포지션 상세
injewelme는 비접촉식 생체 신호 측정 기술을 통해 의료기기급 승인 및 글로벌 디지털 헬스케어 혁신을 리드하고 있습니다.
당사의 핵심 솔루션인 DeepHealthVision (DHV)은 스마트폰이나 전용 카메라 영상을 기반으로 혈압(BP), 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 등의 생체 신호를 정밀하게 측정하는 최첨단 AI 시스템입니다.
세계 최고의 투자사인 Temasek 계열로부터의 투자 유치, 글로벌 코호트 연구(SingHealth, NHG, NUHS 등) 및 국방/보안·보험사 비즈니스 확장에 발맞추어, DHV의 알고리즘 고도화, 캘리브레이션(Calibration) 안정화, 그리고 모델 성능 고도화를 전담하여 이끌어갈 우수한 석사급 AI 개발자를 모십니다.
영상 기반 원시 데이터(Raw frame 데이터) 가공 및 딥러닝 모델 학습 트리거 운영.
혈압(BP), 심박수(HR) 측정 알고리즘의 성능 최적화 리드.
• 임상/필드 데이터 기반 AI 캘리브레이션(Calibration):
글로벌 파트너사(SingHealth, NHG, NUHS 등)에서 유입되는 코호트 데이터 분석.
데이터셋 내의 이상치(Outlier, ex. 맥압 변이 이상 등)를 통계적으로 스크리닝하고, 모델 재학습 시 데이터 편향(Bias) 방지 및 안정화 연구.
• 신호 처리/컴퓨터 비전 파이프라인 개발:
도메인 적응(Domain Adaptation) 및 신호 노이즈 제거 알고리즘 연구.
생체 신호(PPG, HRV) 추출 메커니즘 분석 및 의료기기 인증 기준에 준하는 성능 검증.
• 사내 SW 팀과의 상시 커뮤니케이션을 바탕으로 실무 적용되는 AI 개발 및 운영 진행
컴퓨터공학, 인공지능, 데이터사이언스, 바이오메디컬공학 등 관련 분야 석사 학위 소지자 (또는 학사 학위 소지자 중 이에 준하는 2년 이상의 풀타임 AI R&D 경력자).
• AI/Deep Learning 핵심 역량:
Python 기반의 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 숙련자.
CNN, RNN, Transformer, 혹은 시간에 따른 신호 변화를 다루는 시계열(Time-Series) 모델 설계 경험.
• 컴퓨터 비전 및 신호 처리 역량:
OpenCV 등을 활용한 영상 데이터 전처리 및 프레임 기반 픽셀 분석 능력.
디지털 신호 처리(DSP) 및 생체 신호 데이터(PPG, ECG, HRV 등)에 대한 수학적/통계적 분석 지식.
• 협업 능력:
GitHub 기반의 버전 관리 및 코드 리뷰가 원활하며, 연구 중심 조직(AI Lab) 내부의 빠른 피드백 루프에 적응할 수 있는 분.
당사의 핵심 솔루션인 DeepHealthVision (DHV)은 스마트폰이나 전용 카메라 영상을 기반으로 혈압(BP), 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 등의 생체 신호를 정밀하게 측정하는 최첨단 AI 시스템입니다.
세계 최고의 투자사인 Temasek 계열로부터의 투자 유치, 글로벌 코호트 연구(SingHealth, NHG, NUHS 등) 및 국방/보안·보험사 비즈니스 확장에 발맞추어, DHV의 알고리즘 고도화, 캘리브레이션(Calibration) 안정화, 그리고 모델 성능 고도화를 전담하여 이끌어갈 우수한 석사급 AI 개발자를 모십니다.
주요업무
• DHV 모델 알고리즘 고도화 및 재학습:영상 기반 원시 데이터(Raw frame 데이터) 가공 및 딥러닝 모델 학습 트리거 운영.
혈압(BP), 심박수(HR) 측정 알고리즘의 성능 최적화 리드.
• 임상/필드 데이터 기반 AI 캘리브레이션(Calibration):
글로벌 파트너사(SingHealth, NHG, NUHS 등)에서 유입되는 코호트 데이터 분석.
데이터셋 내의 이상치(Outlier, ex. 맥압 변이 이상 등)를 통계적으로 스크리닝하고, 모델 재학습 시 데이터 편향(Bias) 방지 및 안정화 연구.
• 신호 처리/컴퓨터 비전 파이프라인 개발:
도메인 적응(Domain Adaptation) 및 신호 노이즈 제거 알고리즘 연구.
생체 신호(PPG, HRV) 추출 메커니즘 분석 및 의료기기 인증 기준에 준하는 성능 검증.
• 사내 SW 팀과의 상시 커뮤니케이션을 바탕으로 실무 적용되는 AI 개발 및 운영 진행
자격요건
• 학력:컴퓨터공학, 인공지능, 데이터사이언스, 바이오메디컬공학 등 관련 분야 석사 학위 소지자 (또는 학사 학위 소지자 중 이에 준하는 2년 이상의 풀타임 AI R&D 경력자).
• AI/Deep Learning 핵심 역량:
Python 기반의 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 숙련자.
CNN, RNN, Transformer, 혹은 시간에 따른 신호 변화를 다루는 시계열(Time-Series) 모델 설계 경험.
• 컴퓨터 비전 및 신호 처리 역량:
OpenCV 등을 활용한 영상 데이터 전처리 및 프레임 기반 픽셀 분석 능력.
디지털 신호 처리(DSP) 및 생체 신호 데이터(PPG, ECG, HRV 등)에 대한 수학적/통계적 분석 지식.
• 협업 능력:
GitHub 기반의 버전 관리 및 코드 리뷰가 원활하며, 연구 중심 조직(AI Lab) 내부의 빠른 피드백 루프에 적응할 수 있는 분.
