포지션 상세
안녕하세요. Ainex Corporation은 소화기 질환 영역에서 임상 현장에 바로 쓰이는 의료 AI를 만드는 스타트업입니다.
위·대장 내시경 영상 기반 AI 진단보조 솔루션 ENAD를 통해 검사 중 병변을 실시간으로 검출·표시해 의료진의 의사결정을 돕고, 진료의 정확도와 일관성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
＜회사 소식＞
2026.01 올림푸스한국과 ENAD 국내 사업 확장을 위한 MOU 체결
2025.09 ENAD CADx, 식품의약품안전처 혁신의료기기 통합심사 통과(수가 적용 기반 마련)
2025.06 싱가포르 보건과학청(HSA) 인허가 획득 및 싱가포르 국립대학교병원(NUH) 등 주요 병원 공급 계약
2024.08 ENAD, 조달청 혁신제품 지정
2024.07 중소벤처기업부 ‘2024 아기유니콘 200’ 선정
2023 CES 2023 디지털 헬스케어 부문 혁신상 수상
2023.04 ‘AI 영상진단 보조 솔루션’ 부문 우수스타트업대상 선정
## 포지션 소개
ENAD는 추가 장비 없이 소프트웨어 하나로 내시경 검사를 통합 관리하는 의료영상 분석 제품입니다.
이 포지션은 고해상도 영상의 실시간 처리 성능과 AI 추론 엔진 연동 구조를 책임지고,
릴리즈 전 기술 리스크를 식별해 재발 방지 체계로 정리하는 역할입니다.
단순 구현을 넘어 제품 전체의 기술 판단 기준을 세우는 자리입니다.
**팀이 풀고 있는 문제**
• Standard ONE - 대장·위장, 제조사 구분 없이 추가 장비 없는 SW 하나로 통합 관리를 하기 위한 기술 개발
• Zero Missed - 주요 내시경 장비와 지연 없는 연동, 실시간 분석을 위한 최적화된 방법 개발
• Proven Stability - 상시 가동되는 에이징 테스트 시스템 구축 및 자동화 방법 개발
• Deep UX - 모든 장비와 연동하면서 각 제품에 특화된 UX 제공을 위한 SW적 기술 연구
• 장비별 제품군에 맞는 UI/UX 개발
• 고해상도 의료영상의 실시간 처리, 렌더링 및 표시 성능 최적화
• AI 모델 추론 엔진과 클라이언트 애플리케이션 간의 안정적인 연동 구조 설계
• CPU/GPU 사용량, 메모리, 지연시간, 멀티스레딩 및 예외 상황 분석·개선
• 영상처리 및 추론 런타임의 성능·호환성·재현성 이슈 해결
• Linux 기반 개발 환경에서 빌드, 디버깅, 배포를 수행한 경험이 있으신 분
• 성능, 안정성, 유지보수성을 고려한 소프트웨어 설계 경험이 있으신 분
• 복잡한 장애 또는 기술 이슈를 분석하고 근본 원인을 해결한 경험이 있으신 분
• 코드리뷰, 기술 문서화, 협업을 통해 팀의 개발 품질을 높인 경험이 있으신 분
## 이런 분과 잘 맞습니다
• 제품 전체의 흐름과 기술 리스크를 함께 보는 분
• 빠른 구현과 장기적인 품질 사이에서 합리적인 판단을 내릴 수 있는 분
• 현장 이슈를 단기 수정으로 끝내지 않고 재발 방지 구조로 개선하는 분
• 기술적 선택의 이유를 개발자와 비개발자 모두에게 명확히 설명할 수 있는 분
• 구성원이 더 안정적으로 문제를 해결할 수 있도록 기준과 구조를 만드는 분
## 우리는 이렇게 일합니다
• 모듈 경계와 성능 기준을 구현 이전 설계 단계에서 합의합니다.
• 코드리뷰, 정적 분석, 상시 에이징 테스트를 품질의 기본선으로 두고, 그 기준 자체를 개선하는 일도 업무로 봅니다.
• 릴리즈 전에 기술 리스크를 명시적으로 꺼내 놓고 우선순위와 대응 계획을 정합니다.
• 현장 이슈는 단기 수정으로 닫지 않고, 재발 방지 구조를 정리한 뒤 마무리합니다.
• 기술적 판단의 근거는 문서로 남겨 다음 사람이 같은 고민을 반복하지 않게 합니다.
• 주니어·미들이 스스로 판단할 수 있도록 기준을 만들고 리뷰로 지원합니다.
## AI를 이렇게 사용합니다
• Claude, Codex 기반 도구를 사용하며, ENAD 전용 AI harness를 제공합니다.
• 팀에 도움이 되는 skill과 plugin을 적극적으로 발굴해 도입합니다.
• AI 활용은 적극 지원합니다. 다만 AI는 도구일 뿐, 판단은 사람이 하고 책임도 사람의 몫입니다.
• 업무의 경계에 걸친 사안은 담당자의 판단을 존중합니다.
• 대부분의 문서는 자체 skill로 자동 생성되며, 사람은 검토에 집중합니다.
• 생산성은 높이되 맥락이 흩어지지 않도록, 코드리뷰와 테스트 기준을 함께 끌어올리며
완전 자동화와 수작업 사이의 적절한 지점을 계속 찾고 있습니다.
