기업소개
뷰노(VUNO)는 2014년 12월 창업한 의료인공지능 전문 기업으로 국내 1호 인공지능 의료기기를 선보였습니다. 의료영상(X-ray, CT, MRI)과 생체신호(호흡, 맥박, 혈압, 심전도) 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 이제 글로벌 의료인공지능 선도 기업으로 입지를 다지고 있습니다.
담당하실 업무에 대하여 소개 드립니다.
[About the Team]
뷰노는 인공지능기반 의료기기 SW와 헬스케어 서비스를 제공하는 기업입니다. 뷰노의 u-healthcare(ubiquitous-healthcare)팀은 VUNO Med-DeepECG 와 VUNO Care-Hativ의 알고리즘을 연구하고 개발합니다. 제품 개발의 전 과정에 참여하여 다양한 업무 조직과 긴밀한 협조를 통해 제품 고도화 및 글로벌 시장에 진출하는데 기여합니다.
📌VUNO Med-DeepECG
- 딥러닝 기반의 심전도 분석 소프트웨어로써, 심전도 데이터를 분석하여 질환의 유무 등 판별
뷰노, 글로벌 AI 학회 ICLR서 심전도 연구 논문 채택
📌VUNO Care-Hativ
- 개인용 심전도 측정 의료기기로써, 일상에서 심전도를 측정하고 알고리즘으로 부정맥 등의 유무를 판별
- 뷰노의 사업 영역을 B2H(기업-병원)뿐만 아니라 B2C(기업-소비자) 영역까지 확장
뷰노, 하티브 P30 활용 심전도 검사 심평원 급여 인정
[About the Position]
Deep Learning/Machine Learning 기반 2D/1D Time series (biosignal) 데이터 분석을 통한 탐지/예측 모델 개발 혹은 심전도 데이터 분석을 통한 질환 탐지/예측 모델 개발 및 상용화 업무
📌Roles & Responsibilities
- Deep Learning/Machine Learning 기반 심전도 데이터를 분석하여 질환 유무 판별 모델, segmentation 모델 등 연구 및 개발
- VUNO -Med 솔루션의 임상적 유효성을 입증하기 위해 임상 연구 설계 및 임상 논문 작성, 주요 임상 학술지 및 관련 학회에 연구 논문 게재
- 의료 분야에 적용될 모델 연구를 위한 가설 검증 및 문제 해결 방법 논의
- 의료기기 FDA/식약처 허가 및 상용화를 위한 연구 설정 및 모델 성능 고도화
- 최신 Deep Learning/Machine Learning 연구 동향을 파악하고 제품에 최적화하여 적용
- Machine Learning/Artificial Intelligence 저널 및 컨퍼런스에 논문 게재 또는 발표
📌Tech Stacks & Tool
- Programming languages/framework: Python, PyTorch
- Infrastructure: Linux
- General: Git, Docker
아래 경험+자격을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
• Deep Learning/Machine Learning 관련 분야 (Time series, Computer vision, NLP, 의료, 추천 등) 프로젝트 경력 2년 이상 또는 관련 전공 석사 이상 학위를 보유하신 분
• 딥러닝 모델 연구개발에 필요한 언어 및 프레임워크에 익숙하신 분 (e.g., Python, PyTorch)
• 연구 결과가 실제 활용 가능한 AI 기반 제품 및 서비스로 이루어지는 것을 경험해 보셨거나 관심이 많으신 분
• 협업을 위한 열린 자세와 논리적으로 의사소통 가능한 능력을 갖추신 분
아래 경험+자격이 있다면 더 좋습니다.
• Deep Learning/Machine Learning 관련 분야 (Time-series, Computer vision, NLP, 의료, 추천 등) 주요 Journal/Conference 논문 (주저자 기준) 1편 이상 보유한 분
• 메디컬/바이오 분야 지식 소유자이거나, 임상에 대한 전문지식이 없어도 임상 논문을 읽고 임상 세팅에 대한 설계와 논문 작성이 가능하신 분
• 최신 논문에 대한 빠른 이해 혹은 구현 능력이 있는 분
• Open source contribution 경험이 있으신 분
• MLOps 관련 이해도가 높거나 업무 경험을 보유하신 분
• 실제 서비스되는 DL/ML 모델을 개발 및 관리해본 경험이 있으신 분
• Github을 활용한 협업에 익숙하신 분
지원 시 참고해 주세요!
모집기간 및 채용절차
- 본 포지션은 채용 시 마감됩니다.
