이오포워드 디플로이 엔지니어(FDE)
0.0이오메모리
경력근거: 엔터프라이즈 고객의 복잡한 요구사항과 인프라에 Norric의 AI 플랫폼을 이식하고
35일 전 확인채용 공고 보기
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
공고의 첫 업무가 '엔터프라이즈 고객의 복잡한 요구사항과 인프라에 Norric의 AI 플랫폼을 이식하고 Mission-critical한 시스템을 처음부터 직접 설계 및 구축합니다' 이고, 제품 소개는 Norric OS 가 '실사(Due Diligence)' 를 다룬다고 밝힙니다. 실사 자료를 Norric OS 로 옮기려면 운용사가 이미 쓰는 답변 파일과 운용보고서를 같은 값으로 세워야 하는데, 그 첫 칸이 이 도구입니다. 두 번째 업무인 '모호한 비즈니스 문제를 명확한 기술 사양으로 정의' 도 '답변이 맞는지 봐 달라' 는 말을 어느 값을 어느 문서와 견주는 규칙으로 바꾸는 이 작업 그대로입니다. 이 포트폴리오는 다르게 적힌 두 자료를 같은 단위로 환산해 문항마다 맞추는 기술을 보여주며, 사모펀드 실사 실무나 금융 규제 해석 전문성은 주장하지 않습니다. 모르는 깊이는 면접에서 모른다고 말하는 편이 낫습니다.
첫 업무가 '엔터프라이즈 고객의 복잡한 요구사항과 인프라에 Norric의 AI 플랫폼을 이식하고 Mission-critical한 시스템을 처음부터 직접 설계 및 구축합니다' 입니다. 운용사가 이미 쓰는 답변 파일과 운용보고서를 Norric OS 가 읽을 값으로 세우는 일이 그 이식의 첫 칸입니다.
'고객사와 직접 소통하며 모호한 비즈니스 문제를 명확한 기술 사양으로 정의하고, 현장에서 발생하는 기술적 Blocker을 주도적으로 해결합니다' 가 두 번째 업무입니다. '답변이 맞는지 봐 달라' 는 말을 어느 값을 어느 문서와 견주는 규칙으로 바꾸는 작업이 여기에 그대로 놓입니다.
'다양한 고객 현장에서 나온 요구사항과 연동 패턴을 표준화하여 프로덕트의 확장을 이끕니다' 를 업무로 적었고, 제품 소개도 Norric OS 가 '실사(Due Diligence)' 를 다룬다고 밝힙니다. 운용사마다 다르게 적히는 답변을 규칙으로 모으면 그 규칙이 제품 쪽으로 넘어갑니다.
운용사가 낸 실사 질의서(DDQ) 답변을 그 펀드의 운용보고서에서 뽑은 사실 값과 문항마다 맞춰 판정합니다. 운용자산처럼 금액을 묻는 문항은 억·조와 콤마가 섞인 문구를 원 단위 숫자로 환산해 견주고, 견줄 문서 값이 아예 없거나 비어 있는 문항과 답변 기준일이 문서보다 두 분기를 넘게 앞선 문항은 따로 사유를 붙입니다. 판정에 쓴 답변 값과 문서 값, 근거 문서 이름을 결과에 같이 실어 실사 담당이 어디를 고칠지 바로 봅니다.
운용사 현장에 들어가 Norric OS 를 붙이는 FDE 엔지니어
실사에서 되묻는 일이 잦은 이유는 담당자가 틀려서가 아니라 답변을 쓰는 자리와 숫자가 실린 문서가 서로 다른 파일에 있기 때문입니다. 두 값을 같은 단위로 환산해 문항마다 맞추면 되물음이 올 답변이 제출 전에 목록으로 나옵니다.
답변 표와 운용보고서에서 뽑은 사실 표를 넣으면 문항마다 문서와 맞음·문서와 다름·근거 문서가 없음·기준일이 오래됨 중 하나를 판정하고, 환산한 금액과 두 기준일을 붙여 질의서별로 묶은 정정 목록을 터미널과 Markdown 파일로 내는 CLI 가 도는 완결품입니다. 사실 표는 운용보고서에서 사람이 뽑아 넣은 것으로 두고, 문서 자동 추출은 3주차로 미룹니다.
여러 질의서 판정을 합쳐 같은 문항 코드에서 되풀이해 어긋나는 곳을 세고, 두 펀드 이상에서 같은 모양으로 어긋난 문항을 답변 서식 손질 후보로 냅니다.
