포지션 상세
[회사 소개]
GC메디아이는 전국 1만 6천여 병·의원과 8천여 약국에 EMR 서비스를 제공하는 녹십자홀딩스 계열 코스닥 상장사입니다.
• 네트워크: 국내 의원급 EMR 시장 점유율 1위
• 데이터: 연간 2억 건 이상 의료 데이터 처리, 공급 시장점유율 80%
• AI 인프라: AI 전담 조직, 자체 GPU 클러스터 및 LLM 보유
• AI 기반 진료·운영 자동화 솔루션 '의사랑AI'을 시작으로, 병·의원·약국을 넘어 제약사·보험·헬스케어 기업까지 연결하는 오픈 플랫폼 'Medical OS'로의 확장을 추진하고 있습니다.
[팀 소개]
데이터플랫폼팀은 클라우드 기반 서비스 인프라를 설계·구축하고, 빌드·배포·모니터링·장애 대응이 빠르고 안정적으로 이루어지는 환경을 만드는 팀입니다.
• 현재 집중 과제:
1. LLM 기반 AI 서비스 상용화를 위한 GPU 인프라 및 추론 파이프라인 구축
2. 오픈 플랫폼 확장에 맞춘 클라우드 인프라 아키텍처 고도화
3. 대량 트래픽 안정적 처리 체계 확보
4. CI/CD 고도화를 통한 개발 조직 배포 주기 단축
[이 포지션에서 해볼 수 있는 것]
• 대규모 프로덕션 트래픽을 직접 다룰 수 있습니다: 연간 2억 건 이상의 의료 데이터가 흐르는 환경에서 Kafka 기반 스트리밍과 Kubernetes 클러스터 운영을 경험할 수 있습니다.
• 클라우드 인프라 아키텍처를 직접 설계할 수 있습니다: 오픈 플랫폼으로의 확장이 진행되고 있어, 서비스 성장에 맞춰 인프라 구조를 함께 설계하고 발전시켜 나갈 수 있습니다.
• AI 서비스 인프라를 경험할 수 있습니다: 자체 LLM과 GPU 클러스터 환경에서 AI 모델의 학습·추론 파이프라인을 직접 구축·운영할 수 있습니다. 의료 도메인 특성상 데이터 보안과 규정 준수가 요구되는 환경에서의 설계 경험도 함께 쌓을 수 있습니다.
• 기술적 의사결정에 참여할 수 있습니다: 도구 선정부터 파이프라인 설계, 운영 방식까지 본인의 제안이 실제로 반영될 수 있는 구조입니다.
오픈 플랫폼 확장에 맞춘 클라우드 인프라 아키텍처 고도화
대량 트래픽 안정적 처리 체계 확보
CI/CD 고도화를 통한 개발 조직 배포 주기 단축
1. 클라우드 네이티브 플랫폼 설계 및 인프라 구축
2. 개발 생산성 향상을 위한 플랫폼 기반 마련
3. 플랫폼 안정성 확보 및 관찰성 강화
4. 의료 데이터 보안 및 컴플라이언스 대응
5. 플랫폼 운영 및 구축에 필요한 서비스 모듈 개발
• 경력 4년 이상 9년 이내
• 대졸(학사) 이상
[필수 요건]
• Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 환경 설계·운영 경험 (3년 이상)
• AWS, Azure, GCP 중 1개 이상 실무 경험
• Helm Chart 작성 및 CI/CD 파이프라인 설계·구축·운영 경험
• 컨테이너 오케스트레이션, 네트워킹, 스토리지에 대한 이해
• Kafka 기반 메시지 스트리밍 환경 운영
• WEB API 설계·개발·배포·운영 경험
• 자동화 스크립트/도구 개발 가능 (Go, Python, Bash 등)
• AI Agent를 활용한 코드·스크립트 작성 및 자동화 경험
GC메디아이는 전국 1만 6천여 병·의원과 8천여 약국에 EMR 서비스를 제공하는 녹십자홀딩스 계열 코스닥 상장사입니다.
• 네트워크: 국내 의원급 EMR 시장 점유율 1위
• 데이터: 연간 2억 건 이상 의료 데이터 처리, 공급 시장점유율 80%
• AI 인프라: AI 전담 조직, 자체 GPU 클러스터 및 LLM 보유
• AI 기반 진료·운영 자동화 솔루션 '의사랑AI'을 시작으로, 병·의원·약국을 넘어 제약사·보험·헬스케어 기업까지 연결하는 오픈 플랫폼 'Medical OS'로의 확장을 추진하고 있습니다.
[팀 소개]
데이터플랫폼팀은 클라우드 기반 서비스 인프라를 설계·구축하고, 빌드·배포·모니터링·장애 대응이 빠르고 안정적으로 이루어지는 환경을 만드는 팀입니다.
• 현재 집중 과제:
1. LLM 기반 AI 서비스 상용화를 위한 GPU 인프라 및 추론 파이프라인 구축
2. 오픈 플랫폼 확장에 맞춘 클라우드 인프라 아키텍처 고도화
3. 대량 트래픽 안정적 처리 체계 확보
4. CI/CD 고도화를 통한 개발 조직 배포 주기 단축
[이 포지션에서 해볼 수 있는 것]
• 대규모 프로덕션 트래픽을 직접 다룰 수 있습니다: 연간 2억 건 이상의 의료 데이터가 흐르는 환경에서 Kafka 기반 스트리밍과 Kubernetes 클러스터 운영을 경험할 수 있습니다.
• 클라우드 인프라 아키텍처를 직접 설계할 수 있습니다: 오픈 플랫폼으로의 확장이 진행되고 있어, 서비스 성장에 맞춰 인프라 구조를 함께 설계하고 발전시켜 나갈 수 있습니다.
• AI 서비스 인프라를 경험할 수 있습니다: 자체 LLM과 GPU 클러스터 환경에서 AI 모델의 학습·추론 파이프라인을 직접 구축·운영할 수 있습니다. 의료 도메인 특성상 데이터 보안과 규정 준수가 요구되는 환경에서의 설계 경험도 함께 쌓을 수 있습니다.
• 기술적 의사결정에 참여할 수 있습니다: 도구 선정부터 파이프라인 설계, 운영 방식까지 본인의 제안이 실제로 반영될 수 있는 구조입니다.
오픈 플랫폼 확장에 맞춘 클라우드 인프라 아키텍처 고도화
대량 트래픽 안정적 처리 체계 확보
CI/CD 고도화를 통한 개발 조직 배포 주기 단축
주요업무
[수행 업무]1. 클라우드 네이티브 플랫폼 설계 및 인프라 구축
2. 개발 생산성 향상을 위한 플랫폼 기반 마련
3. 플랫폼 안정성 확보 및 관찰성 강화
4. 의료 데이터 보안 및 컴플라이언스 대응
5. 플랫폼 운영 및 구축에 필요한 서비스 모듈 개발
자격요건
[지원 자격]• 경력 4년 이상 9년 이내
• 대졸(학사) 이상
[필수 요건]
• Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 환경 설계·운영 경험 (3년 이상)
• AWS, Azure, GCP 중 1개 이상 실무 경험
• Helm Chart 작성 및 CI/CD 파이프라인 설계·구축·운영 경험
• 컨테이너 오케스트레이션, 네트워킹, 스토리지에 대한 이해
• Kafka 기반 메시지 스트리밍 환경 운영
• WEB API 설계·개발·배포·운영 경험
• 자동화 스크립트/도구 개발 가능 (Go, Python, Bash 등)
• AI Agent를 활용한 코드·스크립트 작성 및 자동화 경험
