토스
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전사 데이터 거버넌스·컴플라이언스 프로젝트를 기획하고, 데이터 엔지니어와 한 팀이 되어 끝까지 실행해요. 문서로 존재하는 정책이 아니라, 시스템으로 동작하는 정책을 지향해요. 토스의 데이터 자산을 가장 깊이 이해하는 사람이 되어요. 어떤 데이터가 어디에 존재하고, 무엇이 민감한지, 어떻게 흐르는지를 메타데이터와 데이터 분류 체계로 구조화하고 — 그 위에서 정책이 자동으로 따라오는 거버넌스를 설계해요. 데이터 접근 권한 관리 체계를 다음 단계로 진화시켜요. 조직과 데이터가 빠르게 늘어나는 환경에서도 최소 권한 원칙이 자연스럽게 지켜지도록, 권한의 부여·회수·모니터링 전반을 더 정교하고 자동화된 구조로 발전시켜요. 데이터 리텐션(보존·파기) 거버넌스를 리딩해요. 법령상 보존 의무와 서비스 활용 요구 사이에서 데이터별 보존 기준을 지속적으로 재정의하고, 라이프사이클 정책이 플랫폼 전반에 일관되게 적용되도록 만들어요. 개인정보 보호법, 신용정보법, 전자금융감독규정 등 데이터 관련 법령·규제를 데이터 플랫폼의 언어로 번역해요. 신규 서비스나 데이터 파이프라인이 만들어질 때 어떤 데이터를 어디까지 쓸 수 있는지 기준을 제시하고, 정보보호·법무·컴플라이언스 조직에는 데이터 관점의 해석을 제공하는 파트너가 되어요. 가명처리·비식별화 기준을 발전시키고, 데이터 분석·ML·AI 활용이 안전하게 확장될 수 있는 환경을 만들어요. AI가 데이터를 학습하고 소비하는 시대에 맞는 새로운 거버넌스 기준을 함께 고민해요. 감독당국 검사, 내·외부 감사 등 규제 대응에서 데이터 관점의 근거와 증적을 책임지고, 대응이 반복 가능한 프로세스가 되도록 함께 만들어가요.
데이터 거버넌스, 데이터 관리(Data Management), 데이터 플랫폼·엔지니어링 등 데이터 관련 분야에서 7년 이상의 실무 경험이 있으신 분을 찾고 있어요. 데이터 웨어하우스, 파이프라인, 권한 체계, 메타데이터 등 데이터 플랫폼의 구조를 이해하고, 엔지니어와 같은 언어로 대화하며 정책의 시스템화를 이끌 수 있어야 해요. SQL로 데이터 현황을 직접 파악하고 검증하는 것이 자연스러운 업무 방식이어야 해요. 개인정보 보호법, 신용정보법 등 데이터 관련 법령을 데이터의 관점에서 해석하고 — 이를 실제 데이터 정책과 시스템 요구사항으로 구체화해본 경험이 있어야 해요. 전사 단위의 데이터 거버넌스·컴플라이언스 프로젝트를 직접 기획하고, 여러 이해관계자(엔지니어, 법무, 보안, 사업부서)를 조율하며 끝까지 실행해 성과를 만들어본 경험이 있어야 해요. 복잡한 규제와 기술 사이에서 문제를 스스로 정의하고, '되는 방법'을 찾아내는 주도성이 있는 분을 찾고 있어요.
금융회사, 핀테크 등 규제 산업에서 데이터 거버넌스 또는 개인(신용)정보 데이터 관리 업무를 수행해본 경험 망분리 환경 등 금융권 특유의 제약 조건 아래에서 데이터 활용 체계를 설계해본 경험 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리, 데이터 리니지 도구를 도입하거나 운영해본 경험 가명정보 처리, 데이터 결합(데이터전문기관), 비식별화 실무 경험 LLM·AI 시대의 데이터 거버넌스(AI 학습 데이터 관리, 접근 통제, 프라이버시)에 대한 고민과 실행 경험
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사
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