어긋난 답변을 근거 문서별로 나눠 운용사 담당에게 보낼 정정 요청 문서를 조립하고, 문서 값이 비어 있던 문항은 받아야 할 자료 목록으로 함께 냅니다.
FDE 엔지니어가 질의서 번호 하나로 명령을 걸면 문항마다 판정과 환산한 금액이 줄줄이 나오는 장면을 시연합니다.
답변 50건에 정답 판정을 손으로 달아 일치율을 냅니다. 단, 답변과 문서 값을 모두 작성자가 지어낸 합성 기준이라 성능 검증이 아니라 데모 조건 동작입니다.
'약 1,200억 원' 처럼 어림한 금액이나 통화 표시가 빠진 값, 문서 값이 비어 있는 문항이 섞인 입력 30종을 넣어도 출력 형식이 안 깨지고 사유별 문항 수가 그대로 나옵니다.
환산 규칙을 조·억·백만 원으로 넓혔을 때 옛 판정이 어떻게 뒤집히는지 회귀로 확인합니다.
진짜 성능 검증은 여기서 멈춥니다. 위 수치는 작성자가 만든 답변과 문서 값의 자가채점이며, 실제 실사 되물음이 줄었는지는 이오메모리가 Norric OS 를 붙인 운용사의 실 질의서가 있어야 측정됩니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
여기 적은 일치율은 더미를 만든 사람이 그 더미를 채점한 값이라 성능이 아닙니다. 면접에서는 지금 도는 동작과 실 질의서가 들어와야 재는 것을 따로 말합니다.
더미가 깨끗하면 환산기가 늘 맞으므로, '약' 이 붙은 어림 금액과 문서 값 결측, 사실 행이 아예 없는 문항을 일부러 넣어 두었습니다.
이 포트폴리오는 다르게 적힌 두 자료를 같은 단위로 환산해 문항마다 맞추는 기술을 보여주며, 사모펀드 실사 실무나 금융 규제 해석 전문성은 주장하지 않습니다. 판정은 금액 환산과 날짜 계산이 정하고 클로드는 어긋난 답변을 운용사 담당에게 되묻는 문장만 씁니다.
문서와 다르다는 판정이 답변이 틀렸다는 뜻은 아닙니다. 운용보고서가 확정 전 수치를 실은 경우도 있어, 어느 쪽을 고칠지는 실사 담당이 정합니다.
실제 답변과 운용보고서는 운용사 밖으로 못 나가는 경우가 많으므로, 실제 도입에서는 값을 외부로 보내지 않는 구성을 먼저 맞추는 일이 앞섭니다.
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
운용사가 실사 질의서에 적어 낸 답변입니다. 답변 번호와 질의서 번호, 펀드 번호, 펀드 이름, 문항 코드, 문항 이름, 답변 값, 답변 기준일을 한 행에 둡니다. 금액은 '4,200억 원' 처럼 억 단위로 적히기도 하고 '약 1,200억 원' 처럼 어림해 적히기도 해서 원 단위 문서 값과 그대로는 견줄 수 없습니다. 사실 표에 없는 문항과 기준일이 세 분기 묵은 답변을 일부러 섞어 두어 사유가 갈리게 둡니다.
| answer_no | ddq_id | fund_id | fund_name | question_code | question_label | answer_value | as_of |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AN-001 | D-4471 | F-3001 | 한강PE 3호 사모펀드 | Q-AUM-01 | 운용자산 | 4,200억 원 | 2026-06-30 |
| AN-002 | D-4471 | F-3001 | 한강PE 3호 사모펀드 | Q-FEE-03 | 성과보수 기준 | 성과보수 20%, 허들 8% | 2026-06-30 |
| AN-003 | D-4471 | F-3001 | 한강PE 3호 사모펀드 | Q-NAV-02 | 기준가 | 1,284.35 | 2025-09-30 |
| AN-004 | D-4471 | F-3001 | 한강PE 3호 사모펀드 | Q-LP-07 | 주요 출자자 | 국민연금공단, 한국교직원공제회 | 2026-06-30 |
| AN-005 | D-4471 | F-3001 | 한강PE 3호 사모펀드 | Q-MGT-05 | 책임운용역 | 김도현 | 2026-06-30 |
아래 JSON Schema 를 그대로 만족하는 실사 질의서 답변 행을 300개 더 만들어 주세요. 펀드를 열둘쯤 두고 펀드마다 6~12문항을 답하게 씁니다. 금액 문항은 '4,200억 원'·'약 1,200억 원'·'420,000,000,000원'·'4200억' 처럼 표기를 섞고, 비율·이름·연도 문항도 함께 넣습니다. 답변 기준일은 대부분 2026-06-30 으로 두되 몇 행은 2025년 값으로 두고, 사실 표에 없는 문항 코드도 몇 행 넣으세요. 판정 결과나 사유는 넣지 마세요.
