포지션 상세
[팀 소개]
저희는 투명성과 오버 커뮤니케이션을 중요한 일하는 방식으로 여깁니다. 여러 병원의 운영 일정이 동시에 맞물려 돌아가는 환경에서, 무엇을 먼저 하고 무엇을 뒤로 미룰지 끊임없이 판단하고 그 판단을 팀 전체가 공유하는 일이 일상적으로 일어납니다. 그래서 의사결정의 배경과 맥락, 진행 중인 고민까지 누구 하나 빠지지 않고 한 번 더 공유하고, "말 안 해도 알겠지"보다는 "한 번 더 공유하자"를 선택합니다. 개발자도 코드 안에만 머무르지 않고, 일들의 무게를 함께 가늠하고 순서를 만들어가는 자리에 자연스럽게 참여하게 됩니다.
[제품 소개]
저희 시스템의 중심에는 Scribe가 있고, 그 양옆에서 Survey와 Report가 환자가 병원에 도착하기 전부터 검진 결과를 받아본 후까지의 경험을 함께 책임집니다. 한 명의 환자가 검진을 받는 전 과정을 하나의 시스템으로 잇는 일이기 때문에, 병원마다 다른 검진 항목·진료 프로세스·EMR 환경 위에서도 동일한 사용자 경험을 만들어내야 하고, 그래서 도메인의 복잡도를 어디까지 모델링하고 어디서부터 추상화할지에 대한 판단이 모든 의사결정의 중심에 있습니다.
1. Scribe — 검진의 한가운데, AI 소견 생성
검진 데이터·상담 맥락·PDF 등 다양한 소스를 바탕으로 진찰소견의 초안을 AI가 먼저 만들어내고, 의사는 그 초안을 검토·수정해 확정합니다. 가장 시간이 많이 드는 소견 작성을 AI가 먼저 책임지기 때문에 의사는 환자를 마주하는 시간에 더 깊이 집중할 수 있고, 의사가 남긴 수정과 피드백은 다시 모델의 품질을 끌어올리는 자산이 되어 현장에서 매일 사용되며 다져진 AI 엔진이 저희 제품의 가장 단단한 기반이 됩니다.
2. Report — 검진의 마지막, 결과지 전달과 환자 챗봇
Scribe가 만들어낸 결과를 이메일·SMS·알림톡 등 다양한 채널로 환자에게 전달하고, 환자는 자신의 결과 이력을 다시 열어보거나 AI 챗봇으로 직접 질문할 수 있습니다. 외부에서 들어오는 다양한 형식의 PDF 결과지를 AI가 자동으로 분석·매칭해 병원 직원의 수작업을 크게 줄여 주는 일도 한 제품 안에서 함께 다룹니다.
3. Survey — 검진의 시작, 모바일 사전 문진
환자가 병원에 도착하기 전, 모바일에서 자신의 정보와 건강 상태를 미리 제출하는 제품입니다. 환자에게는 번거로운 대기 시간이 줄어드는 경험을, 병원에는 진료 전부터 환자의 맥락을 파악할 수 있는 운영 효율을 제공하며, 병원마다 다른 검진 항목·동의서·진료 흐름을 그대로 담아낼 수 있도록 설계되어 새로운 병원도 빠르게 도입할 수 있습니다.
[기술스택]
1. 서비스 아키텍처 — TypeScript, NestJS, pnpm/Turbo 모노레포 기반 마이크로서비스
2. 데이터 — PostgreSQL(TypeORM), Redis, BullMQ
3. 인프라·배포 — AWS (ECS, RDS Aurora, ElastiCache, S3), Terraform, GitHub Actions, CodeDeploy, CloudWatch, Grafana
4. 테스트·품질 — Jest, Cucumber
* 시스템의 작은 문제도 곧바로 병원 현장에 영향을 주기 때문에 모니터링과 에러 가시성을 일상적으로 챙기며 빠르게 대응합니다.
* 관계형 데이터베이스 설계 경험이 있고, 단순 CRUD를 넘어 변화를 받아낼 수 있는 데이터 모델링에 대해 고민해 본 분
* AWS 환경에서 서비스를 운영해 본 경험이 있고, 네트워크·운영체제 등 기본 CS 지식이 탄탄한 분
* 기본적인 프론트엔드 개발 경험이 있는분
* 빠르게 변화하는 AI 분야의 흐름을 꾸준히 따라가며, 그 변화를 자기 일에 어떻게 녹일지 고민하는 분
저희는 투명성과 오버 커뮤니케이션을 중요한 일하는 방식으로 여깁니다. 여러 병원의 운영 일정이 동시에 맞물려 돌아가는 환경에서, 무엇을 먼저 하고 무엇을 뒤로 미룰지 끊임없이 판단하고 그 판단을 팀 전체가 공유하는 일이 일상적으로 일어납니다. 그래서 의사결정의 배경과 맥락, 진행 중인 고민까지 누구 하나 빠지지 않고 한 번 더 공유하고, "말 안 해도 알겠지"보다는 "한 번 더 공유하자"를 선택합니다. 개발자도 코드 안에만 머무르지 않고, 일들의 무게를 함께 가늠하고 순서를 만들어가는 자리에 자연스럽게 참여하게 됩니다.
