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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.
증권이나 AI 도메인을 모르더라도 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.
서류접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사
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