포지션 상세
[주식회사 바이언스, 어떤 곳인가요?]
바이언스는 의생명과학 연구를 위한 AI 기반의 영상 처리 및 시각화 기술 개발을 목표로 2022년 10월에 창업하였습니다. 회사 설립 이후 MVP에 대해 잠재력을 인정받아, 씨드 투자 유치 및 딥테크팁스를 포함한 각종 국가 사업 수주에 성공했습니다. 주요 사업으로 연구자들을 위한 영상 분석 플랫폼 및 디지털 병리 영상 분석 솔루션 등을 개발하고 있습니다.
바이언스는 질병 치료와 생명 연장 등 인류의 삶에 기여하는 의미 있는 과학적 발견을 이루고, 학문 발전에 이바지하는 사명을 가지고 있습니다. 120년전 스페인 신경생물학자 카할이 그의 노벨상 연구에서 자그마한 광학 현미경으로 뉴런의 구조를 밝혔듯이 바이언스에서 개발하는 AI기반 영상분석 플랫폼은 의생명과학자들에게 차세대 디지털 현미경으로써 과학의 진보를 이루게 할 것입니다.
1) 알고리즘 / AI 기술 개발
기존 알고리즘, AI 모델을 제품/데이터/로직에 맞게 최적화 및 커스터마이징
모델 추론 파이프라인 설계 및 서비스 적용
대표 기술 스택: Python, PyTorch
2) 대용량 데이터 시각화(고해상도 이미지/WSI 등)
대용량 영상 데이터의 효율적 처리·변환·전송을 위한 백엔드 컴퓨팅 기술 개발
고해상도/멀티해상도 이미지 시각화를 위한 처리 파이프라인 연동 및 성능 개선
대표 기술 스택: OpenSlide, CuSIM, Pyvips, OpenGL, GLSL
3) API 구축
서비스 요구사항에 맞춘 API 설계/구현(인증/권한/로깅/에러 처리 등)
데이터 처리, AI 서빙, 시각화 파이프라인을 연결하는 API 설계/구현
대표 기술 스택: Python, FastAPI
4) DB 구축
대용량 데이터 저장·조회 요구사항에 맞춘 DB 설계(스키마, 인덱스, 성능 최적화)
관계형/문서형 DB를 활용한 데이터 관리 체계 구축 및 운영
Python ORM 기반의 데이터 접근 계층 구현
대표 기술 스택: PostgreSQL, MongoDB, ORM(Python, SQLModel)
5) 서버 관리 / 인프라 구축
Linux 기반 서버 운영 및 서비스 안정화
Docker / Docker Compose 기반 배포·운영 환경 구축
분산·병렬 처리를 고려한 백엔드/인프라 아키텍처 설계 및 개선
대표 기술 스택: Linux, Docker, Docker Compose, Python
2) 기존 알고리즘/AI 모델을 특정 데이터·로직에 맞게 최적화/커스터마이징한 경험
3) 알고리즘/AI 모델을 서빙하기 위한 API 구축 경험
4) 기술 개발 기획 및 리딩 경험(또는 이에 준하는 역할 수행 경험)
5)자료구조/알고리즘/병렬 컴퓨팅 등 기본 CS 역량, 문제 해결 중심의 커뮤니케이션 능력
바이언스는 의생명과학 연구를 위한 AI 기반의 영상 처리 및 시각화 기술 개발을 목표로 2022년 10월에 창업하였습니다. 회사 설립 이후 MVP에 대해 잠재력을 인정받아, 씨드 투자 유치 및 딥테크팁스를 포함한 각종 국가 사업 수주에 성공했습니다. 주요 사업으로 연구자들을 위한 영상 분석 플랫폼 및 디지털 병리 영상 분석 솔루션 등을 개발하고 있습니다.
바이언스는 질병 치료와 생명 연장 등 인류의 삶에 기여하는 의미 있는 과학적 발견을 이루고, 학문 발전에 이바지하는 사명을 가지고 있습니다. 120년전 스페인 신경생물학자 카할이 그의 노벨상 연구에서 자그마한 광학 현미경으로 뉴런의 구조를 밝혔듯이 바이언스에서 개발하는 AI기반 영상분석 플랫폼은 의생명과학자들에게 차세대 디지털 현미경으로써 과학의 진보를 이루게 할 것입니다.
주요업무
[합류하시면 이런 일을 합니다]1) 알고리즘 / AI 기술 개발
기존 알고리즘, AI 모델을 제품/데이터/로직에 맞게 최적화 및 커스터마이징
모델 추론 파이프라인 설계 및 서비스 적용
대표 기술 스택: Python, PyTorch
2) 대용량 데이터 시각화(고해상도 이미지/WSI 등)
대용량 영상 데이터의 효율적 처리·변환·전송을 위한 백엔드 컴퓨팅 기술 개발
고해상도/멀티해상도 이미지 시각화를 위한 처리 파이프라인 연동 및 성능 개선
대표 기술 스택: OpenSlide, CuSIM, Pyvips, OpenGL, GLSL
3) API 구축
서비스 요구사항에 맞춘 API 설계/구현(인증/권한/로깅/에러 처리 등)
데이터 처리, AI 서빙, 시각화 파이프라인을 연결하는 API 설계/구현
대표 기술 스택: Python, FastAPI
4) DB 구축
대용량 데이터 저장·조회 요구사항에 맞춘 DB 설계(스키마, 인덱스, 성능 최적화)
관계형/문서형 DB를 활용한 데이터 관리 체계 구축 및 운영
Python ORM 기반의 데이터 접근 계층 구현
대표 기술 스택: PostgreSQL, MongoDB, ORM(Python, SQLModel)
5) 서버 관리 / 인프라 구축
Linux 기반 서버 운영 및 서비스 안정화
Docker / Docker Compose 기반 배포·운영 환경 구축
분산·병렬 처리를 고려한 백엔드/인프라 아키텍처 설계 및 개선
대표 기술 스택: Linux, Docker, Docker Compose, Python
자격요건
1) 분산·병렬 처리를 위한 인프라 및 백엔드 시스템 구축 경험2) 기존 알고리즘/AI 모델을 특정 데이터·로직에 맞게 최적화/커스터마이징한 경험
3) 알고리즘/AI 모델을 서빙하기 위한 API 구축 경험
4) 기술 개발 기획 및 리딩 경험(또는 이에 준하는 역할 수행 경험)
5)자료구조/알고리즘/병렬 컴퓨팅 등 기본 CS 역량, 문제 해결 중심의 커뮤니케이션 능력
