기업소개
뷰노(VUNO)는 의료영상과 생체신호 데이터를 분석해 임상의 진단을 돕는 소프트웨어를 개발합니다. Chest X-ray 기반 제품을 상용화했으며, 현재 글로벌 의료 AI 선도 기업으로 성장하고 있습니다.
뷰노(VUNO)는 2014년 12월 창업한 의료인공지능 전문 기업으로 국내 1호 인공지능 의료기기를 선보였습니다. 생체신호(호흡, 맥박, 혈압, 심전도)와 의료영상(X-ray, MRI) 등 다양한 의료 데이터를 분석해 의료진의 진단을 돕는 소프트웨어를 개발합니다. 국내 최다 의료기관 도입으로 높은 임상 유효성을 입증했으며, 우수한 인공지능 기술력을 바탕으로 의료 현장의 혁신을 일으키고 있습니다. 2021년 코스닥 시장에 상장한 뷰노는 2025년 현재 글로벌 의료인공지능 선도 기업으로 입지를 다지고 있습니다.
담당하실 업무에 대하여 소개 드립니다.
[About the Team]
뷰노는 인공지능 기반 의료기기 SW와 헬스케어 서비스를 제공하는 기업입니다. 뷰노의 PXI(Planar X-ray Imaging)팀은 Vuno-Med Chest X-ray 관련 제품 개발의 전 과정에 참여하여 다양한 업무 조직과 긴밀한 협조를 통해 제품 고도화 및 글로벌 시장에 진출하는데 기여합니다.
[About the Position]
Deep Learning/Machine Learning 기반 흉부 X-ray 모델을 제품(Product) 가치로 전환하는 AI Research Engineer (MLOps)역할입니다. 임상 사용 환경(응급실·검진·입원/외래)과 목적(triage/screening, second reading)에 맞춰 사용 시나리오별 테스트 체계를 구축하고, MLOps Lifecycle (지속적인 통합(CI), 지속적인 배포(CD), 지속적인 학습(CT)) 파이프라인을 설계/구축합니다. 데이터/모델 버저닝을 통해 재현성을 보장하고, Docker를 사용해 환경 종속성을 제거하고 배포 및 운영 환경에서 필요한 핵심 병목을 찾아 지속적으로 최적화·운영합니다. 이 과정에서 모델 코드 변경 뿐 아니라 데이터 업데이트와 같은 트리거 발생 시 모델 재학습-평가를 자동화하는 파이프라인을 설계합니다 .또한 전체 ML lifecycle에 대한 이해를 토대로 데이터 수집-전처리-메타데이터 및 레이블 DB 적재- Human in the loop 파이프라인을 통해 지속적인 라벨 품질을 관리합니다.
1. Roles & Responsibilities
- 온프레미스 환경 ML 모델 학습-검증-배포까지 안정적인 CI/CD 파이프라인 구축 및 관리
- Edge case 기반 코드 오류, 라이브러리 충돌 등 Unit test (pytest)
- 모델 학습 코드 머지 시 Dataset materializer(스냅샷, 버전 관리), YAML, Performance evaluation report.json 등 체크리스트 설계 및 CI 운영
- Auto evaluation (평가셋을 이용한 제품 레벨 성능 integration test) 지원
- 모델 품질 모니터링(트리거 구축) 및 트리거 감지 시 제품 레벨에서 재학습 파이프라인 자동화 설계 및 구축
- 정해진 Trigger에 따라 dataset extraction-retrain-eval 파이프라인 자동 실행
- CI 통과 시 배포용 모델 Registry 등록
- 효율적인 모델 서빙을 위해 도커 컨테이너 빌드
- CXR own Data pipeline in Human In the Loop 파이프라인 설계 및 구축
- 팀 내 AI research scientist와 협업하여 end-to-end 파이프라인 설계
2.Tech Stacks & Tool
- Framework: PyTorch, ONNX, OpenVINO
- Docker/GHCR, GitHub Actions(또는 Jenkins), pytest CI/CD
- Database: MongoDB 등
- Registry: MLflow 등
아래 경험+자격을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
[Qualifications]
- 3년이상 Python을 활용한 Production 실무 경험/PyTorch 경험이 있는 분
- Docker 컨테이너 기술과 온프레미스 개발/배포 환경에 대한 이해가 있는 분
- CLI 기반 pytest·CI/CD 및 운영 경험이 있는 분
- ML lifecycle에 대한 이해가 있는 분
- MongoDB/SQL 스키마 이해 및 운영/관리 경험이 있는 분
- 소프트웨어 엔지니어링(코드 리뷰 및 개발 경험) 또는 회사 리소스를 고려하여 적정 기술을 도입하거나 회사에 제안할 수 있는 역량
- AI research scientist(모델 개발/학습/평가), 백엔드 개발자 등 다양한 직무와 협업한 경험이 있는 분
- 복잡한 문제를 논리적으로 분석하고, 주도적으로 해결책을 찾아 실행하는 문제 해결 능력을 갖추신 분
아래 경험+자격이 있다면 더 좋습니다.
