Jonathan Levin
Chainalysis / 이 회사가 만드는 미래

블록체인 활동을 기관이 행동하고 검토할 정보로 바꿉니다.

기관은 이해할 수 있는 근거를 바탕으로 디지털 자산을 쓰고 조사할 수 있게 됩니다.

그 미래가 만들어지는 모습 ↓
01 / 제품과 일상

그 미래를 만드는 제품들.

reactor 제품 화면
공식 reactor 화면이며 표시 데이터는 제품 예시입니다.
Reactor

자금 흐름을 추적하고 관계를 설명합니다.

검토자가 따라가며 확인할 수 있는 조사 기록을 남깁니다.

BitMEX

AML 위험 노출 88% 감소(고객 사례에서 밝힌 결과)

무엇이 달라졌나요? +

온체인 불법 활동에 노출되는 위험을 줄여야 했습니다.

Chainalysis가 공개한 BitMEX 프로그램 성과이며, 모든 경우에 통하는 예방률은 아닙니다.

Seoul Metropolitan Police Agency

공개된 사례는 불법 자금 흐름을 시각화한 과정을 다룹니다.

무엇이 달라졌나요? +

범죄 수익이 암호화폐로 빠져나갔습니다.

2025년 9월 Chainalysis가 공개한 국내 사례

reactor 제품 화면
공식 reactor 화면이며 표시 데이터는 제품 예시입니다.
02 / 고객에게 닿기까지

경보를 조사에 잇습니다

거래소의 알림 발생부터 조사까지 보여 주는 예시 흐름입니다.

  1. 01

    거래를 감시합니다.

    거래를 감시합니다.

  2. 02

    경보 맥락을 검토합니다.

    경보 맥락을 검토합니다.

  3. 03

    관련 흐름을 추적합니다.

    관련 흐름을 추적합니다.

  4. 04

    뒷받침할 자료를 더합니다.

    뒷받침할 자료를 더합니다.

  5. 05

    행동과 검토를 기록합니다.

    행동과 검토를 기록합니다.

일이 이루어지는 과정 더 보기

온체인 자금 흐름으로 현실의 질문에 답하기

공개 블록체인에는 이체가 기록되지만, 그 이체가 무엇을 뜻하는지는 수사관이 따로 밝혀내야 합니다. 이 주소는 어느 서비스의 것인지, 자금이 어떤 체인을 거쳐 이동했는지, 실제 조직과 연결된다고 볼 근거는 무엇인지 같은 질문입니다. Chainalysis는 이런 질문에 답하는 데 필요한 데이터, 소프트웨어, 전문 인력을 제공합니다. 고객은 정부 기관, 거래소, 금융기관, 사이버보안 팀으로, 쓰는 목적이 저마다 다릅니다. 수사관은 탈취 자금을 추적하고, 은행은 디지털 자산 서비스를 시작하기 전에 위험 노출을 평가하며, 거래소는 거래를 모니터링하고 위험한 출금을 검토합니다. Signet은 Chainalysis를 블록체인 활동과 기관의 책임 있는 조치 사이에 놓인 인텔리전스 계층으로 봅니다. 핵심 자산은 추적 대상 암호화폐의 가치가 아니라, 해석된 데이터와 이를 둘러싼 업무 흐름입니다. 그래서 한국 지원자의 출발점은 분명합니다. 고객이 기술적 신호를 나중에 검토할 수 있는 결정으로 바꾸는 과정을 설명하면 됩니다. 이 설명이 정확해야 하는 이유는, 거래가 보인다는 것과 특정 개인이나 조직에 대한 증거를 갖췄다는 것이 서로 다른 단계이기 때문입니다.

알림 하나를 조사까지 따라가 보기

출금 건을 처리하는 거래소 컴플라이언스 팀을 가상의 예로 들어 보겠습니다. KYT는 조직이 정한 규칙에 따라 거래의 위험 노출을 평가하고, 설정한 조건에 해당하면 알림을 보냅니다. 분석가는 이체와 주변 맥락을 검토해 처리 결정을 기록하고, 더 깊은 조사가 필요한 건은 상급 단계로 넘깁니다. Reactor는 알림의 맥락을 그래프로 옮겨, 팀이 자금 흐름, 관련 서비스, 체인 간 활동을 살펴볼 수 있게 합니다. 이후 오프체인 문서로 그래프가 보여 주는 내용을 뒷받침할 수 있습니다. 검토, 차단, 에스컬레이션 정책은 고객이 정하며, 자체 컴플라이언스 절차에 대한 책임도 고객에게 있습니다. Signet이 눈여겨보는 것은 처음 신호부터 조치를 취한 이유까지 흐름이 끊기지 않고 이어지는지입니다. 좋은 지원자 사례라면 어떤 위험 규칙이 적용됐는지, 분석가가 무엇을 확인했는지, 결과를 다음 담당자에게 어떻게 넘겼는지 설명합니다. 오탐과 불완전한 정보는 실제 운영에서 늘 부딪히는 문제이므로, 불확실성을 어떻게 다뤘는지도 담아야 합니다. 이 흐름은 제품 기능을 보여 주기 위한 예시이며, 실제 고객의 절차는 각자의 요건에 따라 정해집니다.