{"type": "object", "properties": {"answer_no": {"type": "string"}, "ddq_id": {"type": "string"}, "fund_id": {"type": "string"}, "fund_name": {"type": "string"}, "question_code": {"type": "string"}, "question_label": {"type": "string"}, "answer_value": {"type": ["string", "null"]}, "as_of": {"type": ["string", "null"]}}, "required": ["answer_no", "ddq_id", "fund_id", "fund_name", "question_code", "question_label", "answer_value", "as_of"]}{"type": "object", "properties": {"answer_no": {"type": "string"}, "ddq_id": {"type": "string"}, "fund_id": {"type": "string"}, "fund_name": {"type": "string"}, "question_code": {"type": "string"}, "question_label": {"type": "string"}, "answer_value": {"type": ["string", "null"]}, "as_of": {"type": ["string", "null"]}}, "required": ["answer_no", "ddq_id", "fund_id", "fund_name", "question_code", "question_label", "answer_value", "as_of"]}펀드별 운용보고서와 규약에서 뽑아 둔 사실 값입니다. 사실 번호와 펀드 번호, 문항 코드, 문서 값, 문서 기준일, 근거 문서 이름을 한 행에 둡니다. 금액은 원 단위 숫자로, 이름과 비율은 문서에 적힌 글자 그대로 들어옵니다. 항목은 잡혀 있는데 문서 값이 비어 있는 행과, 답변에는 있는데 여기에는 아예 없는 문항을 일부러 두어 근거가 없는 경우가 두 갈래로 나오게 둡니다.
| fact_no | fund_id | question_code | fact_value | as_of | source_doc |
|---|---|---|---|---|---|
| FF-001 | F-3001 | Q-AUM-01 | 388000000000 | 2026-06-30 | 2026Q2 운용보고서.pdf |
| FF-002 | F-3001 | Q-NAV-02 | 1,309.11 | 2026-06-30 | 2026Q2 기준가통지서.pdf |
| FF-003 | F-3001 | Q-LP-07 | 국민연금공단, 한국교직원공제회 | 2026-06-30 | LPA 3.2조 출자자명부.pdf |
| FF-004 | F-3001 | Q-MGT-05 | 김도현 | 2026-06-30 | 2026Q2 운용보고서.pdf |
| FF-005 | F-3001 | Q-VIN-01 | 2021 | 2026-03-31 | 펀드설정보고서.pdf |
아래 JSON Schema 를 그대로 만족하는 사실 값 행을 250개 더 만들어 주세요. 금액은 콤마 없는 원 단위 정수 문자열로, 기준가는 소수점 둘째 자리까지, 이름과 비율은 문서 문구 그대로 씁니다. 문서 기준일은 대부분 2026-06-30 으로 두고 몇 행은 2026-03-31 로 둡니다. 스무 행에 한 번꼴로 문서 값을 비우고, 답변에 나오는 문항 중 일부는 아예 넣지 마세요. 근거 문서 이름은 운용보고서·기준가통지서·출자자명부·감사보고서·규약 중에서 씁니다. 판정 결과는 넣지 마세요.
