에뜨왈Applied Medical AI Engineer
- 경력
- 2~5년
- 고용 형태
- 정규직
- 마감
- 상시 채용
- 지역
- 서울 강동구서울 강동구 천호옛길 67, 4층
- 직군·직무
- 개발AI·머신러닝 엔지니어
- 출처
- 원티드
이 공고에서 요구하는 AI 역량
AI 활용 필수AI 관련 항목
- 주요 업무7곳
- 자격 요건2곳
- 우대 사항3곳
공고에서 찾은 문장
- 주요 업무
[의료 AI 모델 개발]
- 주요 업무
공개 모델을 기반으로 한국어 진료기록과 건강보험 도메인에 특화된 AI 모델 개발 및 최적화
- 주요 업무
[AI Agent 개발 및 개선]
- 주요 업무
LLM 기반 보험 검토·의료 AI Agent 설계, 개발 및 운영
- 주요 업무
외부 LLM과 자체 모델을 활용한 Agent 워크플로 및 성능 최적화
- 주요 업무
의료 데이터 검색, 도구 호출, EMR 연동을 위한 AI 시스템 개발
- 주요 업무
AI 모델과 Agent의 서빙 환경 구축 및 실제 제품 통합
- 자격 요건
Python, PyTorch 기반 AI/LLM 개발 경험이 있는 분
- 자격 요건
LLM 파인튜닝(SFT, LoRA/QLoRA 등) 또는 LLM 기반 Agent 시스템의 설계·개선 경험이 있는 분
- 우대 사항
[AI Agent 및 개발 환경]
- 우대 사항
RAG, Tool Calling, 워크플로 기반 AI Agent 개발 경험
- 우대 사항
LangChain, LangGraph, MCP 등을 활용한 AI 시스템 구축 경험
요구 경력
2~5년회사 소개
에뜨왈(Etoile)은 의료 현장의 복잡한 문제를 AI로 해결하는 기술을 개발하고 있습니다. 현재 LLM 기반 보험 검토 AI Agent를 개발·운영하고 있으며, 의료기관 EMR 연동과 의료 특화 AI 모델 개발로 기술을 확장하고 있습니다. 외부 LLM을 활용하는 데 그치지 않고, 필요에 따라 의료 도메인에 특화된 자체 모델을 개발해 실제 제품에 적용하고자 합니다. Applied Medical AI Engineer는 특정 기술이나 역할에 한정되지 않고 모델 개발부터 Agent 설계, 평가, 최적화, 제품 적용까지 주도적으로 문제를 해결하는 포지션입니다. 초기 스타트업에서 의료 AI가 실제 현장에 자리 잡는 과정을 함께 만들어갈 엔지니어를 찾습니다.
주요 업무
[의료 AI 모델 개발] • 공개 모델을 기반으로 한국어 진료기록과 건강보험 도메인에 특화된 AI 모델 개발 및 최적화 • 의료 데이터의 정보 추출, 구조화, 표준화 및 학습 데이터셋 구축 • 모델 학습, 평가, 오류 분석을 통한 성능 개선 [AI Agent 개발 및 개선] • LLM 기반 보험 검토·의료 AI Agent 설계, 개발 및 운영 • 외부 LLM과 자체 모델을 활용한 Agent 워크플로 및 성능 최적화 • 의료 데이터 검색, 도구 호출, EMR 연동을 위한 AI 시스템 개발 [AI 시스템 배포 및 제품 적용] • AI 모델과 Agent의 서빙 환경 구축 및 실제 제품 통합 • 정확도, 응답시간, 비용을 고려한 추론 성능 및 운영 효율 개선
자격 요건
• Python, PyTorch 기반 AI/LLM 개발 경험이 있는 분 • LLM 파인튜닝(SFT, LoRA/QLoRA 등) 또는 LLM 기반 Agent 시스템의 설계·개선 경험이 있는 분 • 학습·평가 데이터를 설계·정제하고, 모델 또는 Agent 성능을 평가해 본 경험이 있는 분 • Linux, Docker 및 GPU 기반 개발 환경을 이해하고 활용할 수 있는 분 • 기술적 문제를 스스로 정의하고, 실험과 구현을 통해 해결할 수 있는 분 • 결과와 실패 원인을 정량적 지표와 근거로 설명할 수 있는 분
