JOIN US


루닛은 Learning Unit을 줄인 이름으로 머신러닝 기술을 이용하여 의학의 진보에 기여하는 회사입니다. 세계 대회에서 인정받은 이미지 인식 기술을 대량의 의료데이터에 접목하여 의사가 환자를 더 정확하게 진단할 수 있도록 도와주는 Data-driven Imaging Biomarker (DIB)라는 기술을 만들고 있습니다.

지난 2년간 꾸준히 연구개발을 진행하였고 그 결과 세계 최대의 영상의학 학회인 RSNA Annual Meeting 2016에서 동종 업계에서 가장 많은 4편의 초록 발표를 하게 되었고, 최고의 의료영상처리 학회인 MICCAI 2016에서 개최한 Tumor Proliferation Assessment Challenge 2016에서 Microsoft Research Asia, IBM Research Zurich를 제치고 1위를 하며 전 세계에서 가장 앞서있는 deep learning healthcare startup들 중 하나로 주목받고 있습니다.

이러한 성과들을 인정받아 K-Cube Ventures, SoftBank Ventures Korea, Formation 8, Intervest, Mirae Asset Venture Investment로부터 현재까지 약 58억원의 투자를 유치하였습니다.

의료영상을 통해 환자를 진단하는 과정은 본질적으로 컴퓨터비전 문제와 동일합니다. 입력된 영상으로부터 환자의 상태를 최대한 정확하게 알아내는 분야이기 때문입니다. 병원 내에 저장되어 있는 대규모의 영상 및 임상 데이터를 최대한 활용한다면 최근 머신러닝 기술들이 보여주고 있는 놀라운 성과들을 의학에서도 보게 될 것입니다. 의학에서는 1%의 성능향상으로 매우 많은 사람들의 생명을 살릴 수 있기 때문에 다른 분야에 비해 머신러닝 기술이 더욱더 가치있게 쓰일 수 있습니다.

의료영상 기반 진단에도 다양한 세부 분야들이 있는데, 저희는 그 중 조기진단용 영상 (Chest X-ray, Mammography)과 병리 영상에 집중하고 있습니다.

1. 조기진단용 영상

  • 폐암, 유방암과 같은 중요질환을 조기에 발견하는데 사용됩니다.
  • 하지만 조기진단용 영상의 특성상 정보량이 적어 인간의 눈으로 병변의 유무를 판단하기 어려운 경우들이 있습니다.
  • 그 결과 20%~30%의 암 환자들이 선별검사에서 발견되지 못하고 있는 상황입니다. 저희는 의사가 루닛의 인공지능과 함께 진단했을 때 이 수치들을 10% 수준으로 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다.

2. 병리 영상

  • 다양한 질환을 확진하고 치료계획을 세우는데 사용됩니다.
  • 하지만 판독에 시간과 노력이 많이 필요하고 주관적이기 때문에 판독 효율이 떨어지고 재현성에 한계가 있습니다.
  • 저희는 머신러닝 기술을 활용하여 병리 진단의 효율과 객관성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

루닛은 서울시에 위치한 상급종합병원 6곳과 진행하는 공동연구들을 통해 얻어진 데이터로 학습을 진행합니다. 이는 세계적인 경쟁력을 가진 규모로, 다른 어떤 곳보다 의학을 위한 머신러닝 연구에 최적화된 조건을 갖추고 있습니다. 또한 외부적으로는 각 분야 최고의 교수님들, 내부적으로는 의학이사(서울대학교 의과대학 가정의학과 전문의)와 긴밀하게 토론하면서 데이터와 문제에 대한 이해를 키워갈 수 있습니다.

저희의 기준은 세계입니다.

  • 루닛은 인류가 아직 해결하지 못한 문제를 세계에서 가장 제대로 풀어내는데 관심이 있고 그 과정에 가슴이 뛰는 사람들로 구성되어 있습니다.
  • 루닛은 weakly-supervised learning 기반 Data-driven Imaging Biomarker를 연구하고 있습니다. 최근 연구 결과들은 세계 최대규모의 영상의학회인 RSNA Annual Meeting 2016에서 조기진단용 영상 분석 분야 기업들 중 가장 많은 4편의 초록발표 승인을 받았습니다.
  • 유방 조직 슬라이드 이미지를 분석하여 종양의 진행 정도를 자동으로 평가하는 Tumor Proliferation Assessment Challenge 2016에서 Microsoft Research Asia, IBM Research Zurich등 유수의 팀과 경쟁하여 모든 task들에서 1위를 하였습니다.
  • Object localization 문제를 반복적인 분류문제로 전환한 AttentionNet으로 ILSVRC 2015 cls-loc task 5위에 올랐고, 각 문제에서 가장 독창적인 방법을 제안한 3개 팀 중 하나로 선정되어 워크샵 구두발표를 하였습니다.

개인의 성장이 곧 회사의 성장입니다.

  • 루닛에서는 언제든지 연구 개발에 관련된 깊은 토론을 가질 수 있는 동료들이 있습니다.
  • 학회/세미나 참가, 도서 구매등 개인의 성장에 필요한 활동에 대해 최대한의 지원을 합니다.
  • 딥러닝에 크게 기여중인 뉴욕대의 조경현 교수와 긴밀히 연구를 진행할 수 있습니다.
  • 주 2회 (머신러닝/의학) 연구 세미나를 통해 최신 연구 동향을 분석하고 각자의 연구에 대한 피드백을 받습니다.
  • 연구 결과의 논문화를 적극 장려합니다. ICLR, NIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV, MICCAI등의 학회에서 훌륭한 연구 성과를 발표하여 학계에 기여하고 스스로 성장할 수 있습니다.
  • 개발자들이 최신기술 트렌드를 접할 수 있는 기회를 제공합니다. 다양한 개발자 모임의 참가를 적극 장려합니다.