위·대장 내시경 영상 기반 AI 진단보조 솔루션 ENAD를 통해 검사 중 병변을 실시간으로 검출·표시해 의료진의 의사결정을 돕고, 진료의 정확도와 일관성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
＜회사 소식＞
2026.01 올림푸스한국과 ENAD 국내 사업 확장을 위한 MOU 체결
2025.09 ENAD CADx, 식품의약품안전처 혁신의료기기 통합심사 통과(수가 적용 기반 마련)
2025.06 싱가포르 보건과학청(HSA) 인허가 획득 및 싱가포르 국립대학교병원(NUH) 등 주요 병원 공급 계약
2024.08 ENAD, 조달청 혁신제품 지정
2024.07 중소벤처기업부 ‘2024 아기유니콘 200’ 선정
2023 CES 2023 디지털 헬스케어 부문 혁신상 수상
2023.04 ‘AI 영상진단 보조 솔루션’ 부문 우수스타트업대상 선정
## 포지션 소개
ENAD는 추가 장비 없이 소프트웨어 하나로 내시경 검사를 통합 관리하는 의료영상 분석 제품입니다.
이 포지션은 고해상도 영상의 실시간 처리 성능과 AI 추론 엔진 연동 구조를 책임지고,
릴리즈 전 기술 리스크를 식별해 재발 방지 체계로 정리하는 역할입니다.
단순 구현을 넘어 제품 전체의 기술 판단 기준을 세우는 자리입니다.
**팀이 풀고 있는 문제**
• Standard ONE - 대장·위장, 제조사 구분 없이 추가 장비 없는 SW 하나로 통합 관리를 하기 위한 기술 개발
• Zero Missed - 주요 내시경 장비와 지연 없는 연동, 실시간 분석을 위한 최적화된 방법 개발
• Proven Stability - 상시 가동되는 에이징 테스트 시스템 구축 및 자동화 방법 개발
• Deep UX - 모든 장비와 연동하면서 각 제품에 특화된 UX 제공을 위한 SW적 기술 연구
주요업무
**ENAD 개발 및 성능 최적화**• 장비별 제품군에 맞는 UI/UX 개발
• 고해상도 의료영상의 실시간 처리, 렌더링 및 표시 성능 최적화
• AI 모델 추론 엔진과 클라이언트 애플리케이션 간의 안정적인 연동 구조 설계
• CPU/GPU 사용량, 메모리, 지연시간, 멀티스레딩 및 예외 상황 분석·개선
• 영상처리 및 추론 런타임의 성능·호환성·재현성 이슈 해결
자격요건
• C++ 기반 상용 애플리케이션 개발 경력 **5년 이상** 또는 이에 준하는 역량을 보유하신 분• Linux 기반 개발 환경에서 빌드, 디버깅, 배포를 수행한 경험이 있으신 분
• 성능, 안정성, 유지보수성을 고려한 소프트웨어 설계 경험이 있으신 분
• 복잡한 장애 또는 기술 이슈를 분석하고 근본 원인을 해결한 경험이 있으신 분
• 코드리뷰, 기술 문서화, 협업을 통해 팀의 개발 품질을 높인 경험이 있으신 분
## 이런 분과 잘 맞습니다
• 제품 전체의 흐름과 기술 리스크를 함께 보는 분
• 빠른 구현과 장기적인 품질 사이에서 합리적인 판단을 내릴 수 있는 분
• 현장 이슈를 단기 수정으로 끝내지 않고 재발 방지 구조로 개선하는 분
• 기술적 선택의 이유를 개발자와 비개발자 모두에게 명확히 설명할 수 있는 분
• 구성원이 더 안정적으로 문제를 해결할 수 있도록 기준과 구조를 만드는 분
## 우리는 이렇게 일합니다
• 모듈 경계와 성능 기준을 구현 이전 설계 단계에서 합의합니다.
• 코드리뷰, 정적 분석, 상시 에이징 테스트를 품질의 기본선으로 두고, 그 기준 자체를 개선하는 일도 업무로 봅니다.
• 릴리즈 전에 기술 리스크를 명시적으로 꺼내 놓고 우선순위와 대응 계획을 정합니다.
• 현장 이슈는 단기 수정으로 닫지 않고, 재발 방지 구조를 정리한 뒤 마무리합니다.
• 기술적 판단의 근거는 문서로 남겨 다음 사람이 같은 고민을 반복하지 않게 합니다.
• 주니어·미들이 스스로 판단할 수 있도록 기준을 만들고 리뷰로 지원합니다.
## AI를 이렇게 사용합니다
• Claude, Codex 기반 도구를 사용하며, ENAD 전용 AI harness를 제공합니다.
• 팀에 도움이 되는 skill과 plugin을 적극적으로 발굴해 도입합니다.
• AI 활용은 적극 지원합니다. 다만 AI는 도구일 뿐, 판단은 사람이 하고 책임도 사람의 몫입니다.
• 업무의 경계에 걸친 사안은 담당자의 판단을 존중합니다.
• 대부분의 문서는 자체 skill로 자동 생성되며, 사람은 검토에 집중합니다.
• 생산성은 높이되 맥락이 흩어지지 않도록, 코드리뷰와 테스트 기준을 함께 끌어올리며
완전 자동화와 수작업 사이의 적절한 지점을 계속 찾고 있습니다.