우대 사항
[모델 학습 및 최적화] • SFT, LoRA/QLoRA, DPO, GRPO 등 모델 학습 및 성능 개선 경험 • 합성 데이터, 지식 증류(Distillation)를 활용한 모델 개발 경험 • FSDP, DeepSpeed 등 분산 학습 및 양자화·경량화 경험 • vLLM, SGLang, llama.cpp 등을 활용한 모델 서빙 및 추론 최적화 경험 [의료·헬스케어 도메인] • EMR/EHR, HL7 FHIR, OMOP CDM 등 의료 데이터 처리·연동 경험 • KCD, ICD, SNOMED CT, LOINC, ATC, EDI 등 의료 코드체계에 대한 이해 • 건강보험 청구·심사 데이터 및 급여기준에 대한 이해 • 한국어 임상 텍스트, 의료정보 비식별화, OCR, 음성인식 경험 [AI Agent 및 개발 환경] • RAG, Tool Calling, 워크플로 기반 AI Agent 개발 경험 • LangChain, LangGraph, MCP 등을 활용한 AI 시스템 구축 경험 • W&B, Langfuse 등 실험 추적 및 관측 도구 활용 경험 • Claude Code, Codex 등 AI 코딩 도구를 일상적으로 활용하는 분 [연구 및 산출물] • 공개 모델, 데이터셋, 논문, 오픈소스 기여 등 직접 만든 결과물을 보여줄 수 있는 분 • 관련 분야 석사 이상 학위 소지자 [이런 분과 함께하고 싶습니다] • 새로운 기술을 빠르게 학습하고 실제 문제 해결에 적용하는 분 • 외부 LLM과 자체 모델의 장단점을 이해하고 상황에 맞게 기술을 선택하는 분 • 모델 성능뿐 아니라 데이터 품질, 시스템 안정성, 실제 사용 경험까지 고민하는 분 • 실험 결과와 실패 원인을 분석하고 꾸준히 개선하는 분 • 초기 스타트업에서 주도적으로 일하며 팀과 함께 제품을 키워가는 과정을 즐기는 분
혜택 및 복지
[유연하게 일해요] • 11시~16시 코어타임만 지키면, 월 근무시간 안에서 출퇴근 시간을 자유롭게 정해요. • 월 근무시간을 초과하면 보상 휴가로 돌려드려요. [눈치 없이 쉬어요] • 연차는 자유롭게, 필요하면 시간 단위로도 쓸 수 있어요. • 연차와 별도로 여름방학 3일을 드려요. [든든하게 챙겨요] • 점심 식대를 하루 15,000원 지원해요. • 먹고 싶은 간식은 제한 없이 채워드려요. • 복지포인트를 반기마다 지급해요. (상반기 35만 원 / 하반기 15만 원) [일에만 집중할 수 있게] • 최신 노트북을 지원해요. • 개인 법인카드를 드리고, 업무에 쓴 비용은 경비로 처리해요.
채용 절차
서류 전형 ＞ 1차 기술 인터뷰 ＞ 2차 컬처핏 인터뷰 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 • 입사 후 3개월의 수습 기간을 거쳐 정규직으로 전환되며, 수습 기간에도 급여는 100% 지급됩니다. • 1차 인터뷰에서는 지원자가 직접 만든 모델, 프로젝트, 코드 등 결과물을 중심으로 이야기를 나눕니다. • 포트폴리오, GitHub, 논문 등 참고 자료가 있다면 함께 제출해 주세요. • 전형 일정과 절차는 상황에 따라 달라질 수 있으며, 결과는 개별 안내드립니다. • 제출 서류에 허위 사실이 확인되면 합격이 취소될 수 있습니다.
회사 정보
- 회사 규모50명이하
- 업력설립3년이하
- 퇴사율퇴사율5%이하
복지
- 출퇴근
- 보상
서울 강동구 천호옛길 67, 4층지도 보기