검토 경로를 지키면서 업무 규모 키우기

Data Solutions를 쓰면 기술팀이 정제된 데이터셋을 더 유연하게 조회하고, 모니터링을 구성하고, 반복해서 쓸 수 있는 분석을 만들 수 있습니다. No-code Workflows는 SQL이나 Python을 다루지 않는 동료도 이런 작업 일부를 할 수 있게 해 줍니다. 새로 나온 Chainalysis 에이전트는 여기서 한 걸음 더 나아가, 자연어 요청을 그래프, 보고서, 운영 업무 흐름으로 바꿉니다. 현재 에이전트 페이지에는 베타로 표시돼 있으며, Data Solutions 고객에게 제공됩니다. 페이지는 동적 추론과 코드 기반의 결정론적 실행을 구분하고, 사용한 입력, 출처, 조치를 기록한다고 설명합니다. Signet은 이를 중요한 결정을 설명할 수 있는 능력은 지키면서 분석가 한 명이 처리할 수 있는 일을 늘릴 기회로 봅니다. 사용자의 역할은 반복 작업을 일일이 수행하는 데서, 입력값과 선택된 규칙, 제안된 조치를 확인하는 쪽으로 바뀝니다. 그래서 한국 기업에는 도입과 교육이 제품 논의의 일부가 됩니다. 팀에는 자동화 범위에 대한 합의와, 예외를 검토할 사람이 필요합니다. 보여 줄 만한 시연은 복잡한 조사를 모두 자동화하겠다는 약속이 아니라, 재현할 수 있는 업무 흐름과 이해하기 쉬운 결과입니다.

제품과 고객을 더 깊이 알아보기

Reactor로 만드는 조사 그래프

Reactor는 자금을 추적하고 블록체인 활동 속 관계를 설명하는 조사 도구입니다. 수사관, 금융범죄 분석가, 보안팀이 주로 씁니다. 체인을 넘나드는 자금 경로를 따라가고, 신원이 확인된 서비스를 살펴보며, 브리핑이나 사건 기록에 쓸 그래프에 오프체인 정보를 덧붙일 수 있습니다. 이렇게 만든 그래프는 단서를 찾는 데뿐 아니라 소통에도 쓰입니다. 다른 동료도 특정 이체나 연결이 왜 중요한지 이해해야 하기 때문입니다. 현재 제품 페이지는 엔터티 프로파일러 화면을 보여 주고, KYT 등 다른 조사 도구와의 연동을 설명합니다. Signet은 같은 사건을 블록 탐색기, 스프레드시트, 다른 블록체인 인텔리전스 플랫폼으로 처리하는 방식과 Reactor를 비교해 볼 것입니다. 관건은 팀이 증거를 얼마나 잘 보존하고, 불확실성을 기록하고, 결과를 적절한 검토자에게 설명할 수 있느냐입니다. 서울경찰청이 Reactor로 해킹 조직의 범죄 수익을 추적한 일은 공개된 국내 사례입니다. 이 사례에서 제품은 수사관과 국제 공조를 지원했습니다. 다만 이런 사례를 이야기할 때는 소프트웨어가 기여한 부분과 수사 당국이 벌인 더 넓은 수사 활동을 나눠서 말해야 합니다.

KYT로 설정해 운영하는 모니터링

KYT(Know Your Transaction)는 암호화폐 입출금 이체를 모니터링하는 제품입니다. 컴플라이언스 팀은 기준값과 위험 규칙을 설정하고, 알림을 받아, 검토가 필요한 이체를 케이스로 관리합니다. 제품은 직접 노출과 간접 노출을 구분하며, 조직이 스스로 위험 허용 수준을 정할 수 있게 설정을 제공합니다. KYT의 알림은 Reactor에서 바로 열어 깊이 분석할 수 있어, 일상 모니터링과 조사가 따로 기록되지 않고 하나로 이어집니다. 공개된 BitMEX 고객 사례를 보면 KYT가 경영진의 지원, 교육, 감사를 아우르는 더 넓은 컴플라이언스 프로그램 안에서 어떻게 쓰이는지 알 수 있습니다. 이 사례에서 밝힌 온체인 AML 위험 노출 감소는 해당 고객이 운영한 프로그램 전체의 결과이지, 제품이 누구에게나 보장하는 수치가 아닙니다. Signet은 이 제품을 알림 흐름으로 평가합니다. 규칙이 무엇을 잡아내는지, 분석가에게 얼마나 많은 업무가 넘어오는지, 결정이 어떻게 기록되는지입니다. 지원자라면 관련 위험을 놓치지 않으면서 규칙을 조정해 신호 품질을 높인 사례를 설명할 수 있습니다. 의무, 검토 정책, 에스컬레이션 요건은 결국 각 조직이 정합니다.