[제품 소개]
저희 시스템의 중심에는 Scribe가 있고, 그 양옆에서 Survey와 Report가 환자가 병원에 도착하기 전부터 검진 결과를 받아본 후까지의 경험을 함께 책임집니다. 한 명의 환자가 검진을 받는 전 과정을 하나의 시스템으로 잇는 일이기 때문에, 병원마다 다른 검진 항목·진료 프로세스·EMR 환경 위에서도 동일한 사용자 경험을 만들어내야 하고, 그래서 도메인의 복잡도를 어디까지 모델링하고 어디서부터 추상화할지에 대한 판단이 모든 의사결정의 중심에 있습니다.
1. Scribe — 검진의 한가운데, AI 소견 생성
검진 데이터·상담 맥락·PDF 등 다양한 소스를 바탕으로 진찰소견의 초안을 AI가 먼저 만들어내고, 의사는 그 초안을 검토·수정해 확정합니다. 가장 시간이 많이 드는 소견 작성을 AI가 먼저 책임지기 때문에 의사는 환자를 마주하는 시간에 더 깊이 집중할 수 있고, 의사가 남긴 수정과 피드백은 다시 모델의 품질을 끌어올리는 자산이 되어 현장에서 매일 사용되며 다져진 AI 엔진이 저희 제품의 가장 단단한 기반이 됩니다.
2. Report — 검진의 마지막, 결과지 전달과 환자 챗봇
Scribe가 만들어낸 결과를 이메일·SMS·알림톡 등 다양한 채널로 환자에게 전달하고, 환자는 자신의 결과 이력을 다시 열어보거나 AI 챗봇으로 직접 질문할 수 있습니다. 외부에서 들어오는 다양한 형식의 PDF 결과지를 AI가 자동으로 분석·매칭해 병원 직원의 수작업을 크게 줄여 주는 일도 한 제품 안에서 함께 다룹니다.
3. Survey — 검진의 시작, 모바일 사전 문진
환자가 병원에 도착하기 전, 모바일에서 자신의 정보와 건강 상태를 미리 제출하는 제품입니다. 환자에게는 번거로운 대기 시간이 줄어드는 경험을, 병원에는 진료 전부터 환자의 맥락을 파악할 수 있는 운영 효율을 제공하며, 병원마다 다른 검진 항목·동의서·진료 흐름을 그대로 담아낼 수 있도록 설계되어 새로운 병원도 빠르게 도입할 수 있습니다.
[기술스택]
1. 서비스 아키텍처 — TypeScript, NestJS, pnpm/Turbo 모노레포 기반 마이크로서비스
2. 데이터 — PostgreSQL(TypeORM), Redis, BullMQ
3. 인프라·배포 — AWS (ECS, RDS Aurora, ElastiCache, S3), Terraform, GitHub Actions, CodeDeploy, CloudWatch, Grafana
4. 테스트·품질 — Jest, Cucumber
주요업무
* 저희 제품은 도입하는 병원이 꾸준히 늘어나는 환경에서 만들어집니다. 그때마다 따라오는 다양한 요구사항을 정확히 캐치하고, 누적되는 복잡도를 적절한 모듈화 및 추상화로 다스리며, 다음 변화에서도 흔들리지 않을 확장성 있는 데이터 모델을 함께 다듬어 갑니다.* 시스템의 작은 문제도 곧바로 병원 현장에 영향을 주기 때문에 모니터링과 에러 가시성을 일상적으로 챙기며 빠르게 대응합니다.
자격요건
* NestJS의 핵심 개념을 이해하며, 모듈 설계와 코드 구조화에 대해 자기만의 고민이 있는 분* 관계형 데이터베이스 설계 경험이 있고, 단순 CRUD를 넘어 변화를 받아낼 수 있는 데이터 모델링에 대해 고민해 본 분
* AWS 환경에서 서비스를 운영해 본 경험이 있고, 네트워크·운영체제 등 기본 CS 지식이 탄탄한 분
* 기본적인 프론트엔드 개발 경험이 있는분
* 빠르게 변화하는 AI 분야의 흐름을 꾸준히 따라가며, 그 변화를 자기 일에 어떻게 녹일지 고민하는 분
