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메디인테크는 의료 로봇 기술을 바탕으로 기존 내시경보다 직관적이고 편리하면서 50% 경량화된 전동식 내시경을 개발했습니다. 또한 인공지능 기술을 활용해 이상 부위 탐지 소프트웨어, 내시경 자율 제어를 통한 술기 보조 솔루션 등 의사의 편의성을 높이고 오진을 줄이는 기술을 보유하고 있습니다.
2026년 200억원 규모 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정 및 세계적 권위의 ‘에디슨 어워즈(Edison Awards)’에서 금상을 수상하며 국내외 무대에서 독보적인 기술력을 입증했습니다. ME-470의 KFDA 승인 획득과 범부처 의료기기 연구개발 우수 성과 기관 선정을 통해 제품의 완성도를 검증받았으며, 2024년 200억 규모의 시리즈 B 투자 유치 및 2025년 70억 규모의 소재부품기술사업 주관기관 선정 등 탄탄한 재무 구조와 대외적 신뢰를 바탕으로 의료기기 시장에서 폭발적인 성장을 이어가고 있습니다.
메디인테크와 함께 로보틱스 및 인공지능 기술을 바탕으로 의료기기 혁신에 함께할 소중한 인재를 모십니다.
[History]
2026.04 200억원 규모 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정
2026.04 Edison Awards Gold 수상
2025.12 대한민국 벤처 스타트업 특허 대상
2025.12 범부처저주기의료기기연구개발 사업 우수 수행기관 수상
2025.12 서울형 R&D 지원사업 우수성과 표창
2025.07 소재부품기술사업 주관기관 선정 (70억원)
2025.06 ME-470 KFDA 추가 획득
2024.05 200억원 규모 시리즈B 투자 유치 완료
2023.10 코리아 AI 스타트업 100 선정
2023.05 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업 10대 대표과제 선정
2022.06 중소벤처기업부 아기유니콘 선정
2022.02 창업성공패키지 최우수졸업 중소벤처기업부장관상
2022.02 80억원 규모 시리즈A 투자 유치 완료
(에이티넘인베스트먼트, 스마일게이트인베스트먼트, 퓨처플레이)
2021.11 도전 K-스타트업 왕중왕전 최우수상 (장관상)
2021.10 새로운 경기 창업공모 대상 (경기도지사상)
2021.10 TIPS 과제 선정
2021.05 95억원 규모 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정
2020.12 시드라운드 투자 유치 완료 (퓨처플레이, 넥스트랜스)
2020.04 기술보증기금 벤처기업 인증 획득
2020.03 기업부설연구소 설립
2020.02 (주)메디인테크 법인 설립
[Medical AI 팀 소개]
Medical AI 팀은 세계 최초의 전동식 연성 내시경에 적용되는 AI 기반 술기 보조 및 진단 보조 솔루션을 연구합니다. 단순히 모델의 성능 개선 연구에 그치지 않고, 의료 도메인 특화 데이터 파이프라인 구축부터 모델 연구, 실시간 추론 최적화, 그리고 실제 임상 현장 배포에 이르는 End-to-End AI Lifecycle 전 과정을 주도합니다.
우리는 메디인테크의 독보적인 하드웨어 기술과 결합된 Vertical AI가 가진 파급력과 혁신 가치에 집중합니다. Medical AI 팀이 개발한 내시경 진단 보조 알고리즘은 이미 전국 검진센터와 의원에서 의료진의 정확한 진단을 돕고 있습니다. 나아가 우리는 AI 기반 술기 보조 솔루션이 탑재된 전동식 AI 내시경을 고도화하고 있으며, 장기적으로는 로보틱스와 AI의 융합을 통해 '내시경 자율 제어'라는 차세대 의료 혁신을 실현하고자 연구 역량을 집중하고 있습니다.
실제 의료 현장의 문제를 해결하며, 자신의 연구 성과가 환자의 생명을 구하는 실질적인 가치로 이어지는 보람을 느끼고 싶은 인재를 찾습니다. 특히 원하는 결과를 얻을 때까지 끝까지 파고드는 끈기를 가진 분, 가설 수립-실험 진행-로그 분석을 반복하며 답을 찾아가는 여정 자체에 즐거움을 느끼는 분을 기다립니다.
[채용 프로세스]
서류전형-코딩테스트 (해당 직군 한정)-1차 인터뷰-2차 인터뷰-최종합격
1차 인터뷰는 직무 역량 및 문화 적합성 확인을 위한 인터뷰 입니다.
2차 인터뷰를 통해 최종적인 업무 조율 및 근무 조건 협의를 진행합니다.
인터뷰 복장 제한은 없습니다. 편한 캐쥬얼 복장으로 참여해 주세요.