Data Solutions로 만드는 맞춤형 인텔리전스 업무

Data Solutions는 SQL, Python, Jupyter 노트북, 노코드 도구, 모니터링 기능을 갖춘 맞춤형 인텔리전스 작업 환경입니다. 고객은 Chainalysis가 정제한 정보와 자체 데이터를 결합하고, 관심 있는 활동을 정의해, 자기 업무 목적에 맞는 분석을 구축할 수 있습니다. 구매자는 생태계를 감시하는 규제기관일 수도, 위협 패턴을 찾는 보안팀일 수도, 디지털 자산 활동을 연구하는 금융기관일 수도 있습니다. 이 제품이 없다면 조직은 따로 뽑은 데이터, 자체 스크립트, 외부 인텔리전스 도구를 직접 관리해야 합니다. Signet은 결과물을 얼마나 재현할 수 있는지, 팀의 기존 시스템과 어떻게 연동되는지를 비교해 볼 것입니다. Workflows와 에이전트 베타는 이 기능을 서로 다른 수준으로 쓸 수 있게 해 주며, 사람의 통제를 명시적인 설계 원칙으로 둡니다. 포트폴리오에는 Alterya 사기 방지 제품도 있습니다. 2026년 2월 OKX 발표에 따르면, OKX는 자금이 플랫폼을 떠나기 전에 사기 수취인을 탐지하고 KYT 검토와 연동하기 위해 이 제품을 도입했습니다. 이로써 회사의 일은 이미 일어난 이체를 조사하는 데서 해로운 이체를 미리 막는 데까지 넓어지며, 도입 방식은 고객이 정합니다.

03 / 성장의 증거

이야기는 숫자로도 남습니다.

날짜별 관측

최소 공개 고객 수

customers
1,500+

현재 최소 공개 수치 한 점이며 연 매출·최종 이용자 수와 구분합니다.

수치와 기준일 확인하기 +
최소 공개 고객 수
기준일수치집계 기준
2026-10-101,500+확인한 홈페이지 기준 1,500곳이 넘는 조직

Chainalysis

시리즈 F 투자

기업가치 86억 달러로 1억 7,000만 달러를 유치했습니다.

에이전트 소개

인텔리전스와 감사 가능한 업무 흐름으로 플랫폼 범위를 넓힙니다.

성장의 맥락 더 읽기

인텔리전스 라이선스 판매와 고객의 임무 지원

Chainalysis는 블록체인 인텔리전스와, 조사·모니터링·분석에 쓰는 소프트웨어의 이용권을 기업에 판매합니다. 과거 투자 발표는 회사를 기업용 SaaS 사업으로 소개했고, 현재 인증 페이지에 따르면 관련 교육 과정은 고객의 제품 라이선스에 포함됩니다. Global Services는 전문가 지원, 맞춤형 교육, 실제 조사 업무를 추가로 제공합니다. Signet은 이 사업 모델을, 믿을 수 있는 데이터와 실제로 쓸 수 있는 업무 흐름을 바탕으로 기관 고객과 오래 이어 가는 관계로 봅니다. 고객은 조사나 컴플라이언스 수요 하나로 시작해 이후 다른 인텔리전스 업무로 범위를 넓힐 수 있습니다. 그래서 영업 대화는 소프트웨어 이용권, 구축, 그리고 고객이 제품을 제대로 활용하는 역량까지 함께 다룹니다. 고객이 좋은 성과를 내면 갱신과 확대로 이어질 수 있지만, 압수 자산 규모는 수사 성과의 지표일 뿐입니다. 소프트웨어가 사건 해결에 도움을 줬다고 해서 추적된 암호화폐의 가치가 회사 수익이 되는 것은 아닙니다. 지원자에게는 이 구분이 영업의 할 일을 분명히 보여 줍니다. 고객의 필요를 확인하고, 운영 범위를 합의하고, 고객이 서비스를 계속 써야 할 이유를 증명하는 것입니다. 이 일은 신규 계약과 장기 고객 관계를 함께 다룹니다.

