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타이드풀은 “우리나라를 대표할 첫번째 수산양식 기업”이라는 목표 아래, AI 스타트업으로서는 최초로 수산업계에 성공적으로 진입하여 폭발적으로 성장하고 있습니다.
기술 사업화에서 “기술을 바탕으로 탁월한 제품을 만드는 것” 이상으로 중요한 것은 “기술을 파는 것” 입니다. 타이드풀은 기술적·비기술적 접근을 가리지 않고 시장을 혁신하는 실행력 있는 팀입니다. 두 차례의 투자 유치와, TIPS, SCALEUP TIPS, AX-Sprint 등 R&D 기회를 통해 국립수산과학원, 노르웨이 A사 등과 PoC를 진행하며 국내 최고의 수산 AI 스타트업이라고 자부할 수 있는 데이터와 기반 기술을 확보하였으며, 자체 산지유통 브랜드인 피시파더를 통해 2025년 매출 218억 원을 달성하는 등 비 기술적 사업화에서도 뛰어난 성과를 내고 있습니다.
수산양식·산지유통은 그동안 데이터화와 AI 도입이 거의 이뤄지지 않은 미개척 시장입니다. 타이드풀은 지금까지 쌓아온 현장 데이터와 도메인 자산을 토대로 시장을 “예측”하고 이를 바탕으로 “의사결정”하여 시장을 혁신하고자 합니다. 그 중심에서 수산물 수급·생장 예측 모델과 도메인 데이터 분석을 주도할 "Senior Data Scientist"를 모십니다. 누구도 본 적 없는 날 것의 현장 데이터를 직접 모으고 다루며, 연구 결과가 곧바로 사업의 의사결정과 매출로 연결되는 진귀한 경험을 함께하시게 될 것이라 약속합니다.
• 피시파더 거래 데이터 분석을 통한 수산물 품귀 예측 모델 연구·개발
• 양식 어류(넙치, 연어 등)의 생장 예측 모델 연구·개발
• 생장 예측 재고 예측 출하 예측 품귀 예측으로 이어지는 예측 파이프라인의 설계·검증·고도화
• 연구·검증을 마친 모델을 실제 비즈니스로 연결
[피시파더 도메인 데이터 분석을 통한 인사이트 발굴]
• 산지유통 현장에 흩어지고 휘발되는 도메인 데이터의 수집·표준화 방안 수립
• 거래·소싱·영업·운영 데이터를 선제적으로 분석하여 사업에 필요한 인사이트를 발굴
[정부 R&D 과제 연구 수행]
• 진행 중인 R&D 과제의 수급·생장 예측 연구개발 리딩 및 성능 지표 달성
• AI·통계·컴퓨터 등 관련 전공 또는 그에 준하는 전문성
• 모호하게 정의된 사업 문제(품귀·생장·수급 등)를 데이터·모델 문제로 구조화하여 해결한 경험
• 시계열·수요 예측 등 각종 예측 모델의 설계, 학습, 고도화(성능 향상) 경험
• 실험 설계 및 통계적 가설검정 역량, 모델 평가지표 설계·검증 경험
• 숙련된 Python 언어 사용 능력 (데이터 분석·모델링·시각화, 딥러닝 프레임워크 등)
• 분석 결과를 비전문가도 이해할 수 있도록 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 능력
기술 사업화에서 “기술을 바탕으로 탁월한 제품을 만드는 것” 이상으로 중요한 것은 “기술을 파는 것” 입니다. 타이드풀은 기술적·비기술적 접근을 가리지 않고 시장을 혁신하는 실행력 있는 팀입니다. 두 차례의 투자 유치와, TIPS, SCALEUP TIPS, AX-Sprint 등 R&D 기회를 통해 국립수산과학원, 노르웨이 A사 등과 PoC를 진행하며 국내 최고의 수산 AI 스타트업이라고 자부할 수 있는 데이터와 기반 기술을 확보하였으며, 자체 산지유통 브랜드인 피시파더를 통해 2025년 매출 218억 원을 달성하는 등 비 기술적 사업화에서도 뛰어난 성과를 내고 있습니다.
수산양식·산지유통은 그동안 데이터화와 AI 도입이 거의 이뤄지지 않은 미개척 시장입니다. 타이드풀은 지금까지 쌓아온 현장 데이터와 도메인 자산을 토대로 시장을 “예측”하고 이를 바탕으로 “의사결정”하여 시장을 혁신하고자 합니다. 그 중심에서 수산물 수급·생장 예측 모델과 도메인 데이터 분석을 주도할 "Senior Data Scientist"를 모십니다. 누구도 본 적 없는 날 것의 현장 데이터를 직접 모으고 다루며, 연구 결과가 곧바로 사업의 의사결정과 매출로 연결되는 진귀한 경험을 함께하시게 될 것이라 약속합니다.
주요업무
[수산물 수급 예측 모델 연구 및 개발]• 피시파더 거래 데이터 분석을 통한 수산물 품귀 예측 모델 연구·개발
• 양식 어류(넙치, 연어 등)의 생장 예측 모델 연구·개발
• 생장 예측 재고 예측 출하 예측 품귀 예측으로 이어지는 예측 파이프라인의 설계·검증·고도화
• 연구·검증을 마친 모델을 실제 비즈니스로 연결
[피시파더 도메인 데이터 분석을 통한 인사이트 발굴]
• 산지유통 현장에 흩어지고 휘발되는 도메인 데이터의 수집·표준화 방안 수립
• 거래·소싱·영업·운영 데이터를 선제적으로 분석하여 사업에 필요한 인사이트를 발굴
[정부 R&D 과제 연구 수행]
• 진행 중인 R&D 과제의 수급·생장 예측 연구개발 리딩 및 성능 지표 달성
자격요건
• 5년 이상의 ML·데이터 관련 실무 경력• AI·통계·컴퓨터 등 관련 전공 또는 그에 준하는 전문성
• 모호하게 정의된 사업 문제(품귀·생장·수급 등)를 데이터·모델 문제로 구조화하여 해결한 경험
• 시계열·수요 예측 등 각종 예측 모델의 설계, 학습, 고도화(성능 향상) 경험
• 실험 설계 및 통계적 가설검정 역량, 모델 평가지표 설계·검증 경험
• 숙련된 Python 언어 사용 능력 (데이터 분석·모델링·시각화, 딥러닝 프레임워크 등)
• 분석 결과를 비전문가도 이해할 수 있도록 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 능력