- 전문연구요원(현역/보충역) 지원 가능
- 본 포지션은 [서류전형]→[1차(실무진) PT면접 →[(필요 시) 2차(과제)전형] → [온라인인성검사]→[3차(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 2014년 12월 창업한 의료인공지능 전문 기업으로 국내 1호 인공지능 의료기기를 선보였습니다. 의료영상(X-ray, CT, MRI)과 생체신호(호흡, 맥박, 혈압, 심전도) 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 이제 글로벌 의료인공지능 선도 기업으로 입지를 다지고 있습니다.
담당하실 업무에 대하여 소개 드립니다.
[About the Team]
뷰노는 인공지능기반 의료기기 SW와 헬스케어 서비스를 제공하는 기업입니다. 뷰노의 u-healthcare(ubiquitous-healthcare)팀은 VUNO Med-DeepECG 와 VUNO Care-Hativ의 알고리즘을 연구하고 개발합니다. 제품 개발의 전 과정에 참여하여 다양한 업무 조직과 긴밀한 협조를 통해 제품 고도화 및 글로벌 시장에 진출하는데 기여합니다.
📌VUNO Med-DeepECG
- 딥러닝 기반의 심전도 분석 소프트웨어로써, 심전도 데이터를 분석하여 질환의 유무 등 판별
뷰노, 글로벌 AI 학회 ICLR서 심전도 연구 논문 채택
📌VUNO Care-Hativ
- 개인용 심전도 측정 의료기기로써, 일상에서 심전도를 측정하고 알고리즘으로 부정맥 등의 유무를 판별
- 뷰노의 사업 영역을 B2H(기업-병원)뿐만 아니라 B2C(기업-소비자) 영역까지 확장
뷰노, 하티브 P30 활용 심전도 검사 심평원 급여 인정
[About the Position]
Deep Learning/Machine Learning 기반 2D/1D Time series (biosignal) 데이터 분석을 통한 탐지/예측 모델 개발 혹은 심전도 데이터 분석을 통한 질환 탐지/예측 모델 개발 및 상용화 업무
📌Roles & Responsibilities
- Deep Learning/Machine Learning 기반 심전도 데이터를 분석하여 질환 유무 판별 모델, segmentation 모델 등 연구 및 개발
- VUNO -Med 솔루션의 임상적 유효성을 입증하기 위해 임상 연구 설계 및 임상 논문 작성, 주요 임상 학술지 및 관련 학회에 연구 논문 게재
- 의료 분야에 적용될 모델 연구를 위한 가설 검증 및 문제 해결 방법 논의
- 의료기기 FDA/식약처 허가 및 상용화를 위한 연구 설정 및 모델 성능 고도화
- 최신 Deep Learning/Machine Learning 연구 동향을 파악하고 제품에 최적화하여 적용
- Machine Learning/Artificial Intelligence 저널 및 컨퍼런스에 논문 게재 또는 발표
📌Tech Stacks & Tool
- Programming languages/framework: Python, PyTorch
- Infrastructure: Linux
- General: Git, Docker
아래 경험+자격을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
• Deep Learning/Machine Learning 관련 분야 (Time series, Computer vision, NLP, 의료, 추천 등) 프로젝트 경력 2년 이상 또는 관련 전공 석사 이상 학위를 보유하신 분
• 딥러닝 모델 연구개발에 필요한 언어 및 프레임워크에 익숙하신 분 (e.g., Python, PyTorch)
• 연구 결과가 실제 활용 가능한 AI 기반 제품 및 서비스로 이루어지는 것을 경험해 보셨거나 관심이 많으신 분
• 협업을 위한 열린 자세와 논리적으로 의사소통 가능한 능력을 갖추신 분
아래 경험+자격이 있다면 더 좋습니다.
• Deep Learning/Machine Learning 관련 분야 (Time-series, Computer vision, NLP, 의료, 추천 등) 주요 Journal/Conference 논문 (주저자 기준) 1편 이상 보유한 분
• 메디컬/바이오 분야 지식 소유자이거나, 임상에 대한 전문지식이 없어도 임상 논문을 읽고 임상 세팅에 대한 설계와 논문 작성이 가능하신 분
• 최신 논문에 대한 빠른 이해 혹은 구현 능력이 있는 분
• Open source contribution 경험이 있으신 분
• MLOps 관련 이해도가 높거나 업무 경험을 보유하신 분
• 실제 서비스되는 DL/ML 모델을 개발 및 관리해본 경험이 있으신 분
• Github을 활용한 협업에 익숙하신 분
지원 시 참고해 주세요!
모집기간 및 채용절차
- 본 포지션은 채용 시 마감됩니다.
- 전문연구요원(현역/보충역) 지원 가능
- 본 포지션은 [서류전형]→[1차(실무진) PT면접 →[(필요 시) 2차(과제)전형] → [온라인인성검사]→[3차(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.