고객 규모와 재무 가치는 따로 보기

현재 회사 홈페이지는 고객이 1,500곳을 넘는다고 밝힙니다. Signet은 공개된 이 최소치를 확인 날짜와 함께 차트에 한 시점으로만 표시했습니다. 이와 별개로 2022년 5월 발표는 GIC가 주도한 1억 7,000만 달러 규모의 시리즈 F와, 당시 기업가치 86억 달러를 밝혔습니다. 세 수치는 측정하는 대상이 다릅니다. 고객 수는 얼마나 많은 조직에 닿았는지를, 투자금은 조달한 자본을, 기업가치는 그 투자 거래에서 매겨진 회사 가치를 뜻합니다. 2022년 발표는 연간 반복 계약 규모가 큰 고객군도 언급하지만, 이는 회사 전체 ARR이 아닙니다. 이 수치들을 더하지 말고, 각각 정확한 지표와 기간에 맞춰 봐야 합니다. 현재 제품군은 조사, 컴플라이언스, 사기 방지, 맞춤형 인텔리전스에 걸쳐 있어, 기업 고객이 들어올 수 있는 접점이 여러 곳입니다. Signet은 사업 범위가 넓어지는 만큼 꾸준한 도입과 믿을 만한 운영 성과를 보여 주는 근거를 찾아볼 것입니다. 영업 지원자라면 고객이 실효성 있는 도입을 넓혀 간 사례를 설명하되, 고객 기회의 크기를 이미 계약했거나 실현된 금액처럼 말하지 않도록 주의해야 합니다.

기업 고객의 신뢰가 가져오는 세 가지 현실적 제약

회사가 공개한 제품 자료와 채용 공고를 보면 운영상 위험 세 가지를 짚을 수 있습니다. 첫째, 귀속이나 데이터 품질에 오류가 있으면 고객의 결정이 잘못될 수 있습니다. 블록체인상 관계를 확신하려면 검토 가능한 근거가 필요합니다. 둘째, 정부와 금융권을 상대하는 엔터프라이즈 영업은 주기가 길어, 끈기 있게 시장을 개척하고 서로 다른 구매 문화를 이해해야 합니다. 한국 공고도 이미 있는 수요를 물려받는 자리가 아니라 파이프라인을 처음부터 만들어야 하는 자리라고 분명히 적고 있습니다. 셋째, AI의 도움을 받는 업무는 감사 가능해야 하고 결과물에 대한 책임은 사람이 져야 합니다. 업무 흐름이 위험 신호에 따라 직접 조치할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 공시된 위험 목록이 아니라, 공개된 사업 설명을 바탕으로 한 Signet의 평가입니다. 이런 제약이 있기에 데이터만이 아니라 기술 전문성과 고객 지원도 함께 필요합니다. 지원자라면 불확실한 신호를 검증한 경험, 구매 측 우려를 해소한 경험, 자동화 결과를 검토한 경험이 좋은 사례가 됩니다. Signet은 앞으로 1년간 에이전트 베타와 확대된 예방 제품군이 결정의 추적 가능성을 지키면서 고객의 처리 능력을 높이는지 지켜볼 것입니다. 성장은 운영 성과로 신뢰를 계속 지켜 내느냐에 달려 있습니다.

04 / 만드는 사람

누군가는 먼저 보았습니다.

Jonathan Levin
공동 창업자·CEO

Jonathan Levin

2014년 회사를 공동 창업했습니다.

회사를 만든 선택 +

블록체인 데이터를 신뢰와 에이전트 업무에 잇습니다.

Sarah Ward
법무·행정 최고 책임자

Sarah Ward

개인정보 보호와 보안을 포함해 법무·행정 기능을 총괄합니다.

회사를 만든 선택 +

기업 운영을 책임 있는 정보 처리에 잇습니다.

Sebastien Giroux
최고 재무 책임자

Sebastien Giroux

2026년 2월 CFO로 합류했습니다.

회사를 만든 선택 +

여러 팀의 투자와 운영 판단을 잇습니다.

“사람이 자동화할 일과 자율 수준을 정합니다.”

Jonathan Levin · Agents announcement March31,2026 · 2026-03-31
회사를 만든 결정들

데이터와 신뢰라는 미션을 이끄는 공동 창업자

Jonathan Levin은 2014년 Chainalysis를 공동 창업했고 현재 CEO입니다. 회사 경영진 페이지는 Levin이 경제학을 공부했고 오랫동안 암호화폐를 연구해 왔다고 소개합니다. 2026년 제품 발표에서 Levin은 AI 기반 블록체인 인텔리전스로의 전환을 이끄는 인물로 나옵니다. Signet은 이 방향을 한결같은 문제의식의 연장선으로 봅니다. 기관이 디지털 자산을 안전하게 쓰거나 피해에 대응하려면 먼저 디지털 자산 활동을 이해해야 한다는 것입니다. 창업자가 공개적으로 강조하는 에이전트 원칙은 데이터 품질, 도메인 맥락, 감사 가능한 실행, 사람의 통제입니다. 약력보다 이 원칙들이 면접 준비에 훨씬 쓸모 있습니다. 지원자는 더 나은 데이터셋이든 더 명확한 고객 업무 흐름이든, 자신의 일이 의사결정의 질을 어떻게 높일지 생각해 볼 수 있습니다. 영업 지원자라면 고객사에 왜 이 인텔리전스가 필요하고, 실제 운영 절차에 어떻게 들어맞는지 설명해야 합니다. 기술 지원자라면 시스템이 근거와 불확실성을 어떻게 표현하는지 보여 줘야 합니다. 두 경우 모두 핵심은 결과와 검토 경로로 뒷받침되는 신뢰입니다.

