포지션 상세
[블랙박스를 해독하여 금융 AI의 새로운 표준을 만듭니다]
주식회사 채스트로는 EU AI Act, 인공지능기본법 및 금융소비자보호법 시행으로 촉발된 '설명 가능한 AI(XAI)' 시장의 난제를 수학적 투영 알고리즘(STRIDE)으로 해결하는 딥테크 스타트업입니다.
우리는 확률과 추측(SHAP)에 의존하던 기존의 방식을 넘어, 100% 재현 가능한 결정론적 XAI 엔진을 통해 금융권이 안심하고 AI를 도입할 수 있는 규제 방어선(Audit)과 MLOps 플랫폼을 구축하고 있습니다.
[압도적인 시작과 레퍼런스]
• 설립 1개월 차, 국내 최고 수준의 마이데이터 핀테크 플랫폼과 실증(PoC) 협력 의향서(LOI)를 체결하였으며, 이를 기반으로 대규모 정부 R&D 과제를 추진 중입니다.
• 파트너사의 방대한 실제 금융 데이터를 테스트베드로 삼아, 실험실의 Toy Data가 아닌 수백만 건의 실제 금융 트래픽과 피처(Feature)를 다뤄볼 수 있는 압도적 기회입니다.
• 독자적 XAI 알고리즘 핵심 특허 출원 완료.
• 대규모 정형 데이터(Tabular Data) 파이프라인 구축: 파트너사(핀테크)로부터 수신한 고차원, 고희소성(Sparsity) 마이데이터의 전처리 및 분석용 데이터 마트 구축
• Core 알고리즘 실증 및 Fitting: Python으로 구현된 STRIDE 엔진을 실제 데이터에 적용하여 설명 충실도(R^2) 및 일관성 지표 등 핵심 KPI 달성을 위한 파라미터 튜닝
• 모델 성능 비교 및 리포팅: 기존 범용 XAI(SHAP, LIME 등)와 당사 엔진의 성능(정확도, 속도, 편향성)을 정량적으로 비교 분석 및 검증
• 데이터 기반의 수학적/논리적 결함을 추적하여 알고리즘 개선 방향 도출
• 고차원 정형 데이터(Tabular Data) 및 결측치/희소성이 높은 데이터를 깊이 있게 다뤄본 경험이 있으신 분
• Python, SQL 및 주요 머신러닝 라이브러리(Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등) 활용에 능숙하신 분
• 머신러닝 모델의 평가 지표를 명확히 이해하고, 성능 저하의 원인을 논리적으로 디버깅할 수 있는 분
• 자연어/이미지 처리가 아닌, '데이터의 수학적 인과관계' 자체를 탐구하는 것을 즐기시는 분
주식회사 채스트로는 EU AI Act, 인공지능기본법 및 금융소비자보호법 시행으로 촉발된 '설명 가능한 AI(XAI)' 시장의 난제를 수학적 투영 알고리즘(STRIDE)으로 해결하는 딥테크 스타트업입니다.
우리는 확률과 추측(SHAP)에 의존하던 기존의 방식을 넘어, 100% 재현 가능한 결정론적 XAI 엔진을 통해 금융권이 안심하고 AI를 도입할 수 있는 규제 방어선(Audit)과 MLOps 플랫폼을 구축하고 있습니다.
[압도적인 시작과 레퍼런스]
• 설립 1개월 차, 국내 최고 수준의 마이데이터 핀테크 플랫폼과 실증(PoC) 협력 의향서(LOI)를 체결하였으며, 이를 기반으로 대규모 정부 R&D 과제를 추진 중입니다.
• 파트너사의 방대한 실제 금융 데이터를 테스트베드로 삼아, 실험실의 Toy Data가 아닌 수백만 건의 실제 금융 트래픽과 피처(Feature)를 다뤄볼 수 있는 압도적 기회입니다.
• 독자적 XAI 알고리즘 핵심 특허 출원 완료.
주요업무
이 포지션은 대표(수학/알고리즘 설계자) 및 백엔드 리드와 삼각편대를 이루어, STRIDE 엔진이 실제 금융 데이터 위에서 완벽하게 작동하도록 성능을 검증하고 최적화하는 역할을 맡습니다.• 대규모 정형 데이터(Tabular Data) 파이프라인 구축: 파트너사(핀테크)로부터 수신한 고차원, 고희소성(Sparsity) 마이데이터의 전처리 및 분석용 데이터 마트 구축
• Core 알고리즘 실증 및 Fitting: Python으로 구현된 STRIDE 엔진을 실제 데이터에 적용하여 설명 충실도(R^2) 및 일관성 지표 등 핵심 KPI 달성을 위한 파라미터 튜닝
• 모델 성능 비교 및 리포팅: 기존 범용 XAI(SHAP, LIME 등)와 당사 엔진의 성능(정확도, 속도, 편향성)을 정량적으로 비교 분석 및 검증
• 데이터 기반의 수학적/논리적 결함을 추적하여 알고리즘 개선 방향 도출
자격요건
• AI/ML 데이터 분석 관련 실무 경력 3년 이상• 고차원 정형 데이터(Tabular Data) 및 결측치/희소성이 높은 데이터를 깊이 있게 다뤄본 경험이 있으신 분
• Python, SQL 및 주요 머신러닝 라이브러리(Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등) 활용에 능숙하신 분
• 머신러닝 모델의 평가 지표를 명확히 이해하고, 성능 저하의 원인을 논리적으로 디버깅할 수 있는 분
• 자연어/이미지 처리가 아닌, '데이터의 수학적 인과관계' 자체를 탐구하는 것을 즐기시는 분
