포지션 상세
의사의 눈 옆에 AI의 눈을 놓다.
Ainex Corporation은 내시경 검사실의 풍경을 바꾸고 있습니다.
의사가 내시경을 잡는 순간, ENAD가 함께 봅니다. 0.03초, 사람의 눈이 한 번 깜빡이는 시간 안에 병변을 찾아내고, 실시간으로 양·악성까지 판별합니다. 세계 최초 검출(CADe)과 진단(CADx)을 동시에 수행하는 통합형 내시경 AI — 위와 대장, 두 영역 모두에서 의료기기 최고 등급(3등급) 인허가를 획득한 유일한 솔루션입니다.
지금 이 순간에도 서울대학교병원을 포함한 100개 이상 의료기관에서, 싱가포르 국립대학병원(NUH)에서, 베트남과 태국의 내시경실에서, ENAD는 환자 곁의 '제3의 눈'으로 작동하고 있습니다.
━━ 이 포지션에 대하여 ━━
당신이 학습시킨 모델이 내일 아침 내시경실에서 암을 찾습니다.
대부분의 AI 엔지니어는 모델을 만들고 논문을 씁니다.
여기서는 모델을 만들고, 그 모델이 실제 병원에 배포되고, 실제 의사 옆에서 실시간으로 작동하고, 실제 환자의 용종을 찾아냅니다. 오늘 커밋한 코드가 다음 달 100개 병원의 내시경 화면에 올라갑니다.
ENAD는 0.03초 만에 내시경 영상에서 병변을 검출하고 양·악성을 판별하는 실시간 AI입니다. 위·대장 내시경 모두 의료기기 3등급 인허가를 획득했고, 7개국에서 사용되고 있습니다. 이 모델을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 많은 질환에 대응할 수 있도록 진화시키는 일을 함께할 엔지니어를 찾습니다.
연구실이 아니라 임상 현장에서 증명되는 AI를 만들고 싶다면, 이 자리입니다.
━━ KEY NUMBERS ━━
· 100+ 국내 도입 병원 (대학병원·검진센터·국공립병원)
· 7개국 글로벌 인허가 — 한국(MFDS)·싱가포르(HSA)·태국(T-FDA)·콜롬비아(INVIMA)·베트남·말레이시아등
· 위·대장 내시경 AI 3등급 + 혁신의료기기 지정 + 비급여 수가 적용
· 올림푸스한국 전략적 파트너십 체결
· CES 2023 혁신상 · 아기유니콘 200 · 조달청 혁신제품 지정
· ENAD 핵심 모델(CADe/CADx/CAD-G/CAD-Gx) 설계, 학습, 성능 최적화
· 내시경 영상 기반 실시간 병변 검출(Detection) 및 분류(Classification) 모델 개발
· 위암 전구 병변(전암성 병변) 등 신규 적응증 모델 확장
· 모델 경량화 및 추론 속도 최적화
[데이터 파이프라인]
· 내시경 영상 데이터 수집·전처리·증강(Augmentation) 파이프라인 설계 및 운영
· 학습 데이터셋 버전 관리 및 실험 추적(Experiment Tracking)
[임상 검증 & 규제 대응]
· 모델 성능 평가 지표 설계 및 임상 검증 데이터 분석 (민감도, 특이도, ADR 등)
· 인허가용 기술 문서 작성 지원 (알고리즘 설명서, 성능 시험 보고서)
[연구 & 혁신]
· 의료진과의 공동 연구 참여 — 실제 임상 데이터 기반 논문 발표 기회
· 차세대 ENAD 로드맵에 반영할 신규 기능 제안 및 PoC 개발
· PyTorch 기반 모델 학습·평가·배포 경험
· Object Detection 또는 Image Classification/Segmentation 모델 개발 경험
· Python 기반 데이터 전처리 및 실험 파이프라인 구축 역량
· 논문을 읽고 핵심 기법을 구현·적용해 본 경험
· Git 기반 협업에 익숙한 분
━━ 기술스택 / 툴 ━━
Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, TensorRT, ONNX, Docker, Linux, Git, Weights & Biases
Ainex Corporation은 내시경 검사실의 풍경을 바꾸고 있습니다.