실행과 규율을 함께 챙기는 운영 리더들

현재 Sarah Ward는 최고법무·행정책임자로서 법무, 인사, 정책, 개인정보, 보안 등 여러 기능을 맡고 있습니다. Sebastien Giroux는 2026년 2월 CFO로 합류해 재무, 회계, 비즈니스 시스템, 기업 개발을 이끕니다. 선임 발표는 Giroux의 역할을 투자 결정, 그리고 제품·엔지니어링·영업 조직 간 협업과 함께 설명합니다. 현재 경영진 페이지에 따르면 Eric Trexler는 글로벌 고투마켓 운영을 맡고 있습니다. Signet이 보기에 이 회사에서는 제품이 내세우는 가치가 기업 구매 절차, 실제 구축, 재무 규율을 모두 통과해야 합니다. 이 역할 분담은 한국 영업 포지션에도 중요합니다. 고객 제안 하나에도 기술 검증, 정보 처리 요건, 예산 책임자, 긴 구매 절차가 얽힐 수 있기 때문입니다. 지원자는 계약 체결을 단발성 사건처럼 말하기보다, 이런 문제들을 어떻게 함께 풀어냈는지 설명해야 합니다. 좋은 사례에는 관여한 사람들, 그들이 안고 있던 불확실성, 결정을 내리게 한 근거가 담깁니다. 공개된 경영진 역할로는 회사의 큰 그림만 알 수 있고, 현지 보고 라인은 포지션별 자료로 확인해야 합니다. 현재 한국 공고가 밝힌 협업 대상은 Solutions, PreSales, Customer Success, Product, Marketing 팀입니다.

엄격함이란 근거에 따라 설명을 고치는 것

Chainalysis는 신뢰 구축, 엄격함, 팀워크, 그리고 강한 확신을 갖되 기꺼이 수정하는 태도를 회사의 가치로 내세웁니다. Signet은 이 가치를 인텔리전스 업무의 일상과 연결해 봅니다. 쓸모 있는 분석 결과란 다른 사람이 이해하고 검증할 수 있으며, 더 나은 정보가 나오면 고칠 수 있는 것입니다. 2026년 Trace DC 행사 일정은 클러스터링과 귀속(attribution)을 별개의 분석 문제로 다루고, 경쟁 가설을 검증하는 일을 강조합니다. 기술 직군과 영업 직군 모두에게 중요한 맥락입니다. 영업 담당자는 위험 신호가 어디까지 입증하는지 설명해야 할 때가 있고, 분석가는 관찰된 이체와 그 운영 주체에 대한 결론을 구분해야 할 때가 있습니다. 좋은 지원자 사례라면 새 근거를 검토한 뒤 판단을 바꾼 경험과, 팀이 그 수정 내용을 어떻게 공유했는지가 담깁니다. 공개 채용 페이지는 관리자와 함께 고르는 사무실·원격 스쿼드와 유연 근무 제도를 소개합니다. 포지션별 근무지와 조건은 해당 공고에서 확인할 수 있습니다. 문화 소개는 협업 방식을 가늠하는 참고일 뿐이며, 지원자의 업무 사례는 신중한 결정, 분명한 인계, 결과물 품질에 대한 책임감을 보여 줘야 합니다.

05 / 한국에서의 다음 장

한국 기관의 조사 역량을 잇습니다

2025년 9월 서울경찰청 사례는 범죄 수익을 가상자산으로 바꾼 국제 해킹 조직의 조사입니다. 공급사 설명에서 Reactor가 자금 흐름을 시각화하고 넓은 경찰 수사와 국제 공조가 사건을 이었습니다. Signet은 블록체인 기록을 더 큰 수사 근거에 잇는 예로 봅니다. 그래프의 관계를 실제 사람과 자료, 적절한 절차에 연결해야 합니다. 법 집행·안보 기관과 금융기관의 목적도 다릅니다. 수사관은 다음 조사 근거를, 은행은 안전한 서비스 제공을 찾을 수 있습니다. 한국 지원자는 위험 신호를 과장하지 않고 구매 목적에 맞춰 제품을 설명해야 합니다. 거래 하나에서 관찰한 사실과 결론, 다음 행동에 필요한 자료를 구분하는 연습이 유용합니다. 결과는 해당 사건의 범위로 읽습니다.

