포지션 상세
카카오헬스케어 AI팀은 AI-native EHR을 만드는 '프로젝트 X' 직속 조직입니다. 우리는 기능 하나하나를 사람이 직접 조립하는 방식이 아니라, 의료 도메인을 이해하는 범용 AI agent와 그 agent를 떠받치는 실행 기반·평가 체계를 만들어, 그 위에서 수많은 기능이 복리로 자라나게 하는 플랫폼을 지향합니다. 즉 "기능마다 새 파이프라인을 만든다"가 아니라 "한 번 개선하면 모든 기능이 함께 좋아지는 구조"를 만드는 일입니다.
EHR은 단순한 애플리케이션이 아니라 병원 운영을 책임지는 운영체제(OS)에 가깝습니다. 우리는 그 위에서 agent가 안전하게 동작하도록 orchestration, memory, 도구 연동, 평가·관측, 안전 게이트를 갖춘 실행 기반 agent harness 를 기성 프레임워크의 조립이 아니라 밑바닥부터 직접 설계하고 구현합니다.
우리가 찾는 사람은 agent를 이미 완성형으로 아는 사람이 아닙니다.
탄탄한 기본기와 end-to-end 경험 위에 한 영역의 깊은 강점을 가진 분 입니다. 그리고, 그런 사람들이 모여 하네스 전체를 함께 만들어 가는 팀을 지향합니다.
• 하네스 위에 EHR 개발자가 subagent, skill, workflow를 손쉽게 올릴 수 있는 인터페이스 설계·개발
• 그 위에 올라간 기능들의 성능·신뢰성 향상 — 평가 체계 구축, 실행 추적·관측, 실패 구간 분석을 통한 개선 지원
• 온프레미스·클라우드 환경을 넘나드는 LLM 서빙·라우팅 설계·운영
• STT, OCR 등 제품에 필요한 AI 기술의 탐색·검증·도입과, 무엇을 도입하고 무엇을 직접 만들지에 대한 기술 의사결정 주도
• 복잡한 시스템 또는 ML 제품을 설계 구현 운영까지 end-to-end로 경험하고, 측정 가능한 지표로 개선 사이클을 돌려보신 분
• 다음 영역 중 한 가지 이상에서 깊은 강점을 가지신 분 — 모델 학습·파인튜닝 / 메모리·컨텍스트·데이터 시스템 / 분산 시스템·인프라·런타임 / 평가·실험 설계 / 관측성·신뢰성 엔지니어링 등, 하네스와 맞닿은 영역이라면 무엇이든 좋습니다.
• 모호한 문제를 구조화하고 프레임워크·도구의 추상화 너머에서 직접 진단·해결하며, 빠른 literature survey와 PoC를 바탕으로 본인의 기술적 의사결정을 stakeholder에게 설득할 수 있는 분
• Python으로 데이터 처리·실험·서비스화를 능숙하게 하고, Claude Code, Codex, Cursor 등 AI 개발 도구를 적극 활용하시는 분
EHR은 단순한 애플리케이션이 아니라 병원 운영을 책임지는 운영체제(OS)에 가깝습니다. 우리는 그 위에서 agent가 안전하게 동작하도록 orchestration, memory, 도구 연동, 평가·관측, 안전 게이트를 갖춘 실행 기반 agent harness 를 기성 프레임워크의 조립이 아니라 밑바닥부터 직접 설계하고 구현합니다.
우리가 찾는 사람은 agent를 이미 완성형으로 아는 사람이 아닙니다.
탄탄한 기본기와 end-to-end 경험 위에 한 영역의 깊은 강점을 가진 분 입니다. 그리고, 그런 사람들이 모여 하네스 전체를 함께 만들어 가는 팀을 지향합니다.
주요업무
• Agentic Browser가 브라우저를 이해하는 agent를 품듯, EHR을 이해하고 병원 안에서 안전하게 동작하는 general agent와 그 실행 기반(harness) 설계·구현• 하네스 위에 EHR 개발자가 subagent, skill, workflow를 손쉽게 올릴 수 있는 인터페이스 설계·개발
• 그 위에 올라간 기능들의 성능·신뢰성 향상 — 평가 체계 구축, 실행 추적·관측, 실패 구간 분석을 통한 개선 지원
• 온프레미스·클라우드 환경을 넘나드는 LLM 서빙·라우팅 설계·운영
• STT, OCR 등 제품에 필요한 AI 기술의 탐색·검증·도입과, 무엇을 도입하고 무엇을 직접 만들지에 대한 기술 의사결정 주도
자격요건
• 컴퓨터공학·머신러닝 또는 관련 분야 석사 혹은 이에 준하는 백그라운드와 3년 이상의 실무 경험(또는 그에 준하는 연구·오픈소스 기여) — agent 개발 경험이 없더라도, 새로운 AI 기술을 논문·코드 수준에서 스스로 흡수할 수 있는 탄탄한 기본기를 갖추신 분• 복잡한 시스템 또는 ML 제품을 설계 구현 운영까지 end-to-end로 경험하고, 측정 가능한 지표로 개선 사이클을 돌려보신 분
• 다음 영역 중 한 가지 이상에서 깊은 강점을 가지신 분 — 모델 학습·파인튜닝 / 메모리·컨텍스트·데이터 시스템 / 분산 시스템·인프라·런타임 / 평가·실험 설계 / 관측성·신뢰성 엔지니어링 등, 하네스와 맞닿은 영역이라면 무엇이든 좋습니다.
• 모호한 문제를 구조화하고 프레임워크·도구의 추상화 너머에서 직접 진단·해결하며, 빠른 literature survey와 PoC를 바탕으로 본인의 기술적 의사결정을 stakeholder에게 설득할 수 있는 분
• Python으로 데이터 처리·실험·서비스화를 능숙하게 하고, Claude Code, Codex, Cursor 등 AI 개발 도구를 적극 활용하시는 분
