영향력 있는 엔지니어링:
TRM의 데이터 플랫폼

TRM을 사용하게 된 계기는 무엇인가요?

펜실베니아 대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 후 저는 Lyft에서 자율주행차 데이터 인프라를 담당했습니다. 제 팀에서는 페타바이트 규모의 데이터를 수집하고 대규모 분산 시스템, API 및 데이터 제품을 구축하는 업무를 담당했습니다.

저는 디지털 자산 데이터와 인프라 환경에 대한 보고서를 읽고 실행 가능한 블록체인 인텔리전스 대한 수요 증가를 설명한 후 TRM에 합류하기로 결심했습니다.

실행 가능한 블록체인 인텔리전스 대한 수요가 증가하고 있다는 디지털 자산 데이터 및 인프라 환경에 대한 보고서를 읽고 TRM에 합류하기로 결심했습니다. 데이터와 머신러닝 인프라에 대한 저의 배경 지식을 블록체인 포렌식에 어떻게 적용할 수 있을지 관심이 많았습니다. 또한 빠르게 성장하는 고성장 스타트업을 찾고 있었습니다.

TRM에서의 경험에 대해 말씀해 주세요.

이 성장 단계에 있는 회사에 근무하는 것은 매우 흥미진진한 일입니다. 업무의 도전과 엄청난 속도, 그리고 책임의 범위는 저를 끊임없이 안전지대를 벗어나게 합니다. 우리는 매우 빠르게 제품을 출시합니다. 그 결과 TRM에서 근무하는 매 시즌이 매우 다르게 느껴졌습니다. 끊임없이 변화하는 업무에 적응하는 데 시간이 걸렸지만 지루하지는 않아요!

TRM Forensics 도구로 작업하는 것은 어땠나요?

고객에 초점을 맞추면서 흥미로운 데이터 문제를 해결할 수 있다는 점에서 TRM Forensics 업무가 즐겁습니다. 포렌식을 통해 사용자는 가상자산 주소와 엔티티를 분석하고 이들 간의 디지털 자산 흐름을 추적할 수 있습니다. 가상자산 주소와 실체 간의 흐름을 단일 그래프에 표시하고 개별 주소나 실체를 드릴다운하여 자산 및 위험 포트폴리오, 거래 내역, 직간접 거래상대방 노출 다양한 인사이트를 파악할 수 있습니다.

제가 가장 좋아했던 프로젝트 중 하나는 사용자가 아직 그래프에 표시하지 않은 그래프 요소 간의 트랜잭션 관계를 시각화하는 포렌식 기능을 지원하는 데이터 파이프라인과 인터페이스를 구축하는 것이었습니다. 이 기능을 통해 수사관들이 크고 복잡한 그래프에서 새로운 링크를 찾을 수 있다는 사실을 알게 되어 보람을 느꼈습니다.

80/20 법칙을 좋아하신다고 하셨는데, 더 자세히 알려주세요!

저는 80/20 법칙을 업무에 적용하는 능력을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 80%의 영향력은 종종 20%의 입금 나온다는 원칙입니다. 제 업무에서는 범위를 좁히고 가장 시급한 사용자 요구를 해결하는 엔지니어링 작업에 집중하는 것처럼 보입니다.

즉, 개별 엔지니어의 책임 범위가 넓고 영향력도 크다는 뜻입니다.

TRM은 빠르게 확장하고 있지만 여전히 소규모 엔지니어링 팀으로 구성되어 있기 때문에 이 기술을 연마하는 것이 팀의 성공에 매우 중요합니다. 즉, 엔지니어 개개인의 책임 범위가 넓고 영향력도 크다는 뜻입니다. 환경은 도전적이지만 관대합니다. TRM에서는 때때로 실패하는 것이 당연합니다. 중요한 것은 실수로부터 배우고, 다음번에는 다르게 실패하며, 배움을 멈추지 않는 것입니다!