Job Opening

Research Engineers

Lunit의 AI 연구팀과 함께할 연구자/개발자 분들을 모십니다.

요즘의 AI를 대표하는 방법론은 딥러닝(deep learning)입니다. 딥러닝으로 뛰어난 AI를 학습하기 위해서는 (1) 엄청난 양의 데이터와 (2) 각 데이터에 부여된 정확한 정답이 필수입니다. 이 두 가지 필수 조건은 현재 딥러닝 기술의 한계이기도 하죠. 어쨌든 다음 세대의 딥러닝 기술이 나오기 전까지는, 뛰어난 AI를 만들기 위해 이 두 가지 조건을 피할 수 없습니다.

하지만 이 두 가지 조건을 만족시키는 것은 정말 어려운 문제입니다. 딥러닝을 연구하는 학계에서는 ImageNet이나 MSCOCO와 같은 대규모의 데이터-정답 쌍이 있으므로 그것을 활용하기만 하면 되지요. 하지만 현실 세계에서 문제를 찾고 그것을 AI로 해결하고자 하는 산업계에서는 (1) 엄청난 양의 데이터를 어떻게 모을지, (2) 어떻게 정확한 정답을 효율적으로 부여할지, 그리고 (3) 대량의 데이터로 어떻게 AI를 빠르게 학습할지에 대한 3가지 문제를 잘 해결해야 합니다. 여러분들이 Lunit에서 이런 문제를 멋지게 해결한다면, 4차산업혁명 시대의 SW 산업계에서 정말 중요한 position을 차지하게 될 것이라고 확신합니다. AI는 이미 피할 수 없는 기술이 되어가고 있습니다.

업무 소개

Lunit 연구팀의 research engineer가 되면 앞서 소개한 문제를 해결하여 강력한 의학 AI를 학습하기 위한 두 가지 플랫폼을 연구·개발하게 됩니다. 하나는 Closing the Loop이라고 불릴 사람-데이터-AI를 멋지게 연결 짓는 플랫폼이고, 또 하나는 AI의 학습을 가속하기 위한 분산 학습 플랫폼입니다.

자세한 설명은 여기서 확인하세요!

지원 요건

지원 요건

  • Python에 대한 높은 이해
  • Web framework (Spring, Django, Node.js 등) 사용 경험, 또는 REST에 대한 이해
  • RDBMS 사용 경험, 또는 관리 경험
  • Open source 사용에 능숙

(전문연구요원도 가능합니다)

우대 사항

  • 컴퓨터, 전산, 전자, 정보 공학 관련 학과 졸업
  • Deep learning framework 사용 경험 (PyTorch, TensorFlow, Troch7, Caffe, MXNet, Theano 등)
  • React 등 front-end 개발 경험, 혹은 JavaScript 개발 경험
  • Deep learning 혹은 computer vision에 대한 이해
  • Deep learning framework을 이용한 distributed learning 경험

지원 방법

  • 다음의 지원서류를 apply@lunit.io에 보내주세요.
    • 이력서
    • 자유형식의 소개자료 (GitHub, 프로젝트 설명자료 등)
  • 서류 심사, 실무진 면접, 기술 면접, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.

Lunit은 어떤 회사인가요?

'Learning Unit'을 의미하는 Lunit은 'AI 기술을 이용하여 의학의 진보에 크게 기여하자'는 뚜렷한 목표를 가지고 있습니다. 의학영상에서 나타나는 의학적으로 중요한 특징을 AI를 통해 새롭게 발견하고 정의하여, 의사가 환자를 더 정확하게 진단하거나 더 효과적으로 치료할 수 있도록 도와주는 'Data-driven Imaging Biomarker (DIB)' 기술을 만들고 있습니다. 저희는 이 문제를 세계에서 가장 멋지게 풀어내고 싶어하는, 그리고 그 과정에 가슴이 뛰는 사람들로 구성되어 있습니다.

더욱 자세한 내용은 공식 홈페이지연구팀의 블로그를 확인하세요!