숙지: Mission over Individual, Ask for Feedback, Focus on Impact, Question Every Assumption, Learn Proactively, Execution over Perfection, Move with Urgency
12. 참고 링크