요즘 개발자 이직이나 신입 지원을 준비하는 사람들 사이에서 여전히 가장 뜨거운 감자는 바로 토스(Toss)야.
"토스 연봉, 여전히 업계 탑인가요?"
"토스는 '워라밸'보다 '몰입'이라던데, 2026년에도 그런가요?"
"AI가 코딩 다 해준다는데, 토스 같은 기업은 이제 신입 안 뽑나요?"
궁금한 점 많지?
나도 슈퍼코딩에서 교육 과정을 기획하면서 토스의 채용 변화를 딥하게(Deep Dive) 분석해봤어.
결론부터 말하자면, 토스는 여전히 '야성있는 팀원'들을 원하지만, 그 기준이 'AI를 도구로 부리는 아키텍터'로 진화했어.
오늘은 2025년 개발자 입장에서 본 토스 채용 분석과 합격하는 포트폴리오 전략을 정리해줄게.
🚀 토스는 지금 어떤 개발자를 찾고 있을까? (인재상 Update)
과거의 토스가 "빠른 실행력"만 강조했다면, 지금은 "데이터 기반의 의사결정 + AI 효율화" 능력을 봅니다.
토스 채용 페이지와 테크 블로그의 행간을 읽어보면 핵심은 딱 하나야.
"반석 위에 집을 짓는 사람인가?"
: 단순히 코드를 빨리 짜는 모래 위의 집이 아니라, 탄탄한 설계(Foundation) 위에 비즈니스 임팩트를 쌓아 올릴 수 있는 사람.
📌 핵심 변경점:
- Before: React, Python 문법을 얼마나 잘 아는가?
- After: "AI를 활용해서 생산성을 얼마나 극대화했는가? 그리고 그 남는 시간에 어떤 '비즈니스 문제'를 해결했는가?"
🔍 토스 개발자 채용의 특징 (2025 ver.)
| 항목 | 설명 (최신 트렌드 반영) |
| 채용 방식 | 수시 채용 + Next Developer (공개 채용) 병행 |
| 기술 평가 | 과제 전형의 디테일 강화 (단순 구현 < 아키텍처 설계 능력) |
| 핵심 역량 | DRI (Directly Responsible Individual) : 주도적으로 문제를 끝까지 해결하는 태도 |
| 기술 스택 | Front: React, Next.js / Server: Kotlin, Java (Spring Boot), Node.js(일부) |
| 평가 기준 | "Why?"에 대답할 수 있는가. (왜 이 기술을 썼고, 왜 이렇게 설계했는가) |
특히 최근에는 '러닝 커브(Learning Curve)'를 중요하게 봐. 새로운 기술(특히 AI 툴)이 나왔을 때 얼마나 빨리 흡수해서 실무에 적용하느냐가 관건이야.
✨ 어떤 포트폴리오가 먹힐까? (마케팅 설계자 관점)
책 <마케팅 설계자>에서 말하는 '매력적인 캐릭터(Attractive Character)' 이론을 이력서에 적용해야 해.
인사 담당자는 하루에도 수백 개의 이력서를 봐. '그냥 코딩 잘하는 사람'은 재미없어. '스토리가 있는 해결사'가 되어야 해.
❌ 탈락하는 포트폴리오 (단순 나열형)
- "게시판 만들었습니다." (CRUD)
- "쇼핑몰 클론 코딩했습니다." (따라 하기)
⭕ 합격하는 포트폴리오 (문제 해결형 스토리)
- Hook (문제 발견): "사용자 이탈률이 30%나 되는 구간을 발견했습니다."
- Story (해결 과정): "기존 쿼리 속도가 느려 DB 인덱싱을 다시 설계했고, AI 코딩 툴을 활용해 테스트 커버리지를 2배로 늘렸습니다."
- Offer (결과 & 제안): "그 결과 로딩 속도 0.5초 단축, 이탈률 10% 감소를 달성했습니다. 토스에서도 이런 집요함으로 성과를 내겠습니다."
🔨 그래서 어떻게 준비해야 돼? (슈퍼코딩의 전략)
이건 내가 슈퍼코딩 리더로서가 아니라, 진짜 선배로서 하는 조언이야.
"AI가 사람을 대체하는 게 아니라, AI를 잘 다루는 사람이 사람을 대체한다."
이 말을 기억해? 지금 시대에 혼자서 맨땅에 헤딩하는 건 너무 비효율적이야.
슈퍼코딩은 이 '시대의 흐름'을 교육에 반영했어:
- AI 기반 아키텍처 설계: 단순 코딩은 AI에게 맡기고, 너는 '설계'와 '최적화'에 집중하는 훈련.
- 대규모 트래픽 핸들링: 토스처럼 트래픽이 몰릴 때 서버가 터지지 않게 막는 부하 테스트 경험.
- 실전 협업 프로세스: 기획자, 디자이너와 싸우면서(?) 배우는 커뮤니케이션 스킬 (Slack, Jira 활용).
[슈퍼코딩 포트폴리오 예시]
- 핀테크 송금 시스템: 동시 접속자 1만 명을 가정한 트랜잭션 처리 (Deadlock 해결 경험)
- AI 개인화 추천 봇: 사용자 데이터를 분석해 금융 상품을 추천하는 LLM 연동 서비스
🧭 마무리: 방향이 속도보다 중요하다
토스는 '문화적 적합성(Culture Fit)'을 엄청나게 봅니다.
기술은 가르치면 되지만, 태도는 가르치기 어렵거든.
"나는 성장하고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다."
"내 코드가 현업에서 먹힐 수준인지 불안하다."
이런 고민이 든다면, 혼자 끙끙 앓지 말고 전문가의 눈을 빌려봐.
방향만 잘 잡아도 준비 기간이 절반으로 줄어들어.
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단순히 "우리 강의 들으세요"가 아니라,
너의 현재 상태를 분석해서 "토스급 기업에 가려면 이 부분을 보완해라"라고 팩트 체크해줄게.
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