[Preferred Experiences]
- 모듈 단위 디버깅·CI/CD 코드 설계 경험과 유지보수성/확장성 고려 설계 역량을 갖추신 분
- AutoML 파이프라인 구축 및 운영(Airflow/Prefect) 경험이 있는 분
- MLflow 등 Model registry 운영 경험이 있는 분
- 의료 도메인의 규제적 요소를 모델 파이프라인 (데이터-개발-검증-배포-모니터링-재학습-검증-배포)에 맥락에서 설계하고, 신뢰성 있는 품질로 운영할 수 있는 분
- 모델 성능 수치만이 아니라 팀 내 워크플로우에 병목(데이터,코드,인프라)을 찾아 고치는데 흥미가 있으신 분
지원 시 참고해 주세요!
모집기간 및 채용절차
- 본 포지션은 채용 시 마감됩니다.
- 전문연구요원(현역/보충역) 지원 가능
- 본 포지션은 [서류전형]→[코드테스트]→[1차(실무진) PT면접] →[온라인인성검사]→[2차(경영진)면접]→[최종합격] 순으로 진행 됩니다.
* 채용 절차 별 상세 내용은 대상자분들에게 별도 안내 드리고 있습니다.
* 온라인 인성검사로 2차 면접 진행 여부가 결정되는 것이 아님을 안내 드립니다.
공통자격
- 해외여행에 결격사항이 없는 분
- 남성은 병역필/면제자 혹은 전문연구요원 편입 가능 대상자
- 취업보호대상자는 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
기타사항
- 수습기간 3개월 후 본채용 여부가 결정됩니다.
- 제출한 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.
- 제출서류는 관계법령에 따라 파기 및 반환합니다.
- 궁금한 점이 있으신 경우 [email protected]로 문의 부탁드립니다.
기업소개
뷰노(VUNO)는 의료영상과 생체신호 데이터를 분석해 임상의 진단을 돕는 소프트웨어를 개발합니다. Chest X-ray 기반 제품을 상용화했으며, 현재 글로벌 의료 AI 선도 기업으로 성장하고 있습니다.
뷰노(VUNO)는 2014년 12월 창업한 의료인공지능 전문 기업으로 국내 1호 인공지능 의료기기를 선보였습니다. 생체신호(호흡, 맥박, 혈압, 심전도)와 의료영상(X-ray, MRI) 등 다양한 의료 데이터를 분석해 의료진의 진단을 돕는 소프트웨어를 개발합니다. 국내 최다 의료기관 도입으로 높은 임상 유효성을 입증했으며, 우수한 인공지능 기술력을 바탕으로 의료 현장의 혁신을 일으키고 있습니다. 2021년 코스닥 시장에 상장한 뷰노는 2025년 현재 글로벌 의료인공지능 선도 기업으로 입지를 다지고 있습니다.
담당하실 업무에 대하여 소개 드립니다.
[About the Team]
뷰노는 인공지능 기반 의료기기 SW와 헬스케어 서비스를 제공하는 기업입니다. 뷰노의 PXI(Planar X-ray Imaging)팀은 Vuno-Med Chest X-ray 관련 제품 개발의 전 과정에 참여하여 다양한 업무 조직과 긴밀한 협조를 통해 제품 고도화 및 글로벌 시장에 진출하는데 기여합니다.
[About the Position]
Deep Learning/Machine Learning 기반 흉부 X-ray 모델을 제품(Product) 가치로 전환하는 AI Research Engineer (MLOps)역할입니다. 임상 사용 환경(응급실·검진·입원/외래)과 목적(triage/screening, second reading)에 맞춰 사용 시나리오별 테스트 체계를 구축하고, MLOps Lifecycle (지속적인 통합(CI), 지속적인 배포(CD), 지속적인 학습(CT)) 파이프라인을 설계/구축합니다. 데이터/모델 버저닝을 통해 재현성을 보장하고, Docker를 사용해 환경 종속성을 제거하고 배포 및 운영 환경에서 필요한 핵심 병목을 찾아 지속적으로 최적화·운영합니다. 이 과정에서 모델 코드 변경 뿐 아니라 데이터 업데이트와 같은 트리거 발생 시 모델 재학습-평가를 자동화하는 파이프라인을 설계합니다 .또한 전체 ML lifecycle에 대한 이해를 토대로 데이터 수집-전처리-메타데이터 및 레이블 DB 적재- Human in the loop 파이프라인을 통해 지속적인 라벨 품질을 관리합니다.
