# Yevgeny Khessin

> Yevgeny Khessin은 차량 및 모빌리티 데이터를 위한 개방형 탈중앙화 플랫폼 및 개발자 생태계를 구축하는 기업인 DIMO를 이끄는 설립자이자 엔지니어입니다.

- Canonical URL: https://iq.wiki/kr/wiki/yevgeny-khessin
- Categories: People in crypto
- Tags: Developer, Founder, Speaker
- Created: 2026-10-08T16:38:24.292Z
- Last updated: 2026-10-08T16:42:27.338Z
- Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki)

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**Yevgeny Khessin**은 커넥티드 카, 모빌리티, 자율주행 차량, 클라우드 인프라 및 차량 데이터 시스템 분야의 배경을 가진 소프트웨어 엔지니어이자 기술 경영자입니다. 그는 [DIMO](https://iq.wiki/wiki/dimo)의 CEO이자 설립자이며, 이전에는 CTO 및 공동 설립자로 활동했습니다. 또한 Aeris Communications, Integral, Ford Autonomous Vehicles/Argo AI, AT\&T, General Motors에서 엔지니어링 및 기술 직책을 역임했습니다. [\[7\]](#cite-id-l3kx55d2KRGyn0wF) 

## Education

Khessin은 2013년 미시간 주립 대학교(Michigan State University)에서 컴퓨터 과학 및 공학 학사 학위를 받고 졸업했습니다. [\[2\]](#cite-id-8wle0eqi39) 

## Career

Khessin은 미시간 주립 대학교 공과대학에서 연구 조교로 경력을 시작했으며, 그곳에서 교수들과 협력하여 온라인 시험 결과의 진위 여부를 확인하기 위한 온라인 AI 기반 시스템을 설계하고 구축했습니다. 이후 그는 공학 컴퓨팅 서비스 부서(Division of Engineering Computing Services)에서 UNIX 및 네트워크 시스템 관리자로 근무하며 공과대학의 네트워크를 유지 관리하고 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드를 수행했습니다. 2013년에는 General Motors에 제품 개발 소프트웨어 엔지니어로 입사하여 약 10,000명의 엔지니어가 차량 설계 및 엔지니어링 프로젝트에 사용하는 내부 애플리케이션을 개발했습니다. 이후 GM의 OnStar 부서에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하며 4G 마이그레이션 및 배터리 전기차 인터페이스를 포함한 커넥티드 카 및 전기차 연결 프로젝트에 기여했습니다.

2016년 Khessin은 AT\&T - Technical Specialist - IG에 빅데이터 엔지니어로 합류하여 Kubernetes, Elasticsearch, Hadoop을 사용한 마케팅 및 고객 지원용 실시간 분석 플랫폼을 구축했습니다. 그 후 Ford Autonomous Vehicles LLC / Argo AI에서 리드 소프트웨어 엔지니어로 근무하며 커넥티드 및 자율주행 차량 호출 플랫폼에 기여했습니다. 그의 업무에는 전반적인 플랫폼 아키텍처, 백엔드 및 모바일 엔지니어 리딩, 차량 관리 및 배차 시스템 통합, 차량 잠금 해제 및 모바일 애플리케이션 기능 개발, 클라우드-차량 간(cloud-to-vehicle) 및 차량-클라우드 간(vehicle-to-cloud) 시스템 구현이 포함되었습니다. 같은 기간 동안 그는 모빌리티 및 자율주행 차량 전문 소프트웨어 컨설팅 회사인 Integral을 공동 설립하여 회사를 2명에서 30명 이상의 컨설턴트로 성장시키는 데 기여했으며, 엔지니어 관리 및 멘토링, 주요 자동차 제조업체와의 자율주행 차량 프로젝트 협업, 인수, 투자, 파트너십 및 소프트웨어 아키텍처 프로젝트를 수행했습니다.

Khessin은 2019년 Aeris Communications에 제품 라인 아키텍트(Product Line Architect)로 합류하여 폭스바겐(Volkswagen)과 미쓰비시(Mitsubishi)를 포함한 자동차 제조업체들이 사용하는 커넥티드 카 플랫폼인 Aeris Mobility Suite를 담당했습니다. 그는 이벤트 기반 아키텍처, Kubernetes 및 플랫폼 확장성 분야에서 기술 제품 관리 리더십을 발휘하는 동시에 폭스바겐의 커넥티드 플릿(connected fleet)을 위한 기술 어카운트 매니저로 활동하며 기기 연결, 통신 분석 및 기기 수명 주기 관리를 위한 클라우드 불가지론적(cloud-agnostic) 제품을 개발했습니다. 2021년에는 [DIMO](https://iq.wiki/wiki/dimo)의 CTO이자 공동 설립자가 되어 회사의 차량 데이터 및 핀테크 플랫폼 개발에 착수했습니다. 2026년에는 [DIMO](https://iq.wiki/wiki/dimo)의 CEO이자 설립자가 되어 회사를 이끌며 커넥티드 차량 데이터 및 애플리케이션을 위한 인프라 개발을 주도하고 있습니다. [\[1\]](#cite-id-9h9rsm4dpl) 

