어쎈Product Engineer (AI/LLM 기반 리서치 프로덕트)
5.0 (1)어쎈드
경력근거: 리서치 생성·검증·리포팅 과정을 자동화하는 AI 기반 금융 리서치 플랫폼
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※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
어쎈드는 글로벌 매크로·시장 데이터로 리서치를 자동 생성·검증하는 플랫폼이라, 리서치 초안을 만들고 근거를 붙이는 이 도구는 어쎈드의 시장 데이터와 리서치 엔진이 있어야 주장 근거를 검증합니다.
'리서치 생성·검증·리포팅을 자동화하는 AI 금융 플랫폼'. 근거 인용형 초안 생성이 그 핵심 루프.
'내부 엔진을 외부 웹 프로덕트로 확장'. 분석가 대시보드가 그 프로덕트의 1주 단위.
'백테스트·시나리오 시뮬레이터 결과를 UI로'. 주장 검증이 리서치 신뢰의 토대.
매크로·시장 데이터를 받아 리서치 초안을 생성하고, 각 주장에 데이터 근거(시계열 인용)를 붙여 검증 가능하게 만드는 1주 포트폴리오입니다.
어쎈드 PE. 리서치 초안을 분석가가 손으로 쓰고 근거를 찾던 일을, 초안 생성 + 근거 자동 인용 도구로 옮기고 싶은 사람입니다.
시장 데이터에 시계열·이벤트를 붙이면, LLM 이 (a) 리서치 초안을 생성하고 (b) 각 주장에 데이터 근거를 붙여 사실과 어긋난 주장을 잡을 수 있습니다.
매크로·시장 데이터를 받아 리서치 초안을 생성하고 각 주장에 데이터 근거(시계열 인용)를 붙이는 동작하는 도구입니다.
각 주장이 실제 데이터/간단 백테스트와 일치하는지 재고, 근거 없는 주장 차단율을 보여주는 대시보드입니다.
리포트 구독·알림과 시나리오 시뮬레이터를 붙여 상용 프로덕트로 키우는 단계입니다.
시장 데이터를 넣으면 리서치 초안과 주장별 데이터 근거가 함께 나오는 걸 시연합니다.
주장 근거로 인용한 시계열 값이 실제 데이터와 일치하는 비율 100%. 없으면 환각으로 자동 차단
측정: 값 대조 규칙, 표본: 주장 200건
일부러 만든 결측·이상치·미등록 시계열 30종을 넣어도 검증이 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 리서치 근거 정확도는 어쎈드 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
상관≠인과: 시계열 동행이 인과는 아니므로 주장은 '데이터가 뒷받침'까지만 하고 전망 단정은 하지 않습니다.
실제 도입 시 달라지는 것: 실 시장 데이터·매크로 이벤트가 더미와 다르므로 검증 규칙·주장 유형을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
시장 시계열과 리서치 주장을 묶어 근거 검증 입력으로 쓴다
| claim_id | series_raw | series_id | asof | value | claim | supports |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CL900 | 코스피(구표기) | — | 2026-05-20 | — | 상승 | — |
| CL901 | USDKRW | sr1 | 2026-05-20 | -5 | 환율 음수(이상치) | false |
| CL902 | 금리 | sr2 | 2026-05-20 | 99 | 금리 99%(이상치) | false |
| CL903 | 미등록지표 | — | 2026-05-20 | 100 | 근거 없는 주장 | — |
| CL000 | KOSPI | sr0 | 2026-05-20 | 2,500 | 상승 추세 | false |
{"type":"object","properties":{"claim_id":{"type":"string"},"series_raw":{"type":"string"},"series_id":{"type":["string","null"]},"asof":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"claim":{"type":"string"},"supports":{"type":["boolean","null"]}},"required":["claim_id","series_raw","series_id","asof","value","claim","supports"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: value null/이상치(음수·99%), series_id null 미등록, series_raw 표기 흔들림(코스피/KOSPI), supports null(미검증), 데이터에 없는 근거 주장. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"claim_id":{"type":"string"},"series_raw":{"type":"string"},"series_id":{"type":["string","null"]},"asof":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"claim":{"type":"string"},"supports":{"type":["boolean","null"]}},"required":["claim_id","series_raw","series_id","asof","value","claim","supports"]}| Python | 시장 데이터 ingest + 리서치 엔진 + 근거 검증 eval |
| TypeScript | 리포트 렌더 + Zod 런타임 검증 |
| React | 분석가 대시보드 |
| Next.js | 웹 프로덕트 셸 |
| FastAPI | 리서치 API(`POST /research`) |
| AWS | 배포 + 모니터링 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(주장 근거 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(구독·시뮬 확장)로 갑니다.
리서치 초안 + 주장별 근거
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{
"section": "시장 요약",
"claims": [
{
"text": "KOSPI 상승 추세",
"evidence": {
"series": "KOSPI",
"value": 2560
},
"verified": true
}
]
},
{
"section": "리스크",
"claims": [
{
"text": "근거 없는 주장",
"evidence": null,
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}
]
},
{
"section": "환율",
"claims": [
{
"text": "데이터 결측",
"evidence": null,
"verified": false
}
]
}
]evidence 의 series/value 대조·verified 정합성은 자동 검증, 주장 적절성은 분석가/judge 검증.