{"type": "object", "properties": {"fact_no": {"type": "string"}, "fund_id": {"type": "string"}, "question_code": {"type": "string"}, "fact_value": {"type": ["string", "null"]}, "as_of": {"type": "string"}, "source_doc": {"type": "string"}}, "required": ["fact_no", "fund_id", "question_code", "fact_value", "as_of", "source_doc"]}{"type": "object", "properties": {"fact_no": {"type": "string"}, "fund_id": {"type": "string"}, "question_code": {"type": "string"}, "fact_value": {"type": ["string", "null"]}, "as_of": {"type": "string"}, "source_doc": {"type": "string"}}, "required": ["fact_no", "fund_id", "question_code", "fact_value", "as_of", "source_doc"]}| Python | 금액 문구를 원 단위로 환산하고 두 표를 문항으로 맞춰 네 사유로 판정하는 규칙과 CLI 를 맡습니다. |
| Go | 답변 수만 건을 문항 단위로 나눠 도는 배치 실행기를 맡습니다. |
| Java | 운용사 사내 시스템이 Java 로 도는 현장에서 결과를 그대로 읽도록 출력 규격을 JSON 한 벌로 고정합니다. |
| AWS | 2주차부터 판정 배치와 결과 파일 보관을 AWS 로 배포해 운영합니다. |
| GCP | 고객 환경이 GCP 인 현장을 위해 같은 컨테이너 이미지를 두 클라우드에 올려 둡니다. |
| IaC | 판정 배치가 도는 실행 환경을 코드로 적어 고객 계정마다 같은 모양으로 세웁니다. |
| LLM | 어긋난 답변을 운용사 담당에게 되묻는 정정 요청 문장으로 씁니다. |
| RAG | 3주차 정정 요청 문서에 근거 문서의 해당 문단을 붙이려고 문서 단위 색인을 둡니다. |
✗ fail → 근거 문서가 없는 문항이 절반을 넘으면 사실 표를 먼저 채웁니다.
✓ pass → 2주차 문항별 집계로 넘어갑니다.
✗ fail → 펀드마다 다른 문항만 어긋나면 서식 손질 후보를 내지 않고 펀드별로 둡니다.
✓ pass → 3주차 정정 요청 문서로 넘어갑니다.
실사 질의서의 문항 하나에 대해 답변이 문서와 맞는지 정합니다. 네 사유 중 하나를 싣고 환산한 답변 금액과 문서 금액, 두 기준일의 날짜 차이, 근거 문서 이름을 함께 담아 정정 목록과 요청 문서가 그대로 읽습니다.
{"type":"object","properties":{"verdict_no":{"type":"string"},"ddq_id":{"type":"string"},"fund_id":{"type":"string"},"fund_name":{"type":"string"},"question_code":{"type":"string"},"answer_no":{"type":"string"},"fact_no":{"type":["string","null"]},"verdict":{"type":"string","enum":["문서와 맞음","문서와 다름","근거 문서가 없음","기준일이 오래됨"]},"answer_amount_krw":{"type":["integer","null"],"description":"answer_value 의 억·조 단위와 콤마, 통화 표시를 풀어 원 단위 정수로 환산한 값입니다. 금액 문항 목록에 없는 question_code 이면 null 입니다"},"fact_amount_krw":{"type":["integer","null"],"description":"fact_value 를 같은 방식으로 원 단위 정수로 환산한 값입니다. 금액 문항 목록에 없는 question_code 이거나 문서 값이 비어 있으면 null 입니다"},"stale_days":{"type":["integer","null"],"description":"fund_facts.as_of 에서 ddq_answers.as_of 를 뺀 일수입니다. 답변 기준일이 문서보다 늦거나 어느 한쪽이 비어 있으면 null 이고, 견줄 fund_facts 행이 없거나 fact_value 가 비어 있어 근거 문서가 없음으로 판정되는 문항도 null 입니다"},"source_doc":{"type":["string","null"]},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"table":{"type":"string","enum":["ddq_answers","fund_facts"]},"field":{"type":"string"},"agg":{"type":["string","null"]},"value":{}},"required":["table","field","value"]}},"summary":{"type":"string"},"hedge":{"type":["string","null"]}},"required":["verdict_no","ddq_id","fund_id","fund_name","question_code","answer_no","verdict","evidence","summary"]}[
{
"verdict_no": "DV-001",
"ddq_id": "D-4471",
"fund_id": "F-3001",
"fund_name": "한강PE 3호 사모펀드",
"question_code": "Q-AUM-01",
"answer_no": "AN-001",
"fact_no": "FF-001",
"verdict": "문서와 다름",
"answer_amount_krw": 420000000000,
"fact_amount_krw": 388000000000,
"stale_days": 0,
"source_doc": "2026Q2 운용보고서.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
"agg": null,
"value": "4,200억 원"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "fact_value",
"agg": null,
"value": "388000000000"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "source_doc",
"agg": null,
"value": "2026Q2 운용보고서.pdf"
}
],
"summary": "운용자산을 4,200억 원으로 답했는데 같은 기준일의 운용보고서는 3,880억 원이라 320억 원이 벌어집니다.",
"hedge": null
},
{
"verdict_no": "DV-002",
"ddq_id": "D-4471",
"fund_id": "F-3001",
"fund_name": "한강PE 3호 사모펀드",
"question_code": "Q-FEE-03",
"answer_no": "AN-002",
"fact_no": null,
"verdict": "근거 문서가 없음",
"answer_amount_krw": null,
"fact_amount_krw": null,
"stale_days": null,
"source_doc": null,
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{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
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"value": "성과보수 20%, 허들 8%"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "question_code",
"agg": "count",
"value": 6
}
],
"summary": "이 펀드의 사실 표 여섯 항목 어디에도 성과보수 기준이 없어 답변을 견줄 문서가 없습니다.",
"hedge": "LPA 보수조항이 사실 표에 안 들어온 것일 수 있으므로, 반려가 아니라 받아야 할 자료로 넘깁니다."
