토스증권은 Kubernetes 환경에서 Spark Connect를 안정적인 서비스로 운영하기 위한 기술적 과제와 해결 방안을 공유한다.
토스 Technical Writer들이 지식 파편화 문제를 해결하기 위해 사내 지식 플랫폼 '토독(todoc)'을 구축하고 AI 기반의 자동화된 지식 관리 시스템을 지향하고 있다.
토스의 Technical Writing Chapter는 단순 문서 작성을 넘어 조직의 지식 인프라를 설계하는 역할로 진화하고 있다.
토스뱅크 디자이너가 반복적인 할 일 정리 업무를 해결하기 위해 AI 기반의 맞춤형 위젯을 직접 디자인하고 구현한 경험을 공유한다.
토스 디자이너가 AI를 활용해 인터랙션 중심의 새로운 컴포넌트 'underlay'를 직접 코드로 구현한 경험을 공유한다.
토스가 2,800만 MAU의 이용 패턴을 분석하고 전략을 수립하기 위해 개발한 유저 세그먼테이션 프레임워크 TUES를 소개한다.
토스와 카카오페이가 TAM CONNECT 2025를 통해 기술과 비즈니스를 연결하는 TAM의 역할과 문제 해결 방식을 공유했다.
토스 AI DX 팀은 코딩 에이전트용 Skill의 품질을 관리하기 위해 규칙 기반과 모델 기반을 결합한 30개 항목의 Rubric 시스템을 구축했다.
토스는 매주 금요일을 AI Surf Day로 지정해 전 구성원이 AI를 실험하고 업무에 적용하는 문화를 구축하고 있다.
Cross Functional 기술 문제는 조율이 아닌 문제 재정의와 구조화로 해결된다.
StarRocks Resource Group으로 서비스·배치·대시보드 쿼리를 분리했다.
토스플레이스는 AI 데이터봇 ‘판다’로 반복 조회를 자동화했다.
토스페이먼츠가 가맹점 부담 없이 10년 앞서 PQC를 결제 서비스에 도입했다.
Apache Flink와 RocksDB 튜닝으로 광고 노출 집계를 1분~7일까지 실시간화했다.
토스가 6개로 나뉘었던 디자인 직무를 Product Designer와 Visual Designer 2개로 통합했다.
es-toolkit은 lodash를 대체하는 ES Modules·TypeScript 기반 유틸리티 라이브러리다.
MCP, SAST, Multi-Agent, Open Model로 취약점 분석의 정확도와 비용을 함께 개선했다.