포지션 상세
Lunit은 "Learning Unit"을 줄여 만든 이름으로, 암 진단 및 치료에 기여하는 인공지능 솔루션을 개발하고 제공하는 의료 AI 기업입니다.
루닛은 인공지능 기술을 통해 더 정확한 암 진단과 치료 효과 예측이 가능해지고, 환자를 위한 신속한 맞춤형 치료가 가능해지는 시대를 열고자 합니다.
[About the Team]
• What do we do? (Department Mission)
AI Platform Department 는 전 세계 환자의 진단과 치료에 실제로 사용되는 의료 AI 모델이 안정적으로 동작하도록 데이터·학습·운영·서빙 전반을 아우르는 기반 플랫폼을 구축합니다. 우리는 기술을 통해 암의 조기 발견과 정확한 치료라는 목표에 기여하고자 합니다.
• How do we work? (Work Style)
• 빠르게 시도하고 실사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선하는 개발 문화
• 문제 정의 단계부터 PM, AI 연구자, 엔지니어가 함께 참여하는 강한 협업 구조
• 품질을 지키면서 속도를 높이기 위해 AI 기반 개발·자동화 도구 적극 활용
• 명확한 기술 RFC와 코드 리뷰를 통한 투명한 기술 의사결정
• What kind of problems do we solve? (Design Philosophy)
• TB~PB 규모의 의료 데이터를 다루는 대규모 데이터 인프라 문제
• GPU 클러스터 기반의 분산 학습 및 모델 서빙 안정성 문제
• 의료 규제를 충족하면서도 연구 생산성을 보장하는 보안·거버넌스 문제
• 전 세계에 배포되는 의료 AI 모델의 글로벌 품질·재현성 확보 문제
• 다양한 직군이 사용하는 도구의 사용성 개선과 데이터 기반 의사결정 지원
• Who will I spend 8+ hours/day with? (Co-workers)
• 글로벌 인재로 구성된 AI 연구자, SW 엔지니어, MLOps 엔지니어 등 전문성 높은 동료들
• 영어와 한국어가 자연스럽게 공존하는 팀 환경
• 서로의 지식과 배경을 존중하며 함께 성장하는 문화
[About the Position]
• What will I build? (Scope of Work)
• 의료 데이터 처리 플랫폼
• 대규모 모델 학습 및 서빙 시스템
• Foundation Model 기반 서비스
• 글로벌 SaaS 형태의 의료 AI
• 플랫폼연구자·의료 전문가·엔지니어가 사용하는 Web UI
• What design/engineering challenges will I face? (Focus Area)
• 이질적인 시스템을 하나의 End-to-End 플랫폼으로 통합
• 글로벌 환경에서 안정적으로 동작하는 멀티클라우드 아키텍처 설계
• TB~PB 규모의 의료 데이터를 처리하는 대규모 데이터 파이프라인
• 의료 도메인 특유의 규제·보안 요구사항을 충족하는 설계
• 다양한 사용자 워크플로우를 고려한 도구형 UX 설계
• 프로젝트 단위의 기술 결정 및 이해관계 조율
• What kind of engineer fits well here? (Ideal Profile)
• 전체 시스템의 “흐름”과 “구조”를 설계하는 데 흥미가 있는 분
• 스스로 문제를 정의하고 해결 방향을 만드는 분
• 여러 직군과 깊이 있는 협업을 즐기는 분
• 의료나 AI가 낯설더라도 배움을 즐기고 성장 의지가 있는 분
• 글로벌 임팩트를 가진 AI 플랫폼을 만들고 싶은 분
• How will I grow? (Opportunities)
• 복잡한 AI·데이터 시스템을 총괄적으로 설계하는 경험
• 글로벌 의료 AI SaaS 플랫폼 구축 경험
• Research–MLOps–Engineering이 맞물린 대규모 조직 구조에서의 성장
• 플랫폼 아키텍처 전반에 영향을 미치는 핵심 기술 결정 기회
• 소규모 조직(팀)의 운영·성과 관리·구성원 성장 코칭 등을 주도하며 리더십을 확장할 기회
• 데이터 파이프 라인, 대규모 데이터와 모델 저장소, 모델 학습/서빙 인프라 등 다양한 시스템을 하나의 플랫폼 경험으로 통합하는 핵심 아키텍처를 설계하고 구현
• 대규모 의료 데이터를 다루는 데이터 파이프라인, GPU 클러스터 기반의 분산 학습 환경, 안정적인 모델 서빙 시스템을 설계·구축·운영
• 제품 요구사항을 분석하고, 프로젝트 단위를 end-to-end로 책임지고 추진하며 기술·제품·사용자 요구를 종합적으로 조율
• AI 연구자, 의료 전문가, MLOps 엔지니어 등의 실제 사용성을 고려한 도구형 Web UI를 간단한 프론트엔드 구현을 통해 제공
• 플랫폼의 확장성, 품질, 개발 생산성을 높이기 위해 AI 기반 개발 도구(Cursor, Codex, ChatGPT, Claude Code 등)를 적극적으로 활용하며 효율적인 개발 문화 구축
[Tech Stack]
AI Platform Department는 AI를 활용해 품질을 유지하면서 생산성을 극대화하는 엔지니어링 문화를 지향합니다.
