"기업의 AI 도입을 막는 건 성능이 아닌, 사고에 대한 두려움입니다." 테스트에서 완벽했던 AI도, 운영 환경에서는 통제 불가능합니다. 티냅스는 운영 중인 AI의 모든 발화를 실시간 검사하고, 위험 감지 시 0.2초 내 개입하는 AI 런타임 신뢰 인프라를 만듭니다. 한국정보올림피아드 대상, 금융권 CTO/CISO 출신의 CEO, Google Research·삼성전자 출신 등 업계 최고의 팀으로, 세계 최고 성능의 경량 AI Trust Layer를 공급하여 AI 에이전트 경제의 글로벌 표준 프로토콜이 되는 것을 목표로 합니다. 한국을 넘어 글로벌 표준을 만들 여정에 함께할 최고의 동료를 기다립니다. [왜 이 역할이 지금 중요한가?] 티냅스는 단순 출력 필터링이 아니라, AI의 판단과 행동에 실시간으로 개입하는 Runtime Trust Layer를 만듭니다. 이 시스템이 금융에서 다른 산업으로 확장되려면 모델 성능만으로는 부족하고, 산업마다 달라지는 위험 기준을 정책과 평가 체계로 구조화할 사람이 필요하기 때문입니다. AI Evaluation & Policy Lead는 티냅스의 정책과 평가 기준이 제품 결정의 시작점이 되도록 만드는, 창립 멤버로 합류하는 포지션입니다. 우리는 한 산업의 정책 체계가 다음 산업의 출발점이 되는 구조를 처음부터 정의할 사람을 찾고 있습니다. 이미 제1금융권에서 PoC가 진행되고 있고, 최종 목표는 글로벌 엔터프라이즈 시장입니다. 우리가 만드는 첫 정책과 평가 체계는 회사의 다음 산업 확장 전체를 결정합니다. [왜 티냅스인가?] • 산업마다 위험의 기준이 다르고, 그 기준은 모델 성능이 아닌 정책과 평가 체계로 결정됩니다. 그 체계를 처음부터 설계할 사람을 찾습니다. • 한 사람이 위험 시나리오 정의부터 정책과 평가 기준 설계, 운영 체계 구축, 제품 반영까지 끝까지 가져갑니다. 정책과 제품이 분리되지 않습니다. • 금융에서 만든 정책과 평가 체계는 공공·의료·제조 등 타 산업의 출발점이 됩니다. 한 산업의 기준이 다음 산업의 기준이 되는 산업 간 확장 구조를 처음부터 함께 설계할 사람을 찾습니다. • NVIDIA GTC 2026 AWS Startup Pitch Top 6, Snowflake Startup Challenge Top 10. 외부에서 이미 검증되고 있는 팀에서, AI Runtime Trust 시장의 글로벌 표준을 함께 만듭니다.

[이 역할에서 하게 될 일] • 금융, 공공, 의료, 제조 산업의 위험 시나리오와 실패 분류 체계 정의 • 각 산업별 허용/차단 정책 기준 설계 • 모델 출력에 대한 ground truth 기준 및 평가 데이터셋, 벤치마크, 회귀 기준 설계 • 라벨링 가이드라인, escalation 정책, 사람 검수 등 운영 체계 구축 • Applied AI Engineer, Solution Engineer, 제품팀과 협업하여 고객 피드백과 실패 사례를 제품 개선과 정책 고도화로 연결 • 고객사별 요구사항을 일회성 커스텀이 아닌 재사용 가능한 정책·평가 체계로 구조화

[이런 분을 찾고 있어요.] • 남이 만든 기준을 운영하기보다, 없는 기준을 처음부터 직접 설계하는 데 흥미를 느끼시는 분 • 특정 산업의 위험을 깊게 이해하면서, 그 위험을 분류 체계와 평가 기준으로 구조화하는 데 익숙하신 분 • 엔지니어링, 리서치, 제품, 고객 대응 팀을 동시에 움직이며 기준을 정렬시키는 데 익숙하신 분 • 정책 원칙을 라벨링 가이드라인, 검수 프로세스, 평가 규칙 수준까지 운영 가능하게 만들 수 있는 분 [필요한 경험이에요.] • AI 평가·정책·Trust & Safety, 또는 규제 산업의 위험·정책 분야에서 6년 이상의 경험 • AI 시스템의 평가 기준, 정책 기준, 운영 체계 중 하나 이상을 직접 설계하고 운영해본 경험

[이런 경험이 있으면 더 좋아요.] • Trust & Safety, AI Governance, Policy Ops 관련 경험 • AI 평가, 품질 보증, 신뢰성, 벤치마킹 관련 경험 • 모더레이션 정책, 라벨링 가이드라인, 리뷰 가이드라인 설계 경험 • 금융, 공공, 의료, 제조 등 규제 산업의 정책·심사·리스크·품질 관리 경험 • 사람 검수 체계, escalation 정책, 품질 프로그램 운영 경험 • 컨설팅·정책·리스크·데이터·AI 품질 중 두 가지 이상을 넘나든 경험 • LLM safety, AI agent safety, runtime policy 관련 문제를 다뤄본 경험

• 서류 전형 ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 • 이력서(필수, 자유 양식) • 포트폴리오(선택) ※ 채용 일정 및 절차는 사정에 따라 변경될 수 있으며, 이 경우 등록하신 연락처로 개별 안내해 드립니다. ※ 제출 서류 내용이 사실과 다르거나 채용 결격 사유가 발견될 경우, 합격 및 입사가 취소될 수 있습니다. ※ 필요에 따라 추가 인터뷰나 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다. ※ 3개월의 수습기간을 가지고 있습니다. 수습 기간이라도 급여는 100% 지급 됩니다.

• 업계 상위 수준 보상