각 전형 합격 시 문자메시지를 통해 자세한 내용을 안내 드립니다.
https://www.medintech.co.kr
NVIDIA Jetson 등 엣지 디바이스 환경에서의 딥러닝 모델 배포 및 실시간 추론 구현
TensorRT, ONNX 등을 활용한 추론 가속화 및 하드웨어 타겟별 성능 최적화
Quantization(FP16/INT8), Pruning, Knowledge Distillation 등 경량화 기법 적용 및 정확도-속도 트레이드오프 분석
• 기존 영상처리 시스템 내 AI 추론 모듈 통합 및 C++ 최적화
자사 영상처리 애플리케이션에 AI 추론 모듈을 연동하기 위한 인터페이스 설계 및 구현
Python 기반 연구 코드의 C++ 컨버팅을 통한 모델 추론 및 전/후처리 성능 개선
Latency, Throughput, 메모리 사용량 최적화를 통한 제품 요구 사양 달성
• 시스템 레벨 성능 분석 및 개선
Nsight Systems, trtexec 등 프로파일링 도구를 활용한, 추론 구간을 포함한 전체 시스템의 병목 분석 및 개선
GPU/DLA/CPU 자원 배분 및 영상 입력-추론-출력 구간의 파이프라인 병렬화 최적화
다수 AI 기능이 동시 구동되는 환경에서의 리소스 스케줄링 및 전력·발열 조건을 고려한 시스템 최적화
• 모델 연구-제품 배포 프로세스 체계화
모델 변환-검증-탑재에 이르는 표준 워크플로우 정립 및 자동화 도구 구축
타겟 디바이스 기준 성능 벤치마크 테스트 체계 마련
• C++ 및 Python 기반의 실무 개발 역량(멀티스레딩, 메모리 관리 등 포함)을 갖추신 분
• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크에 대한 이해와 CNN, Transformer 등 주요 모델 구조 및 연산 특성에 대한 이해를 보유하신 분
• TensorRT, ONNX 등을 활용한 모델 변환 및 추론 최적화 경험이 있으신 분
• Linux 개발 환경 및 빌드 시스템 활용에 익숙하신 분
• 성능 병목을 정량적으로 분석하고, 개선 결과를 데이터로 검증하여 설명할 수 있는 분
• 한국어 원어민 또는 한국어 능통자
메디인테크는 의료 로봇 기술을 바탕으로 기존 내시경보다 직관적이고 편리하면서 50% 경량화된 전동식 내시경을 개발했습니다. 또한 인공지능 기술을 활용해 이상 부위 탐지 소프트웨어, 내시경 자율 제어를 통한 술기 보조 솔루션 등 의사의 편의성을 높이고 오진을 줄이는 기술을 보유하고 있습니다.
2026년 200억원 규모 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정 및 세계적 권위의 ‘에디슨 어워즈(Edison Awards)’에서 금상을 수상하며 국내외 무대에서 독보적인 기술력을 입증했습니다. ME-470의 KFDA 승인 획득과 범부처 의료기기 연구개발 우수 성과 기관 선정을 통해 제품의 완성도를 검증받았으며, 2024년 200억 규모의 시리즈 B 투자 유치 및 2025년 70억 규모의 소재부품기술사업 주관기관 선정 등 탄탄한 재무 구조와 대외적 신뢰를 바탕으로 의료기기 시장에서 폭발적인 성장을 이어가고 있습니다.
메디인테크와 함께 로보틱스 및 인공지능 기술을 바탕으로 의료기기 혁신에 함께할 소중한 인재를 모십니다.
[History]
2026.04 200억원 규모 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정
2026.04 Edison Awards Gold 수상
2025.12 대한민국 벤처 스타트업 특허 대상
2025.12 범부처저주기의료기기연구개발 사업 우수 수행기관 수상
2025.12 서울형 R&D 지원사업 우수성과 표창
2025.07 소재부품기술사업 주관기관 선정 (70억원)
2025.06 ME-470 KFDA 추가 획득
2024.05 200억원 규모 시리즈B 투자 유치 완료
2023.10 코리아 AI 스타트업 100 선정
2023.05 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업 10대 대표과제 선정
2022.06 중소벤처기업부 아기유니콘 선정
2022.02 창업성공패키지 최우수졸업 중소벤처기업부장관상
2022.02 80억원 규모 시리즈A 투자 유치 완료
(에이티넘인베스트먼트, 스마일게이트인베스트먼트, 퓨처플레이)
2021.11 도전 K-스타트업 왕중왕전 최우수상 (장관상)
2021.10 새로운 경기 창업공모 대상 (경기도지사상)
2021.10 TIPS 과제 선정
2021.05 95억원 규모 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업 주관기관 선정
2020.12 시드라운드 투자 유치 완료 (퓨처플레이, 넥스트랜스)
2020.04 기술보증기금 벤처기업 인증 획득
2020.03 기업부설연구소 설립
2020.02 (주)메디인테크 법인 설립
[Medical AI 팀 소개]
Medical AI 팀은 세계 최초의 전동식 연성 내시경에 적용되는 AI 기반 술기 보조 및 진단 보조 솔루션을 연구합니다. 단순히 모델의 성능 개선 연구에 그치지 않고, 의료 도메인 특화 데이터 파이프라인 구축부터 모델 연구, 실시간 추론 최적화, 그리고 실제 임상 현장 배포에 이르는 End-to-End AI Lifecycle 전 과정을 주도합니다.
