포지션 상세
리얼티쓰는 3D 치과 보철물 자동 생성을 위한 AI 파이프라인을 기반으로
치과 기공·보철 제작 전반의 디지털 워크플로우를 혁신하는 솔루션을 개발하고 있습니다.
AI 팀장은 이 과정에서 GAN, 3D 포인트 클라우드, 세그멘테이션, MLOps 전반을 리드하며
기술적 완성도뿐 아니라 실제 서비스 임팩트를 기준으로 한 의사결정
그리고 팀과 함께 운영 가능한 모델을 빠르게 만들고 개선해 나가는 개발 문화를 만들어가는 역할입니다.
논문이나 모델을 개인의 성과로 끝내기보다
팀과 공유하고 시스템으로 정착시키는 것을 중요하게 생각하며
정답이 정해지지 않은 문제를 정의하는 단계부터
제품·임상·엔지니어링 관점에서 함께 고민하는 분을 찾고 있습니다.
• 현재 운영 중인 치과 크라운/보철 관련 AI 기능을 기반으로 중·장기 AI 기능 로드맵 정리 및 우선순위 고도화
• 모델 연구 - 제품화 - 운영(MLOps)으로 이어지는 기존 개발 흐름을 조직 관점에서 재현 가능하게 정리
[모델 아키텍처 및 기술 리드]
• 기존 핵심 모델 구조에 대한 리뷰 및 개선 방향 제시
• 신규 모델/아키텍처 도입 시 성능·속도·메모리·운영 비용을 고려한 기술적 의사결정
[팀 리딩 및 협업]
• AI 엔지니어/리서처 채용, 멘토링 및 팀 단위 성장 지원
• 백엔드/프론트엔드/프로덕트/임상(치과기공사, 치과의사 등)과 협업하여 요구사항을 모델 및 시스템 스펙으로 구체화
• 코드 리뷰 및 기술 공유를 통한 개발 기준점 정비
[모델 개발 및 고도화]
• 3D 메시/포인트 클라우드, 의료 도메인 데이터를 활용한 모델 성능 개선 및 안정화
• 실서비스 데이터 및 트래픽을 기반으로 정확도·안정성·추론 속도 개선
• 데이터 파이프라인/전처리/증강 전략 표준화
[MLOps 및 운영]
• AWS 기반 인프라(S3, SQS, SSM, ECS/EKS 등) 환경에서 기존 모델 배포 및 운영 구조 고도화
• 모델 버전 관리, 실험 관리, 모니터링 지표 정비
• 장애 대응 및 재현 가능한 디버깅/테스트 체계 개선
• 총 경력 7년 이상의 소프트웨어 또는 머신러닝 개발 경험 (또는 이에 준하는 문제 해결 및 제품 개발 경험)
• 이 중 딥러닝 기반 모델 개발/운영 경험 4년 이상
• 3~7명 내외의 소규모 팀에서 기술 리드 또는 이에 준하는 역할 경험
[기술 역량]
• Python 3.x 및 PyTorch 기반 모델 개발 실무 경험
• 아래 항목 중 2개 이상에 대한 실무 경험
• GAN / 생성 모델 (2D 또는 3D)
• 3D 데이터 처리 (메시, 포인트 클라우드 – trimesh, open3d 등)
• 세그멘테이션, 객체 탐지(YOLO 등)
• 의료 영상 / 3D CAD·CAM 중 하나 이상의 도메인 경험
• 모델 성능 최적화 경험(속도·메모리·정확도 트레이드오프를 고려한 개선 경험)
• AWS 또는 유사 클라우드 환경에서의 모델 배포/운영 경험
• S3, SQS, EC2, Docker/ECR, CI/CD(GitHub Actions 등) 중 일부라도 실무에 활용해본 경험
[리더십 & 커뮤니케이션]
• 복잡한 기술 문제를 팀 또는 비개발자에게 구조적으로 설명할 수 있는 능력
• 우선순위를 설정하고 일정·품질·리소스 사이에서 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력
• 코드 리뷰 및 설계 리뷰를 통한 기술 품질 기준 유지 및 개선 경험
치과 기공·보철 제작 전반의 디지털 워크플로우를 혁신하는 솔루션을 개발하고 있습니다.