현지 협력과 실제 현재 공고로 업무를 설명합니다.

왜 한국이고, 왜 지금일까요?+

현지 수사와 금융 위험 업무에 세계 블록체인 맥락이 필요합니다.

서울경찰청 사례 공개

Reactor가 국제 해킹 수사를 지원했습니다.

경찰청 MOU 체결

6월 9일 발표에 따르면 MOU는 4월에 체결됐습니다.

한국에서의 기회 자세히 보기

수사 역량을 키우는 한국 기관

Chainalysis의 2026년 6월 9일 발표에 따르면, 회사는 4월 경찰청과 업무협약(MOU)을 맺었습니다. 협약에는 한국어 Academy 콘텐츠 제공, 전문 자격 인증 기회, 실무 시나리오 기반 교육 공동 개발이 포함됩니다. 이는 기관 간 협력의 틀이며, 발표일과 체결 시점은 구분해서 봐야 합니다. 이 발표에서 Ryan Kwon은 Regional Director for South Korea로 소개됐습니다. Signet은 이 협약을, 글로벌 블록체인 정보를 한국 수사관이 실제로 활용할 수 있도록 현지 역량을 키우겠다는 약속으로 봅니다. 교육이 중요한 이유는, 사용자가 질문을 정하고 결과를 해석하며 증거를 제대로 보존할 수 있어야 제품의 분석 능력도 비로소 쓸모가 있기 때문입니다. 공식 인증 페이지도 영어·한국어 실무자 교육을 소개하고, 단계별 조사·컴플라이언스 과정을 설명합니다. 영업 지원자에게도 유용한 현지 맥락입니다. 기관과의 대화는 소프트웨어 구매뿐 아니라 전문성과 도입 지원까지 다룰 수 있습니다. MOU 자체는 협력 관계로 소개됐으며, 상업적 조건은 공개된 범위 밖으로 추정하지 않습니다.

온체인 증거와 오프체인 증거를 함께 쓰는 국내 수사 사례

2025년 9월 공개된 서울경찰청 사례는 범죄 수익이 암호화폐로 바뀐 국제 해킹 사건 수사를 다룹니다. Chainalysis가 공개한 설명에 따르면, Reactor는 수사관이 자금 흐름을 시각화하고 자금 이동 경로를 연결해 보는 데 도움을 줬으며, 경찰의 폭넓은 수사와 국제 공조가 사건 해결을 뒷받침했습니다. Signet의 판단으로는 온체인 흔적을 더 큰 수사의 흐름 안에서 풀어낸 사례입니다. 그래프는 관계를 쉽게 살펴보게 해 주지만, 사건을 진척시키는 것은 여전히 사람, 뒷받침하는 정보, 적절한 절차입니다. 국내 고객에는 디지털 자산 노출을 평가해야 하는 금융기관과 함께 법 집행·국가안보 기관이 있습니다. 두 집단의 목표는 다릅니다. 수사관은 증거로 이어질 단서를 찾고, 은행은 서비스를 통제된 방식으로 제공할 방법을 찾습니다. 한국 지원자는 위험 신호가 입증하는 범위를 부풀리지 않으면서, 고객사의 목적에 맞게 제품 설명을 조정할 수 있어야 합니다. 이체 한 건을 따라가며 관찰된 사실과 결론을 구분하고, 다음 조치를 뒷받침하려면 어떤 증거가 더 필요한지 설명해 보는 것이 좋은 준비 연습입니다. 이 사건의 결과는 해당 수사에만 해당합니다.

한국 기업 시장 전체를 맡는 채용 포지션

확인한 공식 채용 페이지에는 서울 사무소 공고가 하나 있습니다. Enterprise Account Executive, Public and Private Sector입니다. 회사는 이 영업 담당자에게 한국 한 나라를 담당 지역으로 맡기며, 고객군은 국가안보, 법 집행, 규제기관, 은행, 결제 사업자, 핀테크입니다. 국가 단위 매출 목표를 지고, 아웃바운드로 고객을 발굴하며, 여러 이해관계자가 얽힌 긴 영업 주기를 소화해야 하는 시장 개척 업무입니다. 자격 요건은 관련 기업용 SaaS 영업 경력, 복잡한 거래 경험, 신뢰받는 현지 네트워크, 한국 구매 절차에 대한 이해입니다. 한국어 원어민 수준, 비즈니스 영어, 국내 출장 가능 여부도 명시돼 있습니다. 암호화폐 지식은 필수가 아니라 우대 사항입니다. 공고의 근무 형태 항목에는 사무실 근무로, 소개 문구에는 하이브리드로 적혀 있어 두 표기를 모두 남겼습니다. Signet은 시장 개척 사례, 복잡한 구매 결정 사례, 정확한 매출 전망 기록을 준비하기를 권합니다. 이 포지션은 AI를 적극 활용하되 결과물 품질에는 책임을 지기를 기대합니다. 실제 채용 페이지와 공고 원문 링크가 있으니, 지원 전에 실제 업무와 조건을 직접 확인해 보세요.