},
{
"verdict_no": "DV-003",
"ddq_id": "D-4471",
"fund_id": "F-3001",
"fund_name": "한강PE 3호 사모펀드",
"question_code": "Q-NAV-02",
"answer_no": "AN-003",
"fact_no": "FF-002",
"verdict": "기준일이 오래됨",
"answer_amount_krw": null,
"fact_amount_krw": null,
"stale_days": 273,
"source_doc": "2026Q2 기준가통지서.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "as_of",
"agg": null,
"value": "2025-09-30"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "as_of",
"agg": null,
"value": "2026-06-30"
},
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
"agg": null,
"value": "1,284.35"
}
],
"summary": "기준가 답변이 2025년 9월 말 기준이라 문서보다 273일 앞서 세 분기 묵은 값을 적었습니다.",
"hedge": null
},
{
"verdict_no": "DV-004",
"ddq_id": "D-4471",
"fund_id": "F-3001",
"fund_name": "한강PE 3호 사모펀드",
"question_code": "Q-LP-07",
"answer_no": "AN-004",
"fact_no": "FF-003",
"verdict": "문서와 맞음",
"answer_amount_krw": null,
"fact_amount_krw": null,
"stale_days": 0,
"source_doc": "LPA 3.2조 출자자명부.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
"agg": null,
"value": "국민연금공단, 한국교직원공제회"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "fact_value",
"agg": null,
"value": "국민연금공단, 한국교직원공제회"
}
],
"summary": "주요 출자자 두 곳이 출자자명부와 이름·순서까지 같습니다.",
"hedge": null
},
{
"verdict_no": "DV-005",
"ddq_id": "D-4480",
"fund_id": "F-2011",
"fund_name": "한강 인프라 1호",
"question_code": "Q-AUM-01",
"answer_no": "AN-011",
"fact_no": "FF-011",
"verdict": "문서와 맞음",
"answer_amount_krw": 815000000000,
"fact_amount_krw": 815000000000,
"stale_days": 0,
"source_doc": "2026Q2 운용보고서.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
"agg": null,
"value": "8,150억 원"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "fact_value",
"agg": null,
"value": "815000000000"
}
],
"summary": "답변은 억 단위로, 문서는 원 단위로 적혔지만 환산하면 8,150억 원으로 같습니다.",
"hedge": null
},
{
"verdict_no": "DV-006",
"ddq_id": "D-4472",
"fund_id": "F-3002",
"fund_name": "한강PE 4호 사모펀드",
"question_code": "Q-AUM-01",
"answer_no": "AN-007",
"fact_no": "FF-007",
"verdict": "문서와 다름",
"answer_amount_krw": 120000000000,
"fact_amount_krw": 119950000000,
"stale_days": 0,
"source_doc": "2026Q2 운용보고서.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
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"value": "약 1,200억 원"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "fact_value",
"agg": null,
"value": "119950000000"
}
],
"summary": "운용자산을 약 1,200억 원으로 적었는데 문서는 1,199억 5천만 원이라 5천만 원이 벌어집니다.",
"hedge": "답변에 '약' 이 붙어 어림한 표기로 보이므로, 정정 대신 어느 값을 낼지 실사 담당이 정합니다."
},
{
"verdict_no": "DV-007",
"ddq_id": "D-4480",
"fund_id": "F-2011",
"fund_name": "한강 인프라 1호",
"question_code": "Q-ESG-04",
"answer_no": "AN-013",
"fact_no": "FF-013",
"verdict": "근거 문서가 없음",
"answer_amount_krw": null,
"fact_amount_krw": null,
"stale_days": null,
"source_doc": "ESG 정책서.pdf",
"evidence": [
{
"table": "ddq_answers",
"field": "answer_value",
"agg": null,
"value": "PRI 서명 2023년"
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "fact_value",
"agg": null,
"value": null
},
{
"table": "fund_facts",
"field": "source_doc",
"agg": null,
"value": "ESG 정책서.pdf"
}
],
"summary": "ESG 정책서에 항목은 잡혀 있으나 값이 비어 있어 답변을 견줄 근거가 없습니다.",
"hedge": "정책서에서 서명 연도만 못 뽑았을 수 있으므로, 문서 원문에서 그 문단을 받아 다시 넣습니다."