• Backend
• Go(Golang) & Python 중심 개발
• REST/gRPC 기반 인터페이스
• PostgreSQL, NoSQL, Kafka
• 대규모 의료·AI 워크로드 대응 마이크로서비스 아키텍처
• AI 기반 개발 자동화
• Frontend
• TypeScript + React
• 디자인 시스템 기반 UI 개발
• 다양한 도메인의 전문가가 사용하는 도구형 UX 설계
• AI 기반 코드 생성 및 테스트 자동화
• AI Serving / Training
• Kubernetes, Docker
• AWS/GCP/Azure 기반 멀티클라우드
• GitHub Actions, Argo CD
• Prometheus, Grafana, Loki
• 의료 규제 요구에 적합한 안전·투명 운영 체계
• Data / MLOps
• Airflow, Prefect 기반 데이터 파이프라인 관리
• 의료 데이터 및 모델에 대한 거버넌스/추적
• RBAC 기반 안전한 데이터 접근
• 의료 Foundation Model용 SaaS 플랫폼 구축
• 프로젝트 하나를 처음부터 끝까지 직접 리드하여 완성시킨 경험
• 의료 산업·생명과학·AI 기술 분야에 대한 높은 관심 또는 동기
• AI 연구자, 데이터 엔지니어, 의료 전문가 등 다양한 직군과의 협업 능력
• 복잡한 데이터·AI 기반 시스템을 구조적으로 이해하고 안정적으로 구현할 수 있는 역량
• SaaS 플랫폼 설계/개발 경험
• MLOps, AI 연구 지원 환경 구축 경험
• 서비스 간 통신, API, 인터페이스 설계 경험
• 소규모 팀 리딩 또는 주니어 엔지니어 멘토링 경험
• 조직/제품/기술 요구사항을 통합적으로 구조화하고 실행 전략으로 정리하는 능력
• 팀 비전 수립 및 구성원에게 명확히 전달하는 커뮤니케이션 리더십
• 글로벌 팀 환경에서 영어 기반 의사소통(문서/구두) 역량
• 기술·제품 요구 사항을 조율하는 이해관계자 커뮤니케이션 경험
• AI 연구자, 의료 전문가, 데이터 엔지니어 등과의 심층 협업 경험
루닛은 인공지능 기술을 통해 더 정확한 암 진단과 치료 효과 예측이 가능해지고, 환자를 위한 신속한 맞춤형 치료가 가능해지는 시대를 열고자 합니다.
[About the Team]
• What do we do? (Department Mission)
AI Platform Department 는 전 세계 환자의 진단과 치료에 실제로 사용되는 의료 AI 모델이 안정적으로 동작하도록 데이터·학습·운영·서빙 전반을 아우르는 기반 플랫폼을 구축합니다. 우리는 기술을 통해 암의 조기 발견과 정확한 치료라는 목표에 기여하고자 합니다.
• How do we work? (Work Style)
• 빠르게 시도하고 실사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선하는 개발 문화
• 문제 정의 단계부터 PM, AI 연구자, 엔지니어가 함께 참여하는 강한 협업 구조
• 품질을 지키면서 속도를 높이기 위해 AI 기반 개발·자동화 도구 적극 활용
• 명확한 기술 RFC와 코드 리뷰를 통한 투명한 기술 의사결정
• What kind of problems do we solve? (Design Philosophy)
• TB~PB 규모의 의료 데이터를 다루는 대규모 데이터 인프라 문제
• GPU 클러스터 기반의 분산 학습 및 모델 서빙 안정성 문제
• 의료 규제를 충족하면서도 연구 생산성을 보장하는 보안·거버넌스 문제
• 전 세계에 배포되는 의료 AI 모델의 글로벌 품질·재현성 확보 문제
• 다양한 직군이 사용하는 도구의 사용성 개선과 데이터 기반 의사결정 지원
• Who will I spend 8+ hours/day with? (Co-workers)
• 글로벌 인재로 구성된 AI 연구자, SW 엔지니어, MLOps 엔지니어 등 전문성 높은 동료들
• 영어와 한국어가 자연스럽게 공존하는 팀 환경
• 서로의 지식과 배경을 존중하며 함께 성장하는 문화
[About the Position]
• What will I build? (Scope of Work)
• 의료 데이터 처리 플랫폼
• 대규모 모델 학습 및 서빙 시스템
• Foundation Model 기반 서비스
• 글로벌 SaaS 형태의 의료 AI
• 플랫폼연구자·의료 전문가·엔지니어가 사용하는 Web UI
• What design/engineering challenges will I face? (Focus Area)
• 이질적인 시스템을 하나의 End-to-End 플랫폼으로 통합