AI 팀장은 이 과정에서 GAN, 3D 포인트 클라우드, 세그멘테이션, MLOps 전반을 리드하며
기술적 완성도뿐 아니라 실제 서비스 임팩트를 기준으로 한 의사결정
그리고 팀과 함께 운영 가능한 모델을 빠르게 만들고 개선해 나가는 개발 문화를 만들어가는 역할입니다.
논문이나 모델을 개인의 성과로 끝내기보다
팀과 공유하고 시스템으로 정착시키는 것을 중요하게 생각하며
정답이 정해지지 않은 문제를 정의하는 단계부터
제품·임상·엔지니어링 관점에서 함께 고민하는 분을 찾고 있습니다.
주요업무
[AI 로드맵 및 전략 고도화]• 현재 운영 중인 치과 크라운/보철 관련 AI 기능을 기반으로 중·장기 AI 기능 로드맵 정리 및 우선순위 고도화
• 모델 연구 - 제품화 - 운영(MLOps)으로 이어지는 기존 개발 흐름을 조직 관점에서 재현 가능하게 정리
[모델 아키텍처 및 기술 리드]
• 기존 핵심 모델 구조에 대한 리뷰 및 개선 방향 제시
• 신규 모델/아키텍처 도입 시 성능·속도·메모리·운영 비용을 고려한 기술적 의사결정
[팀 리딩 및 협업]
• AI 엔지니어/리서처 채용, 멘토링 및 팀 단위 성장 지원
• 백엔드/프론트엔드/프로덕트/임상(치과기공사, 치과의사 등)과 협업하여 요구사항을 모델 및 시스템 스펙으로 구체화
• 코드 리뷰 및 기술 공유를 통한 개발 기준점 정비
[모델 개발 및 고도화]
• 3D 메시/포인트 클라우드, 의료 도메인 데이터를 활용한 모델 성능 개선 및 안정화
• 실서비스 데이터 및 트래픽을 기반으로 정확도·안정성·추론 속도 개선
• 데이터 파이프라인/전처리/증강 전략 표준화
[MLOps 및 운영]
• AWS 기반 인프라(S3, SQS, SSM, ECS/EKS 등) 환경에서 기존 모델 배포 및 운영 구조 고도화
• 모델 버전 관리, 실험 관리, 모니터링 지표 정비
• 장애 대응 및 재현 가능한 디버깅/테스트 체계 개선
자격요건
[경력]• 총 경력 7년 이상의 소프트웨어 또는 머신러닝 개발 경험 (또는 이에 준하는 문제 해결 및 제품 개발 경험)
• 이 중 딥러닝 기반 모델 개발/운영 경험 4년 이상
• 3~7명 내외의 소규모 팀에서 기술 리드 또는 이에 준하는 역할 경험
[기술 역량]
• Python 3.x 및 PyTorch 기반 모델 개발 실무 경험
• 아래 항목 중 2개 이상에 대한 실무 경험
• GAN / 생성 모델 (2D 또는 3D)
• 3D 데이터 처리 (메시, 포인트 클라우드 – trimesh, open3d 등)
• 세그멘테이션, 객체 탐지(YOLO 등)
• 의료 영상 / 3D CAD·CAM 중 하나 이상의 도메인 경험
• 모델 성능 최적화 경험(속도·메모리·정확도 트레이드오프를 고려한 개선 경험)
• AWS 또는 유사 클라우드 환경에서의 모델 배포/운영 경험
• S3, SQS, EC2, Docker/ECR, CI/CD(GitHub Actions 등) 중 일부라도 실무에 활용해본 경험
[리더십 & 커뮤니케이션]
• 복잡한 기술 문제를 팀 또는 비개발자에게 구조적으로 설명할 수 있는 능력
• 우선순위를 설정하고 일정·품질·리소스 사이에서 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력
• 코드 리뷰 및 설계 리뷰를 통한 기술 품질 기준 유지 및 개선 경험