지금 열린 한국 공고

한국 공고 1개

Signet 공고 목록 · 2026-10-19 기준

지원자에게

확인한 데이터와 명확한 책임자가 있는 기관 판단을 설명합니다.

영업·사업개발(GTM)

Enterprise Account Executive - Public & Private Sector

서울

공고 확인

하는 일
국가 목표를 맡고 한국 공공·금융 구매 기회를 발굴해 계약합니다.
찾는 사람
한국 금융기관이나 정부·국가안보·법 집행 기관을 대상으로 한 기업용 SaaS 영업 경력 12년 이상
알아 둘 점
국내 출장이 있으며 가상자산 지식은 우대, 근무 형태는 원문 맥락을 유지합니다.
이 공고로 모의지원 ↗
07 / 최근의 움직임

다음 장면은 만들어지고 있습니다.

Workflows 공개

2026년1월20일 Data Solutions의 Workflows를 발표했습니다. SQL·Python 전문 업무였던 일부 분석을 안내형 화면에서 수행합니다. Signet은 데이터 플랫폼을 일상 조사에 넓히는 방향으로 읽습니다. 어떤 반복 작업을 쉽게 했고 결과를 어떻게 확인하는지 봐야 합니다. 기존 기술 조회·스크립트와 다른 접근을 더하며 실제 업무의 신뢰성과 처리 능력으로 평가합니다.

블록체인 인텔리전스 에이전트 공개

2026년3월31일 Jonathan Levin이 Links에서 에이전트를 소개했습니다. 품질과 맥락, 실행 기록, 반복 가능한 흐름, 사람의 제어를 원칙으로 둡니다. 현재 제품은 Data Solutions 고객용 베타입니다. Signet은 요청에서 제안한 업무의 규칙·출처 확인과 실행 검토까지 살핍니다. 그래프·보고서 생성과 위험에 대한 행동은 고객이 정한 승인·자율 범위에 맞춰 봅니다.

경찰청 협력 공개

2026년6월9일 경찰청 발표는 한국 조사 교육·인증을 연결합니다.2월 OKX 발표는 출금 전 사기 수취 대상 차단을 위한 Alterya 도입입니다. 기관 역량과 결제 예방은 각각의 성공 기준으로 봅니다. 앞으로 사용자의 해석과 판단 검토, 실제 업무 개선을 살핍니다. 현재 고객 수와2022년 투자 수치를 구분합니다. 지원자는 한 구매 분야를 골라 위험 질문에서 책임질 행동까지 믿을 개선을 설명할 수 있습니다.

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더 많은 사용자에게 맞춤 분석 열기

Chainalysis는 2026년 1월 20일 Data Solutions용 Workflows를 발표했습니다. 단계별 안내를 따르는 노코드 화면에서, 예전에는 SQL이나 Python 전문 작업이 필요했던 일부 분석 작업을 사용자가 직접 실행할 수 있습니다. Signet은 이번 출시를 데이터 플랫폼이 일상적인 조사 업무로 넓어지는 신호로 봅니다. 핵심 질문은 어떤 반복 작업이 쉬워졌는지, 팀이 그 결과를 어떻게 검증하는지입니다. 기술 사용자는 여전히 더 강력한 조회·스크립트 기능을 쓸 수 있으므로, 이번 변화는 모든 분석을 획일화하는 것이 아니라 동료들에게 데이터를 다루는 또 하나의 방법을 주는 것입니다. 도입 성과는 시간을 두고 업무 흐름의 신뢰성과 늘어난 분석 여력으로 평가해야 하며, 측정 기준은 고객별 실제 활용에 맞춰 정해야 합니다.

감사 가능성과 사람의 통제를 갖춘 에이전트 공개

2026년 3월 31일 Jonathan Levin은 Links 콘퍼런스에서 블록체인 인텔리전스 에이전트를 공개했습니다. 발표는 데이터 품질, 도메인 맥락, 감사 기록, 결정론적 업무 흐름, 사람의 통제라는 원칙을 세웁니다. 현재 제품 페이지는 베타를 Data Solutions 고객에게 제공한다고 밝히므로, 발표 시점과 지금의 이용 범위는 다릅니다. 처음부터 끝까지 이어지는 예를 살펴보면 좋습니다. 프롬프트가 제안된 업무 흐름이 되고, 팀이 그 규칙과 출처를 확인하고, 검토자가 무슨 일이 있었는지 들여다볼 수 있어야 합니다. 운영상의 시험대는 결과물을 분명히 설명할 수 있으면서 처리 능력이 늘었느냐입니다. 생성된 그래프나 보고서는 그 자체로 쓸모 있을 수 있지만, 위험 신호에 따른 조치는 고객이 정한 승인 절차와 자율성 범위를 따라야 합니다.

