Jayant Krishnamurthy는 Pyth Data Association의 기여자이자 오라클 툴링 및 Web3 인프라에 주력하는 포르투갈 기반 회사인 Douro Labs의 최고 기술 책임자(CTO)입니다. Krishnamurthy와 전 Jump Trading 및 Jump Crypto 멤버들이 공동 설립한 Douro Labs는 블록체인 생태계에서 실시간 시장 데이터에 대한 더 넓은 접근성을 위해 Pyth Network의 분산형 데이터 서비스를 확장하는 것을 목표로 합니다. Krishnamurthy는 현재 Jump Trading Group의 소프트웨어 엔지니어로도 재직 중입니다.^[1][2]

교육

그는 2015년 카네기 멜론 대학교에서 Tom Mitchell의 지도하에 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. 그의 학문적 여정에는 2009년 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 컴퓨터 과학 석사(M.Eng.) 학위도 포함됩니다. Krishnamurthy의 학부 연구는 2008년 MIT에서 컴퓨터 과학 학사(S.B.) 학위로 절정에 달했습니다. 학업 기간 동안 Krishnamurthy는 다양한 과정에서 조교로 활발히 참여했습니다.^[3][1]

경력

Jayant Krishnamurthy는 2023년 8월부터 Douro Labs의 최고 기술 책임자로 재직하고 있습니다. Krishnamurthy, Michael Cahill 및 Ciarán Cronin이 설립한 Douro Labs는 오라클 툴링, 제품 및 Web3 인프라를 개발하여 Pyth Network의 분산형 데이터 서비스를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 2023년에 설립된 Douro Labs는 스마트 계약에 실시간 시장 데이터를 제공하는 선도적인 금융 오라클 네트워크인 Pyth Network의 가속화에 기여합니다.^[7][8]

이전에는 Jump Trading Group에서 소프트웨어 엔지니어 직책을 맡아 Pyth Network를 만드는 책임을 맡았으며, 2021년 8월부터 근무하고 있습니다. Jump Trading Group은 과학적 발견을 글로벌 금융 시장에 적용하기 위해 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학 전반에 걸쳐 고급 연구에 참여합니다. 연구 결과는 우수한 위험 조정 수익을 창출하고 다양한 산업 전반에 걸쳐 기술 발전에 기여하는 것을 목표로 합니다.

"DeFi 공간의 개발자는 일반적으로 레거시 오라클에 대해 3가지 문제를 가지고 있습니다. 피드가 충분히 빠르게 업데이트되지 않고, 자산 선택이 충분히 넓지 않으며, 투명한 데이터 소스가 부족합니다. Pyth Network는 이러한 모든 문제를 가장 확장 가능하고 우아한 방식으로 해결하도록 설계되었습니다." - Jayant Krishnamurthy ^[2]

Jump Trading 팀의 구성원은 Pyth Network 개발에 중요한 역할을 합니다. Pyth Network는 전 세계적으로 실시간 금융 데이터를 위한 저명한 오라클 역할을 하며, 수많은 DeFi 애플리케이션 전반에서 거래를 용이하게 합니다.^[6][8]

Jump Trading Group에 합류하기 전에는 2018년부터 2021년까지 Microsoft에서 수석 연구원으로 근무했습니다. 이 역할에 앞서 2018년 Microsoft가 회사를 인수할 때까지 Semantic Machines에서 수석 연구 과학자로 근무했습니다.

Krishnamurthy는 2015년 5월 Allen Institute for AI(AI2)에서 연구 과학자로 전문 경력을 시작하여 미국 워싱턴주 시애틀에서 2017년 4월까지 2년 동안 기여했습니다.^[1]

출판물

Jayant Krishnamurthy의 컴퓨터 과학에 대한 기여는 "One-Shot Part Labeling을 위한 구조화된 집합 매칭 네트워크"(CVPR 2018) 및 "반구조화된 테이블에 대한 유형 제약 조건이 있는 신경 의미 구문 분석"(EMNLP 2017)과 같은 다양한 영역을 포괄하는 그의 연구 출판물에서 분명히 드러납니다. "더 적은 인간의 노력으로 자연어 이해 학습"(2015)에 대한 박사 학위 논문을 포함한 그의 연구는 "시각적으로 검증 가능한 텍스트 함의: 언어와 비전을 결합하기 위한 도전 과제"(2015)에서 볼 수 있듯이 언어와 비전의 교차점을 탐구합니다.

Krishnamurthy의 연구는 "지시 가능한 지능형 개인 에이전트"(AAAI 2016)와 같은 실제 응용 프로그램과 "개방형 술어 어휘를 사용하여 Freebase에 대한 구성적 의미론 학습"(2015)과 같은 이론적 측면에 걸쳐 있습니다. 그의 연구는 다학문적 연구 노력을 통해 자연어 이해를 발전시키고 더 넓은 기계 학습 분야에 기여하려는 노력을 반영하는 것을 목표로 합니다.^[4][3][5]