우리는 메디인테크의 독보적인 하드웨어 기술과 결합된 Vertical AI가 가진 파급력과 혁신 가치에 집중합니다. Medical AI 팀이 개발한 내시경 진단 보조 알고리즘은 이미 전국 검진센터와 의원에서 의료진의 정확한 진단을 돕고 있습니다. 나아가 우리는 AI 기반 술기 보조 솔루션이 탑재된 전동식 AI 내시경을 고도화하고 있으며, 장기적으로는 로보틱스와 AI의 융합을 통해 '내시경 자율 제어'라는 차세대 의료 혁신을 실현하고자 연구 역량을 집중하고 있습니다.
실제 의료 현장의 문제를 해결하며, 자신의 연구 성과가 환자의 생명을 구하는 실질적인 가치로 이어지는 보람을 느끼고 싶은 인재를 찾습니다. 특히 원하는 결과를 얻을 때까지 끝까지 파고드는 끈기를 가진 분, 가설 수립-실험 진행-로그 분석을 반복하며 답을 찾아가는 여정 자체에 즐거움을 느끼는 분을 기다립니다.
[채용 프로세스]
서류전형-코딩테스트 (해당 직군 한정)-1차 인터뷰-2차 인터뷰-최종합격
1차 인터뷰는 직무 역량 및 문화 적합성 확인을 위한 인터뷰 입니다.
2차 인터뷰를 통해 최종적인 업무 조율 및 근무 조건 협의를 진행합니다.
인터뷰 복장 제한은 없습니다. 편한 캐쥬얼 복장으로 참여해 주세요.
각 전형 합격 시 문자메시지를 통해 자세한 내용을 안내 드립니다.
https://www.medintech.co.kr
주요업무
• 엣지 플랫폼 기반 AI 모델 탑재 및 추론 최적화NVIDIA Jetson 등 엣지 디바이스 환경에서의 딥러닝 모델 배포 및 실시간 추론 구현
TensorRT, ONNX 등을 활용한 추론 가속화 및 하드웨어 타겟별 성능 최적화
Quantization(FP16/INT8), Pruning, Knowledge Distillation 등 경량화 기법 적용 및 정확도-속도 트레이드오프 분석
• 기존 영상처리 시스템 내 AI 추론 모듈 통합 및 C++ 최적화
자사 영상처리 애플리케이션에 AI 추론 모듈을 연동하기 위한 인터페이스 설계 및 구현
Python 기반 연구 코드의 C++ 컨버팅을 통한 모델 추론 및 전/후처리 성능 개선
Latency, Throughput, 메모리 사용량 최적화를 통한 제품 요구 사양 달성
• 시스템 레벨 성능 분석 및 개선
Nsight Systems, trtexec 등 프로파일링 도구를 활용한, 추론 구간을 포함한 전체 시스템의 병목 분석 및 개선
GPU/DLA/CPU 자원 배분 및 영상 입력-추론-출력 구간의 파이프라인 병렬화 최적화
다수 AI 기능이 동시 구동되는 환경에서의 리소스 스케줄링 및 전력·발열 조건을 고려한 시스템 최적화
• 모델 연구-제품 배포 프로세스 체계화
모델 변환-검증-탑재에 이르는 표준 워크플로우 정립 및 자동화 도구 구축
타겟 디바이스 기준 성능 벤치마크 테스트 체계 마련
자격요건
• 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 분야 학사 학위 이상 소지자로, AI 모델 최적화·배포 또는 임베디드 소프트웨어 개발 분야에서 3년 이상의 실무 경력을 보유하신 분• C++ 및 Python 기반의 실무 개발 역량(멀티스레딩, 메모리 관리 등 포함)을 갖추신 분
• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크에 대한 이해와 CNN, Transformer 등 주요 모델 구조 및 연산 특성에 대한 이해를 보유하신 분
• TensorRT, ONNX 등을 활용한 모델 변환 및 추론 최적화 경험이 있으신 분
• Linux 개발 환경 및 빌드 시스템 활용에 익숙하신 분
• 성능 병목을 정량적으로 분석하고, 개선 결과를 데이터로 검증하여 설명할 수 있는 분
• 한국어 원어민 또는 한국어 능통자