## Interviews

### 자동차 데이터 활용

2026년 4월, Khessin은 Future of the Future 팟캐스트에 출연하여 자신의 자동차 기술 배경과 차량 데이터를 위한 개방형 탈중앙화 플랫폼으로서의 DIMO 개발에 대해 논의했습니다. 그는 운전자에게 차량 데이터에 대한 통제권을 부여하는 동시에 자동차 제조업체가 데이터 공유 규칙을 설정하고 안전한 거래를 지원할 수 있도록 하는 DIMO의 접근 방식을 설명했습니다. 이 토론에서는 차량 유지보수, 주차, 전기차 충전, 보험, 도시 계획, 자율주행 차량 감독과 같은 분야에서 차량 데이터의 잠재적 응용 사례와 대량의 데이터를 처리하는 기술적 과제를 다루었습니다. Khessin은 또한 수리 예약 및 주차비 결제와 같은 작업을 수행하기 위해 차량 데이터를 사용하는 [AI 에이전트](https://iq.wiki/wiki/ai-agents)의 잠재적 역할에 대해 논의하고, AI와 관련된 광범위한 기회와 위험 요소를 언급했습니다. [\[6\]](#cite-id-o10jlzezz1) 

[YOUTUBE@VID](ZzIeSKE61zs)

## Presentations

### 프로그래밍 가능한 교통

2024년 11월, Khessin은 [ETHGlobal](https://iq.wiki/wiki/ethglobal)에서 차량 및 모빌리티 데이터를 위한 개방형 네트워크를 통해 교통을 프로그래밍 가능하게 만드는 DIMO의 접근 방식에 대해 발표했습니다. 그는 자동차 제조업체, 차량 호출 서비스, 보험사 및 기타 조직에 파편화되어 있는 차량 데이터의 문제점과 교통 서비스 개발을 저해할 수 있는 데이터 액세스 및 검증의 한계에 대해 논의했습니다. Khessin은 사용자가 자신의 차량 데이터에 대한 액세스를 제어하고 개발자가 이를 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있도록 오픈 소스 소프트웨어, 하드웨어 및 소프트웨어 통합, [스마트 컨트랙트](https://iq.wiki/wiki/smart-contract), 오프체인 노드를 사용하는 DIMO의 방식을 설명했습니다. 그는 차량 데이터 챗봇, 탈중앙화 택시 서비스, 실제 차량과 드라이빙 게임 간의 통합, 공유 전기차 충전, 공유 차량 소유, 개인 간(P2P) 차량 대여 및 차량 금융 분야의 잠재적 응용 사례를 강조했습니다. [\[4\]](#cite-id-yep44de14d) 

[YOUTUBE@VID](Xm1QRaBLtD8)

## Panels

### IoT와 연결성

2025년 4월 NFT Paris에서 Khessin은 MapMetrics의 Brent Van der Heiden, Ambient의 Luca Franchi와 함께 Matchain의 Anastasia Drinevskaya가 사회를 맡은 패널 토론에 참여하여 탈중앙화 IoT 네트워크와 실제 서비스에서의 잠재적 응용에 대해 논의했습니다. 이 토론에서는 위치 및 매핑 데이터 기여에 대해 사용자에게 보상하는 MapMetrics의 내비게이션 애플리케이션, 초국지적 공기질 데이터를 수집하는 Ambient의 환경 센서 네트워크, 그리고 표준화된 동의 기반 데이터 공유를 통해 차량, 사용자, 개발자를 연결하는 DIMO의 차량 데이터 인프라를 다루었습니다. 패널들은 내비게이션, 차량 및 환경 데이터의 결합을 포함한 이러한 네트워크 간의 잠재적 상호 운용성뿐만 아니라 네트워크 커버리지, 사용자 및 개발자 채택, 기기 및 플랫폼 간의 호환성과 관련된 과제에 대해 논의했습니다. 또한 프로토콜 상호 운용성 확대, 사용자 생성 데이터 가치에 대한 인식 제고, 새로운 애플리케이션을 지원하는 디지털 신원을 가진 차량의 가능성에 대해 논의하는 한편, 이러한 생태계에 기여하는 방법으로 오픈 소스 개발, 애플리케이션 활용 및 센서 네트워크 확장을 꼽았습니다. [\[5\]](#cite-id-nvrdqgu7zk) 

[YOUTUBE@VID](kNkPDO4q8AA)