• 글로벌 환경에서 안정적으로 동작하는 멀티클라우드 아키텍처 설계
• TB~PB 규모의 의료 데이터를 처리하는 대규모 데이터 파이프라인
• 의료 도메인 특유의 규제·보안 요구사항을 충족하는 설계
• 다양한 사용자 워크플로우를 고려한 도구형 UX 설계
• 프로젝트 단위의 기술 결정 및 이해관계 조율
• What kind of engineer fits well here? (Ideal Profile)
• 전체 시스템의 “흐름”과 “구조”를 설계하는 데 흥미가 있는 분
• 스스로 문제를 정의하고 해결 방향을 만드는 분
• 여러 직군과 깊이 있는 협업을 즐기는 분
• 의료나 AI가 낯설더라도 배움을 즐기고 성장 의지가 있는 분
• 글로벌 임팩트를 가진 AI 플랫폼을 만들고 싶은 분
• How will I grow? (Opportunities)
• 복잡한 AI·데이터 시스템을 총괄적으로 설계하는 경험
• 글로벌 의료 AI SaaS 플랫폼 구축 경험
• Research–MLOps–Engineering이 맞물린 대규모 조직 구조에서의 성장
• 플랫폼 아키텍처 전반에 영향을 미치는 핵심 기술 결정 기회
• 소규모 조직(팀)의 운영·성과 관리·구성원 성장 코칭 등을 주도하며 리더십을 확장할 기회
주요업무
AI Platform Department는 전 세계 병원과 연구기관에서 사용되는 의료 AI 제품의 기반이 되는 AI 플랫폼을 개발합니다.• 데이터 파이프 라인, 대규모 데이터와 모델 저장소, 모델 학습/서빙 인프라 등 다양한 시스템을 하나의 플랫폼 경험으로 통합하는 핵심 아키텍처를 설계하고 구현
• 대규모 의료 데이터를 다루는 데이터 파이프라인, GPU 클러스터 기반의 분산 학습 환경, 안정적인 모델 서빙 시스템을 설계·구축·운영
• 제품 요구사항을 분석하고, 프로젝트 단위를 end-to-end로 책임지고 추진하며 기술·제품·사용자 요구를 종합적으로 조율
• AI 연구자, 의료 전문가, MLOps 엔지니어 등의 실제 사용성을 고려한 도구형 Web UI를 간단한 프론트엔드 구현을 통해 제공
• 플랫폼의 확장성, 품질, 개발 생산성을 높이기 위해 AI 기반 개발 도구(Cursor, Codex, ChatGPT, Claude Code 등)를 적극적으로 활용하며 효율적인 개발 문화 구축
[Tech Stack]
AI Platform Department는 AI를 활용해 품질을 유지하면서 생산성을 극대화하는 엔지니어링 문화를 지향합니다.
• Backend
• Go(Golang) & Python 중심 개발
• REST/gRPC 기반 인터페이스
• PostgreSQL, NoSQL, Kafka
• 대규모 의료·AI 워크로드 대응 마이크로서비스 아키텍처
• AI 기반 개발 자동화
• Frontend
• TypeScript + React
• 디자인 시스템 기반 UI 개발
• 다양한 도메인의 전문가가 사용하는 도구형 UX 설계
• AI 기반 코드 생성 및 테스트 자동화
• AI Serving / Training
• Kubernetes, Docker
• AWS/GCP/Azure 기반 멀티클라우드
• GitHub Actions, Argo CD
• Prometheus, Grafana, Loki
• 의료 규제 요구에 적합한 안전·투명 운영 체계
• Data / MLOps
• Airflow, Prefect 기반 데이터 파이프라인 관리
• 의료 데이터 및 모델에 대한 거버넌스/추적
• RBAC 기반 안전한 데이터 접근
• 의료 Foundation Model용 SaaS 플랫폼 구축
자격요건
• AI 플랫폼·데이터 플랫폼 또는 대규모 시스템 개발 분야에서 10년 이상의 실무 경험• 프로젝트 하나를 처음부터 끝까지 직접 리드하여 완성시킨 경험
• 의료 산업·생명과학·AI 기술 분야에 대한 높은 관심 또는 동기
• AI 연구자, 데이터 엔지니어, 의료 전문가 등 다양한 직군과의 협업 능력
• 복잡한 데이터·AI 기반 시스템을 구조적으로 이해하고 안정적으로 구현할 수 있는 역량
• SaaS 플랫폼 설계/개발 경험
• MLOps, AI 연구 지원 환경 구축 경험
• 서비스 간 통신, API, 인터페이스 설계 경험
• 소규모 팀 리딩 또는 주니어 엔지니어 멘토링 경험
• 조직/제품/기술 요구사항을 통합적으로 구조화하고 실행 전략으로 정리하는 능력
• 팀 비전 수립 및 구성원에게 명확히 전달하는 커뮤니케이션 리더십
• 글로벌 팀 환경에서 영어 기반 의사소통(문서/구두) 역량
• 기술·제품 요구 사항을 조율하는 이해관계자 커뮤니케이션 경험
• AI 연구자, 의료 전문가, 데이터 엔지니어 등과의 심층 협업 경험