의사가 내시경을 잡는 순간, ENAD가 함께 봅니다. 0.03초, 사람의 눈이 한 번 깜빡이는 시간 안에 병변을 찾아내고, 실시간으로 양·악성까지 판별합니다. 세계 최초 검출(CADe)과 진단(CADx)을 동시에 수행하는 통합형 내시경 AI — 위와 대장, 두 영역 모두에서 의료기기 최고 등급(3등급) 인허가를 획득한 유일한 솔루션입니다.
지금 이 순간에도 서울대학교병원을 포함한 100개 이상 의료기관에서, 싱가포르 국립대학병원(NUH)에서, 베트남과 태국의 내시경실에서, ENAD는 환자 곁의 '제3의 눈'으로 작동하고 있습니다.
━━ 이 포지션에 대하여 ━━
당신이 학습시킨 모델이 내일 아침 내시경실에서 암을 찾습니다.
대부분의 AI 엔지니어는 모델을 만들고 논문을 씁니다.
여기서는 모델을 만들고, 그 모델이 실제 병원에 배포되고, 실제 의사 옆에서 실시간으로 작동하고, 실제 환자의 용종을 찾아냅니다. 오늘 커밋한 코드가 다음 달 100개 병원의 내시경 화면에 올라갑니다.
ENAD는 0.03초 만에 내시경 영상에서 병변을 검출하고 양·악성을 판별하는 실시간 AI입니다. 위·대장 내시경 모두 의료기기 3등급 인허가를 획득했고, 7개국에서 사용되고 있습니다. 이 모델을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 많은 질환에 대응할 수 있도록 진화시키는 일을 함께할 엔지니어를 찾습니다.
연구실이 아니라 임상 현장에서 증명되는 AI를 만들고 싶다면, 이 자리입니다.
━━ KEY NUMBERS ━━
· 100+ 국내 도입 병원 (대학병원·검진센터·국공립병원)
· 7개국 글로벌 인허가 — 한국(MFDS)·싱가포르(HSA)·태국(T-FDA)·콜롬비아(INVIMA)·베트남·말레이시아등
· 위·대장 내시경 AI 3등급 + 혁신의료기기 지정 + 비급여 수가 적용
· 올림푸스한국 전략적 파트너십 체결
· CES 2023 혁신상 · 아기유니콘 200 · 조달청 혁신제품 지정
주요업무
[모델 개발 & 고도화]· ENAD 핵심 모델(CADe/CADx/CAD-G/CAD-Gx) 설계, 학습, 성능 최적화
· 내시경 영상 기반 실시간 병변 검출(Detection) 및 분류(Classification) 모델 개발
· 위암 전구 병변(전암성 병변) 등 신규 적응증 모델 확장
· 모델 경량화 및 추론 속도 최적화
[데이터 파이프라인]
· 내시경 영상 데이터 수집·전처리·증강(Augmentation) 파이프라인 설계 및 운영
· 학습 데이터셋 버전 관리 및 실험 추적(Experiment Tracking)
[임상 검증 & 규제 대응]
· 모델 성능 평가 지표 설계 및 임상 검증 데이터 분석 (민감도, 특이도, ADR 등)
· 인허가용 기술 문서 작성 지원 (알고리즘 설명서, 성능 시험 보고서)
[연구 & 혁신]
· 의료진과의 공동 연구 참여 — 실제 임상 데이터 기반 논문 발표 기회
· 차세대 ENAD 로드맵에 반영할 신규 기능 제안 및 PoC 개발
자격요건
· 컴퓨터 비전 / 딥러닝 기반 개발 경력 3년 이상 (또는 석·박사 학위 + 프로젝트 경험)· PyTorch 기반 모델 학습·평가·배포 경험
· Object Detection 또는 Image Classification/Segmentation 모델 개발 경험
· Python 기반 데이터 전처리 및 실험 파이프라인 구축 역량
· 논문을 읽고 핵심 기법을 구현·적용해 본 경험
· Git 기반 협업에 익숙한 분
━━ 기술스택 / 툴 ━━
Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, TensorRT, ONNX, Docker, Linux, Git, Weights & Biases
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