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알츠하이머의 미래를 함께 만들 개발자를 찾습니다.
NeuroXT는 인류의 가장 복잡한 영역, ‘뇌(Brain)’를 이해하는 여정에 도전하고 있습니다.
우리는 MRI와 AI 기술로 알츠하이머 진단을 더 빠르고, 더 안전하고, 더 스마트하게 바꾸고 있습니다.
이제, 의미 있는 일을 스스로 찾고 해결할 수 있는 개발자를 찾습니다.
우리는 “단순히 코드를 짜는 사람”이 아니라, 의학과 AI의 경계를 허무는 사람을 기다립니다.
• 우리가 찾는 사람
1. 미지의 영역을 탐험하는 개발자
새로운 문제를 두려워하지 않고, 불확실한 영역에서 길을 만들어가는 사람
2. AI의 본질을 꿰뚫는 개발자
AI의 가능성을 단순히 ‘기술’로 보지 않고, ‘도구’로 활용할 줄 아는 사람
3. 스스로 문제를 정의하고 해결하는 개발자
지시를 기다리지 않고, 스스로 일을 찾고 해결하는 사람
“왜?”를 묻고, “어떻게?”로 답을 만들어내는 사람
• 우리가 사용하는 기술
1. infra: Kubernetes, GitHub (CI/CD 및 협업 환경)
2. Data: PostgreSQL, ClickHouse, S3
3. ML: MLflow, Hugging Face
4. Lang: Python, Golang
5. Ops: Loki, Grafana, Superset, n8n
이 단어들이 익숙하다면, 아마 당신은 이미 우리의 세계에 잘 어울릴 겁니다.
• 함께하면 얻게 되는 것
1. 실제 병원·대학의 MRI 데이터를 다루는 경험
2. AI 연구자, 임상의, 엔지니어가 함께 협업하는 환경
3. 실제 현장에서 사용되는 제품을 직접 만드는 경험
4. 글로벌 AI 의료 플랫폼의 핵심 기반을 설계하는 기회
그 밖에도 앞으로 사내 모든 모니터링과 추적성 업무, 업무 자동화 및 내/외부 기술 교육, 보안요소 탐지 등을 지속하려고 합니다.
이 과정에서 함께 빠르고 자동화 된 플랫폼과 가이드 구축에 도움을 주실 MLOps 엔지니어 분을 모시고자 합니다.
• Kubernetes 기반 ML 워크로드 운영 (컨테이너라이제이션, 리소스/잡 스케줄링, 관측/로깅)
• AWS 기반 서비스 운영(EKS/ECR/S3/IAM 등 중 일부 실전 경험)
• 실험 추적/모델 레지스트리(예: MLflow)와 오케스트레이션(예: Kubeflow/Argo/Airflow 등) 중 1개 이상 실무 적용
• ML 엔지니어링 경험(학습–평가–배포 흐름 실무 이해)과 MLOps 구축·운영 경험 중 하나 이상 지니신 분
• 데이터셋 관리/버저닝/품질관리에 대한 실무 경험 또는 체계 도입 경험을 지니신 분
• 협업/교육 역량을 지니신 분
- 다양한 배경(2–3년차 연구원) 대상 커뮤니케이션·교육·온보딩 리드 능력
• GitHub 기반 협업(CI/CD·코드리뷰·브랜치 전략) 경험
NeuroXT는 인류의 가장 복잡한 영역, ‘뇌(Brain)’를 이해하는 여정에 도전하고 있습니다.
우리는 MRI와 AI 기술로 알츠하이머 진단을 더 빠르고, 더 안전하고, 더 스마트하게 바꾸고 있습니다.
이제, 의미 있는 일을 스스로 찾고 해결할 수 있는 개발자를 찾습니다.
우리는 “단순히 코드를 짜는 사람”이 아니라, 의학과 AI의 경계를 허무는 사람을 기다립니다.
• 우리가 찾는 사람
1. 미지의 영역을 탐험하는 개발자
새로운 문제를 두려워하지 않고, 불확실한 영역에서 길을 만들어가는 사람
2. AI의 본질을 꿰뚫는 개발자
AI의 가능성을 단순히 ‘기술’로 보지 않고, ‘도구’로 활용할 줄 아는 사람
3. 스스로 문제를 정의하고 해결하는 개발자
지시를 기다리지 않고, 스스로 일을 찾고 해결하는 사람
“왜?”를 묻고, “어떻게?”로 답을 만들어내는 사람
• 우리가 사용하는 기술
1. infra: Kubernetes, GitHub (CI/CD 및 협업 환경)
2. Data: PostgreSQL, ClickHouse, S3
3. ML: MLflow, Hugging Face
4. Lang: Python, Golang
5. Ops: Loki, Grafana, Superset, n8n
이 단어들이 익숙하다면, 아마 당신은 이미 우리의 세계에 잘 어울릴 겁니다.
• 함께하면 얻게 되는 것
1. 실제 병원·대학의 MRI 데이터를 다루는 경험
2. AI 연구자, 임상의, 엔지니어가 함께 협업하는 환경
3. 실제 현장에서 사용되는 제품을 직접 만드는 경험
4. 글로벌 AI 의료 플랫폼의 핵심 기반을 설계하는 기회
주요업무
AI플랫폼팀의 목표는 “연구 데이터 상품 판매” 전 과정을 자동화하는 것입니다. 안정적인 워크스페이스 환경을 구축하여 표준화된 파이프라인을 마련하고자 합니다. 현재 데이터 기반 의사결정 구조를 위하여 익명화 및 검색 기능 개발을 하고 있고 HIPAA/BAA 기준의 안전한 관리망 설계도 마친 상황입니다.그 밖에도 앞으로 사내 모든 모니터링과 추적성 업무, 업무 자동화 및 내/외부 기술 교육, 보안요소 탐지 등을 지속하려고 합니다.
이 과정에서 함께 빠르고 자동화 된 플랫폼과 가이드 구축에 도움을 주실 MLOps 엔지니어 분을 모시고자 합니다.
• Kubernetes 기반 ML 워크로드 운영 (컨테이너라이제이션, 리소스/잡 스케줄링, 관측/로깅)
• AWS 기반 서비스 운영(EKS/ECR/S3/IAM 등 중 일부 실전 경험)
• 실험 추적/모델 레지스트리(예: MLflow)와 오케스트레이션(예: Kubeflow/Argo/Airflow 등) 중 1개 이상 실무 적용
자격요건
• MLops 관련 경력 5년 이상• ML 엔지니어링 경험(학습–평가–배포 흐름 실무 이해)과 MLOps 구축·운영 경험 중 하나 이상 지니신 분
• 데이터셋 관리/버저닝/품질관리에 대한 실무 경험 또는 체계 도입 경험을 지니신 분
• 협업/교육 역량을 지니신 분
- 다양한 배경(2–3년차 연구원) 대상 커뮤니케이션·교육·온보딩 리드 능력
• GitHub 기반 협업(CI/CD·코드리뷰·브랜치 전략) 경험
