**시셔르 바르게세(Sishir Varghese)**는 검증 가능한 머신 인텔리전스와 Web3의 분산형 신용 평가에 중점을 둔 회사인 Spectral Finance의 공동 설립자이자 CEO입니다. 바르게세는 건축 배경을 가지고 있으며 블록체인 및 암호화폐 분야에서 경험을 쌓았습니다.
시셔르 바르게세(Sishir Varghese)는 블록체인 및 분산형 금융(DeFi) 분야의 기업가이자 기술 리더입니다. 그는 온체인 신용 위험 평가 및 분산형 신용 평가를 위한 도구를 개발하는 회사인 Spectral Finance의 CEO 겸 공동 설립자로 주로 알려져 있습니다. Spectral Finance는 모델러의 정확성, 검증 및 IP 보호를 보장하는 검증 가능한 머신 인텔리전스를 위한 시장을 제공하는 것을 목표로 합니다.
바르게세의 작업은 머신 러닝(ML)과 블록체인 기술을 활용하여 신용 평가 및 위험 평가를 위한 분산되고 투명한 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. Spectral의 초기 과제는 Web3에서 분산형 신용 점수를 구축하는 것으로, 참가자에게 현금 및 수익 공유 인센티브를 제공합니다. 이 회사의 다중 자산 신용 위험 오라클 (MACRO) 점수는 기존 FICO 점수와 동등한 온체인으로 설계되어 사용자가 온체인 데이터를 사용하여 신용도를 확인할 수 있도록 합니다.
Spectral Finance 이전에 바르게세는 건축 분야에서 경험을 쌓았으며 Loopring 및 Gitcoin과 같은 블록체인 프로젝트에서도 근무하여 기존 시스템과 분산 시스템 모두에 대한 이해를 높였습니다. 그의 교육 배경에는 컬럼비아 대학교(Columbia University)와 뉴욕 시립대학교(The City University of New York)의 매컬레이 명예대학(Macaulay Honors College)에서의 수학이 포함됩니다. [1] [3] [4]
시셔르 바르게세(Sishir Varghese)의 경력 경로는 분산형 금융 분야의 리더를 형성하는 데 수렴하는 다양한 경험의 설득력 있는 이야기입니다. 그의 여정은 2015년 10월부터 2017년 11월까지 Jerde Partnership에서 건축가로 일하면서 분석 및 설계 기술을 배운 건축 분야의 기반으로 시작되었습니다. 이 역할은 그에게 구조와 시스템 설계에 대한 독특한 관점을 제공했으며, 이는 나중에 블록체인 세계에서 매우 귀중한 기술이 되었습니다.
새로운 도전을 추구하고 새로운 기술에 대한 관심으로 이끌려 바르게세는 2018년 2월 블록체인 분야로 전환했습니다. 그는 2020년 8월까지 전략적 파트너로 Loopring에 합류했습니다. 이 기간 동안 그는 블록체인 기술의 복잡한 내용에 몰두하여 실무 경험과 그 잠재력에 대한 깊이 있는 이해를 얻었습니다. Loopring에서의 이 경험은 분산 시스템의 복잡성을 탐색하는 데 필요한 기술적 및 전략적 통찰력을 제공하는 중추적인 역할을 했습니다.
2020년 바르게세의 경력 경로는 8월부터 10월까지 Gitcoin에서 커널 펠로우로 선정되면서 또 다른 중요한 발전을 이루었습니다. 이 펠로우십은 그가 마음이 맞는 사람들과 교류하고 오픈 소스 개발과 분산 커뮤니티에 대한 이해를 더욱 향상시킬 수 있는 협력적인 환경을 제공했습니다. 커널 펠로우십을 통해 바르게세는 기술과 커뮤니티의 교차점을 탐구하여 더욱 포괄적이고 투명한 금융 시스템에 대한 그의 비전을 강화했습니다.
이러한 다양한 경험과 분산형 금융에 대한 열정이 커짐에 따라 바르게세는 2020년 6월 Spectral Finance를 공동 설립했습니다. CEO 겸 공동 설립자로서 그는 현재 온체인 신용 위험 평가 및 분산형 신용 평가 분야에서 혁신적인 솔루션을 개척하는 데 전념하는 팀을 이끌고 있습니다. 그의 지휘 아래 Spectral Finance는 다중 자산 신용 위험 오라클 (MACRO) 점수를 구축하여 Web3 분야의 신용 평가에 혁명을 일으키고자 합니다. 바르게세의 건축에서 블록체인 및 분산형 금융으로의 여정은 그의 적응력, 기업가 정신 및 더욱 투명하고 접근 가능한 금융 미래를 구축하기 위한 그의 헌신을 보여줍니다. [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]