}
][자동 검증 · 코드가 판정합니다] 1. verdict 가 네 값 중 하나인지 확인합니다. 2. verdict_no·ddq_id·fund_id·fund_name·question_code·answer_no·verdict·evidence·summary 가 모두 채워졌는지 확인합니다. 3. 금액으로 읽을 문항은 문구 생김새가 아니라 question_code 로 가릅니다. 금액 문항 목록에 있는 코드(이번 더미에서는 운용자산을 묻는 Q-AUM 계열)의 행만 환산 대상이고, 그 목록은 고객사 문항 코드 체계에 맞춰 설정 파일로 둡니다. 목록에 없는 코드이면 answer_amount_krw 와 fact_amount_krw 를 둘 다 null 로 두고 값은 글자 그대로 견줍니다. 단위 표시 유무로 가르면 결성연도 2021 이나 기준가 1,284.35 처럼 금액이 아닌 숫자가 환산에 걸립니다. 4. 금액 문항이면 answer_amount_krw 가 answer_value 의 억·조 단위와 콤마, 통화 표시를 풀어 원 단위로 환산한 값과 같은지, fact_amount_krw 가 fact_value 를 같은 방식으로 환산한 값과 같은지 다시 계산합니다. fund_facts 의 금액은 콤마 없는 원 단위 정수 문자열로 들어옵니다. 5. stale_days 가 fund_facts.as_of 에서 ddq_answers.as_of 를 뺀 일수와 같은지 다시 계산합니다. 답변 기준일이 문서보다 늦거나 어느 한쪽이 비어 있으면 null 인지 보고, 견줄 fund_facts 행이 없거나 fact_value 가 비어 있어 근거 문서가 없음으로 판정되는 문항도 null 인지 봅니다. 견줄 문서가 없는데 기준일 차만 세면 없는 근거를 센 값이 됩니다. AN-002 와 AN-013 이 그런 문항입니다. 6. stale_days 가 0 이상 3650 이하인지 범위를 봅니다. 7. 그 fund_id 에 그 question_code 의 fund_facts 행이 없거나 fact_value 가 비어 있으면 verdict 가 근거 문서가 없음인지 확인합니다. 8. stale_days 가 184 보다 크면 verdict 가 기준일이 오래됨인지 확인합니다. 9. 두 값이 모두 금액 문구이면 answer_amount_krw 와 fact_amount_krw 를 견주고, 그렇지 않으면 answer_value 와 fact_value 를 글자 그대로 견줘, 다르면 verdict 가 문서와 다름인지 확인합니다. 10. verdict 가 문서와 맞음이면 위 세 검사에 하나도 걸리지 않는지 다시 봅니다. 11. 판정 순서는 근거 문서가 없음, 기준일이 오래됨, 문서와 다름 순으로 먼저 걸리는 갈래를 씁니다. 다만 기준일이 오래된 답변은 값 차이가 그 기간 탓일 수 있어 값 비교를 돌리지 않습니다. 12. fact_no 가 있으면 fund_facts 에 실재하는 행 번호이고 그 행의 fund_id·question_code 가 답변과 같은지 대조합니다. 13. source_doc 이 있으면 그 fact_no 행의 값과 같은지 대조합니다. 14. evidence 의 field 이름이 두 데이터셋에 실재하는 컬럼인지 대조합니다. 15. agg 가 없는 evidence 의 value 가 그 컬럼에 수록된 행 값과 같은지 확인합니다. 16. summary 가 존댓말로 끝나는지 확인합니다. [평가 러너 · 2주차] 1. 답변 50건에 정답 판정을 손으로 달아 일치율을 냅니다. 2. 문항 코드마다 어긋난 횟수를 세어 두 펀드 이상에서 되풀이되는 문항을 추립니다. [수동 검증 · 사람이 봅니다] 1. 어림한 금액 표기를 정정할지 그대로 낼지 실사 담당이 정합니다. 2. 문서 값이 비어 있던 문항의 원문 문단을 운용사에서 받아 넣습니다.