1. Roles & Responsibilities
- 온프레미스 환경 ML 모델 학습-검증-배포까지 안정적인 CI/CD 파이프라인 구축 및 관리
- Edge case 기반 코드 오류, 라이브러리 충돌 등 Unit test (pytest)
- 모델 학습 코드 머지 시 Dataset materializer(스냅샷, 버전 관리), YAML, Performance evaluation report.json 등 체크리스트 설계 및 CI 운영
- Auto evaluation (평가셋을 이용한 제품 레벨 성능 integration test) 지원
- 모델 품질 모니터링(트리거 구축) 및 트리거 감지 시 제품 레벨에서 재학습 파이프라인 자동화 설계 및 구축
- 정해진 Trigger에 따라 dataset extraction-retrain-eval 파이프라인 자동 실행
- CI 통과 시 배포용 모델 Registry 등록
- 효율적인 모델 서빙을 위해 도커 컨테이너 빌드
- CXR own Data pipeline in Human In the Loop 파이프라인 설계 및 구축
- 팀 내 AI research scientist와 협업하여 end-to-end 파이프라인 설계
2.Tech Stacks & Tool
- Framework: PyTorch, ONNX, OpenVINO
- Docker/GHCR, GitHub Actions(또는 Jenkins), pytest CI/CD
- Database: MongoDB 등
- Registry: MLflow 등
아래 경험+자격을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
[Qualifications]
- 3년이상 Python을 활용한 Production 실무 경험/PyTorch 경험이 있는 분
- Docker 컨테이너 기술과 온프레미스 개발/배포 환경에 대한 이해가 있는 분
- CLI 기반 pytest·CI/CD 및 운영 경험이 있는 분
- ML lifecycle에 대한 이해가 있는 분
- MongoDB/SQL 스키마 이해 및 운영/관리 경험이 있는 분
- 소프트웨어 엔지니어링(코드 리뷰 및 개발 경험) 또는 회사 리소스를 고려하여 적정 기술을 도입하거나 회사에 제안할 수 있는 역량
- AI research scientist(모델 개발/학습/평가), 백엔드 개발자 등 다양한 직무와 협업한 경험이 있는 분
- 복잡한 문제를 논리적으로 분석하고, 주도적으로 해결책을 찾아 실행하는 문제 해결 능력을 갖추신 분
아래 경험+자격이 있다면 더 좋습니다.
[Preferred Experiences]
- 모듈 단위 디버깅·CI/CD 코드 설계 경험과 유지보수성/확장성 고려 설계 역량을 갖추신 분
- AutoML 파이프라인 구축 및 운영(Airflow/Prefect) 경험이 있는 분
- MLflow 등 Model registry 운영 경험이 있는 분
- 의료 도메인의 규제적 요소를 모델 파이프라인 (데이터-개발-검증-배포-모니터링-재학습-검증-배포)에 맥락에서 설계하고, 신뢰성 있는 품질로 운영할 수 있는 분
- 모델 성능 수치만이 아니라 팀 내 워크플로우에 병목(데이터,코드,인프라)을 찾아 고치는데 흥미가 있으신 분
지원 시 참고해 주세요!
모집기간 및 채용절차
- 본 포지션은 채용 시 마감됩니다.
- 전문연구요원(현역/보충역) 지원 가능
- 본 포지션은 [서류전형]→[코드테스트]→[1차(실무진) PT면접] →[온라인인성검사]→[2차(경영진)면접]→[최종합격] 순으로 진행 됩니다.
* 채용 절차 별 상세 내용은 대상자분들에게 별도 안내 드리고 있습니다.
* 온라인 인성검사로 2차 면접 진행 여부가 결정되는 것이 아님을 안내 드립니다.
공통자격
- 해외여행에 결격사항이 없는 분
- 남성은 병역필/면제자 혹은 전문연구요원 편입 가능 대상자
- 취업보호대상자는 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
기타사항
- 수습기간 3개월 후 본채용 여부가 결정됩니다.
- 제출한 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.
- 제출서류는 관계법령에 따라 파기 및 반환합니다.
- 궁금한 점이 있으신 경우 [email protected]로 문의 부탁드립니다.