현지 역량 강화와 넓어진 예방 제품군

2026년 6월 9일 경찰청 관련 발표는 현지 교육·인증 프로그램으로 한국의 가상자산 수사 역량을 키우는 내용입니다. 2월 OKX 발표는 또 다른 방향의 확장입니다. 자금이 플랫폼을 떠나기 전에 사기 목적 이체를 막기 위해 Alterya를 도입했다는 내용입니다. Signet은 두 소식을 모두 운영상의 변화로 지켜볼 생각입니다. 다만 기관 역량 강화와 결제 사기 예방은 성공 기준이 서로 다릅니다. 앞으로 1년간 짚어 볼 질문은 사용자가 인텔리전스를 해석할 수 있는지, 모니터링된 결정을 계속 검토할 수 있는지, 새 업무 흐름이 고객의 실제 업무를 개선하는지입니다. 고객 수 차트는 현재 공개된 고객 범위를, 2022년 투자 수치는 과거의 자금 조달을 나타냅니다. 실질적인 준비 방법은 고객 유형 하나를 골라, 처음의 위험 질문에서 책임 있는 조치까지 이어지는 설득력 있는 개선 사례를 설명해 보는 것입니다.

그 회사의 미래가, 내 일이 된다면.

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Signet이 독립적으로 편집한 회사 소개입니다. 제휴나 투자 권유가 아니며, 소개는 동의한 뒤에만 이루어집니다.
자료 검토 2026-10-10

알아 두면 좋은 것

Chainalysis, 이것만은 알아 두세요

Chainalysis는 무슨 일을 하나요?

공개 블록체인은 자금 이동을 기록하지만 수사관은 그 의미를 이해해야 합니다. 주소가 어떤 서비스에 속하는지, 여러 체인에서 자금이 어떻게 움직였는지, 실제 조직과의 연결을 무엇으로 뒷받침하는지 묻습니다. Chainalysis는 이를 위한 데이터와 소프트웨어, 전문성을 제공합니다. 정부 기관과 거래소, 금융기관, 보안팀은 각각 절도 추적과 위험 검토, 거래 감시 등에 씁니다. Signet은 블록체인 활동을 기관이 책임질 행동에 잇는 정보 계층으로 읽습니다. 추적하는 가상자산 가격보다 해석한 데이터와 업무 흐름이 핵심입니다. 한국 지원자는 고객이 기술 신호를 검토 가능한 판단으로 바꾸는 과정을 설명할 수 있습니다. 거래를 보는 단계와 사람·조직에 대한 근거를 세우는 단계를 구분해야 합니다.

한국에는 어떤 기회가 있나요?

2025년 9월 서울경찰청 사례는 범죄 수익을 가상자산으로 바꾼 국제 해킹 조직의 조사입니다. 공급사 설명에서 Reactor가 자금 흐름을 시각화하고 넓은 경찰 수사와 국제 공조가 사건을 이었습니다. Signet은 블록체인 기록을 더 큰 수사 근거에 잇는 예로 봅니다. 그래프의 관계를 실제 사람과 자료, 적절한 절차에 연결해야 합니다. 법 집행·안보 기관과 금융기관의 목적도 다릅니다. 수사관은 다음 조사 근거를, 은행은 안전한 서비스 제공을 찾을 수 있습니다. 한국 지원자는 위험 신호를 과장하지 않고 구매 목적에 맞춰 제품을 설명해야 합니다. 거래 하나에서 관찰한 사실과 결론, 다음 행동에 필요한 자료를 구분하는 연습이 유용합니다. 결과는 해당 사건의 범위로 읽습니다.

여기 나온 포지션은 실제로 확인된 공고인가요?

네. 2026-10-10에 회사 채용 페이지와 대조했습니다. 모집 여부는 바뀔 수 있습니다. 모의지원은 회사에 지원서가 가는 것이 아니라 Signet에 검토를 요청하는 단계입니다.

회사를 더 깊이 알아보려면 어떻게 하나요?

비전부터 제품, 성장, 사람, 한국 팀과 현재 공고까지 한 페이지에서 이어집니다. 목차로 원하는 곳으로 이동하고, 궁금한 부분은 펼쳐서 더 읽을 수 있습니다.

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