포지션 상세
팀소개
카카오브레인은 AI 기술로 새로운 서비스를 발굴하고 기존의 문제를 재해석해 사업적으로나 사회적으로 큰 가치를 만들어내고자 합니다.
헬스케어사업실 AI CAD(Computer Aided Diagnosis)팀은, 의료영상 분야에서 Large-scale AI 모델 (KARA-CXR)의 연구개발을 통해 기존 AI CAD의 한계를 극복하고 이를 의료현장에 적용하여 영상판독 프로세스를 혁신하는 조직입니다.
헬스케어사업실 AI CAD팀에서는 상기 서비스를 고도화 하기 위해 생성 모델과 관련된 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 대표적인 연구 논문은 아래와 같습니다.
- Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM, CVPR'24
- Large Language Models are Temporal and Causal Reasoners for Video Question Answering, EMNLP'23
- CXR-CLIP: Toward Large Scale Chest X-ray Language-Image Pre-training, MICCAI'23
- Noise-aware Learning from Web-crawled Image-Text Data for Image Captioning, ICCV'23
- Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs, CVPR'23
- MELTR: Meta Loss Transformer for Learning to Fine-tune Video Foundation Models, CVPR'23
- Domain Generalization by Mutual-Information Regularization with Pre-trained Models, ECCV'22
- Sparse DETR: Efficient End-to-End Object Detection with Learnable Sparsity, ICLR'22
- Spatially Consistent Representation Learning, CVPR'21
AI를 통해 진단을 혁신하고자 하는 비전을 바탕으로 AI Researcher를 모시고자 합니다.
메디컬 이미지 도메인에서 실제 상용화되는 제품에 사용되는 모델을 연구 및 개발하며, Generative AI 기반 의료영상 판독보조 소프트웨어의 기반이 되는 판독문 생성모델에 주요한 역할을 담당하게 됩니다.
AI 분야 주요 학회에 논문 발표한 경험을 보유하신 분(관련 분야 석사 졸업 이상) 또는 2년 이상의 컴퓨터 비전/NLP 업무 경력을 보유하신 분들의 많은 지원 부탁드립니다.
연구성과 관련한 더 많은 정보는 카카오브레인 공식 영입홈페이지 및 영입 블로그를 통해 확인하실 수 있습니다.
• Medical Image-Text 데이터를 이용한 Foundation 모델 연구 개발 및 상용화
• 모델의 성능을 정확히 평가할 수 있는 Evaluation Metric 개발 및 상용화
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 중 하나 이상 능숙하게 사용 가능한 분
• 본 공고의 업무 내용에 열정이 있으신 분
• 아래의 내용 중 1개 이상 해당하거나 유사 수준의 경력을 가지신 분
1) 관련 분야 석사 졸업 이상으로 AI 분야 주요 학회에 논문을 발표한 분
2) 컴퓨터 비전 또는 NLP 업무 경력이 2년 이상이면서 캐글 등 다양한 컴피티션 수상 실적을 보유한 분
카카오브레인은 AI 기술로 새로운 서비스를 발굴하고 기존의 문제를 재해석해 사업적으로나 사회적으로 큰 가치를 만들어내고자 합니다.
헬스케어사업실 AI CAD(Computer Aided Diagnosis)팀은, 의료영상 분야에서 Large-scale AI 모델 (KARA-CXR)의 연구개발을 통해 기존 AI CAD의 한계를 극복하고 이를 의료현장에 적용하여 영상판독 프로세스를 혁신하는 조직입니다.
헬스케어사업실 AI CAD팀에서는 상기 서비스를 고도화 하기 위해 생성 모델과 관련된 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 대표적인 연구 논문은 아래와 같습니다.
- Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM, CVPR'24
- Large Language Models are Temporal and Causal Reasoners for Video Question Answering, EMNLP'23
- CXR-CLIP: Toward Large Scale Chest X-ray Language-Image Pre-training, MICCAI'23
- Noise-aware Learning from Web-crawled Image-Text Data for Image Captioning, ICCV'23
- Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs, CVPR'23
- MELTR: Meta Loss Transformer for Learning to Fine-tune Video Foundation Models, CVPR'23
- Domain Generalization by Mutual-Information Regularization with Pre-trained Models, ECCV'22
- Sparse DETR: Efficient End-to-End Object Detection with Learnable Sparsity, ICLR'22
- Spatially Consistent Representation Learning, CVPR'21
AI를 통해 진단을 혁신하고자 하는 비전을 바탕으로 AI Researcher를 모시고자 합니다.
메디컬 이미지 도메인에서 실제 상용화되는 제품에 사용되는 모델을 연구 및 개발하며, Generative AI 기반 의료영상 판독보조 소프트웨어의 기반이 되는 판독문 생성모델에 주요한 역할을 담당하게 됩니다.
AI 분야 주요 학회에 논문 발표한 경험을 보유하신 분(관련 분야 석사 졸업 이상) 또는 2년 이상의 컴퓨터 비전/NLP 업무 경력을 보유하신 분들의 많은 지원 부탁드립니다.
연구성과 관련한 더 많은 정보는 카카오브레인 공식 영입홈페이지 및 영입 블로그를 통해 확인하실 수 있습니다.
주요업무
• CXR(Chest X-Ray) Image-Text 데이터를 이용한 판독문 생성모델 연구 개발 및 상용화• Medical Image-Text 데이터를 이용한 Foundation 모델 연구 개발 및 상용화
• 모델의 성능을 정확히 평가할 수 있는 Evaluation Metric 개발 및 상용화
자격요건
• 파이썬 프로그래밍에 능숙하신 분• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 중 하나 이상 능숙하게 사용 가능한 분
• 본 공고의 업무 내용에 열정이 있으신 분
• 아래의 내용 중 1개 이상 해당하거나 유사 수준의 경력을 가지신 분
1) 관련 분야 석사 졸업 이상으로 AI 분야 주요 학회에 논문을 발표한 분
2) 컴퓨터 비전 또는 NLP 업무 경력이 2년 이상이면서 캐글 등 다양한 컴피티션 수상 실적을 보유한 분