자기 주도적인 개발문화와 효율적인 협업 및 자동화를 추구합니다.

  • 개발환경 및 언어의 자율성을 보장합니다.
  • 효율적인 협업문화를 통해 최고의 개발자들과 함께 업무를 진행합니다.
  • 대규모 데이터로 다양한 실험을 효율적으로 하기 위해서는 자동화가 중요합니다. 루닛에서는 머신러닝을 위한 DevOps 시스템을 꾸준히 개발해 오고 있으며 앞으로도 핵심 자산으로 발전시켜나갈 것입니다.

장비와 데이터가 없어 연구개발에 문제가 생기지 않아야 합니다.

  • 최고의 개인장비, 연구장비를 지원합니다. 500만원 내에서 원하는 개인장비를 제공하며 연구장비는 당시 최신 GPU가 장착된 서버로 상시 충원됩니다.
  • 서울 시내 6개의 상급 종합병원과 공동연구를 진행하고 있습니다. 이는 세계적으로도 최대 규모의 데이터를 활용할 수 있는 환경입니다.

최고 수준의 보상과 자유로운 근무환경을 제공합니다.

  • 업계 최고 수준의 연봉 및 스톡옵션.
  • 자율 출퇴근제 및 자율 휴가제.
  • 4대보험 지원.
  • 중식 및 석식 제공.
  • 종합검진 및 건강관리비 지원.
  • 세미나 및 각종 관련 교육 지원.

저희와 함께 큰 문제를 풀어나가실 분들을 모십니다.

루닛은 전문연구요원 지정업체입니다. 다음과 같은 조건에 해당되시는 군 미필자 분들의 많은 지원 바랍니다.

  • 석사이상의 이공계 학위를 취득한 사람 (석/박사학위 통합과정 수료자 포함)
  • 사회복무요원소집대상자로서 이공계 학사학위를 취득한 사람

루닛의 Research Scientist는?

  • 자유로운 분위기 속에서 다양하고 도전적이며 창의적인 연구를 합니다.
  • 훌륭한 연구 결과의 논문화를 통해 학계에 기여합니다.
  • 최상의 환경 속에서 연구를 진행합니다. (풍부한 데이터, 최상급 장비)
  • 머신러닝, 데이터기반 의학의 최신 연구 동향을 항상 파악합니다.

루닛은 어떤 Research Scientist를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • 새로운 의학적 발견을 위한 머신러닝 연구.

다음과 같은 요건를 갖춘 분을 선호합니다.

  • 머신러닝에 깊은 관심과 열정.
  • 창의적인 사고 및 뛰어난 문제해결능력.
  • Linux, Python에 대한 경험.
  • 다양한 분야의 데이터를 다루어본 경험.
  • 최신 논문을 이해 및 분석하고 구현하는 능력.
  • 머신러닝 관련 프로젝트 진행 경험.
  • 다양한 오픈소스 프로젝트에서의 활동 경험.

루닛은 인턴십 제도를 운영중입니다. 3개월 이상의 인턴십을 희망하시는 분들도 지원이 가능합니다.

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류(자율형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 논문, github, 기타 프로젝트등
  • 실무진 면접 → 기술면접 → 임원진 면접의 프로세스로 진행될 예정입니다.

루닛은 어떤 Front-end Engineer를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • Native application 수준의 UI/UX를 가지는 HTML5 기반 front-end 개발.

다음과 같은 요건를 갖춘 분을 선호합니다.

  • HTML5의 canvas, javascript, jQuery 기반 웹 어플리케이션 개발 경험.
  • React, angular, electron 등 최신 프레임워크 경험.
  • Code의 가독성과 UI/UX의 디테일에 대한 욕심.
  • 디자이너와의 협업 경험.
  • 실제 마켓에 출시된 제품 개발에 참여한 경험.

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류(자율형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접 → 기술면접 → 임원진 면접의 프로세스로 진행될 예정입니다.

루닛은 어떤 Back-end Engineer를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • RESTful API server back-end 개발.

다음과 같은 요건를 갖춘 분을 선호합니다.

  • AWS 기반 서버 개발 경험.
  • Authentication / Session 관리 경험.
  • 관계형 DB, Linux, Python에 대한 경험.
  • Code의 가독성에 대한 욕심.
  • 실제 마켓에 출시된 제품 개발에 참여한 경험.

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류(자율형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접 → 기술면접 → 임원진 면접의 프로세스로 진행될 예정입니다.

루닛은 어떤 DevOps engineer를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • 의학 데이터의 수집, 비식별화, 관리.
  • 의학 데이터의 학습을 위한 infrastructure 구축.

다음과 같은 요건를 갖춘 분을 선호합니다.

  • 관계형 DB, Linux, Python에 대한 경험.
  • 가상화 시스템 구축 경험.
  • 대규모 데이터 수집, 관리, 처리 경험.
  • 분산 시스템 설계, 구축 경험.

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류(자율형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접 → 기술면접 → 임원진 면접의 프로세스로 진행될 예정입니다.
  • 백승욱 대표의 서울대 TED 강연 영상 (YouTube)
  • 기술력에서 구글을 제친 스타트업 (Forbes Korea)
  • ‘닥터 인공지능’, 의사가 놓친 결핵을 찾아내다 (한겨례)
  • 미래 ‘명의’ 조건… 시술 경험보다 딥러닝SW 확보에 달렸다. (머니투데이)
  • The Digital Hospital: 80+ Companies Reinventing Medicine (CB Insights)
  • South Korea’s Start-up Lunit Unveils Deep Learning Medical Image Analysis System (Pulse)
  • 기타 궁금하신 점은 언제든지 apply@lunit.io 로 연락 주십시오.