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루닛(Lunit)은 Learning Unit을 줄인 이름으로, AI 기술을 이용하여 의학의 진보에 크게 기여하자는 뚜렷한 목표를 가지고 있습니다. 의료 영상에서 나타나는 의학적으로 중요한 특징을 AI를 통해 발견하고 정의하여 의사가 환자를 더 정확하게 진단할 수 있도록 도와주는 Data-driven Imaging Biomarker (DIB)라는 기술을 만들고 있습니다. 저희는 이 문제를 세계에서 가장 멋지게 풀어내고 싶어하는, 그리고 그 과정에 가슴이 뛰는 사람들로 구성되어 있습니다.

루닛의 기준은 세계입니다. 저희는 지난 2년간 다음과 같은 세계적 연구 성과를 달성했습니다.

  • 저희는 세계 최고 권위의 영상의학 학회인 RSNA Annual Meeting 2016에서 비슷한 업종의 기업 중 가장 많은 4편의 연구를 발표하였습니다.
  • 유방 조직 슬라이드 이미지를 분석하여 종양의 진행 정도를 AI로 예측하는 Tumor Proliferation Assessment Challenge 2016에서 Microsoft Research Asia, IBM Research Zurich 등 유수의 팀과 경쟁하여 모든 task에서 1위를 하였습니다.
  • 2017년 4월에 열렸던 유방암 전이 여부를 AI로 예측하는 대회 CAMELYON에 최근 저희의 연구 결과를 제출하였고, leaderboard에서 Harvard medical school, MIT 등 유수의 팀을 제치고 1위를 기록하였습니다.
  • 물체의 위치 추정 문제를 반복적인 분류 문제로 풀어낸 AttentionNet으로 ILSVRC 2015 의 main task인 classification and localization 에서 5위에 올랐고, 이 문제에서 가장 독창적인 방법을 제안한 3개 팀 중 하나로 선정되어 Microsoft Research, Facebook AI Research 등의 기업과 함께 ILSVRC 공식 워크숍에서 구두발표를 하였습니다.
  • 이러한 루닛의 AI 연구는 ICCV’15, ECCV’16, MICCAI’16, USCAP’16, RSNA’16 등의 top-tier 공학, 의학 학회에서 발표되었습니다.

루닛은 이러한 성과를 인정받아 2017년 1월 세계적인 스타트업 미디어 CB Insights에서 선정한 AI 100 Startup에 한국 기업으로는 유일하게 이름을 올렸고, 현재 루닛은 세계에서 가장 앞서있는 의료 AI 스타트업 중 하나가 되었습니다.

의학에서는 단 1%의 성능향상으로도 매우 많은 사람의 생명을 살릴 수 있습니다. 다른 분야에 비해 AI 기술이 더욱더 가치 있게 쓰일 수 있습니다.

의료영상을 통해 환자를 진단하는 과정은 상당 부분 컴퓨터비전 문제와 유사합니다. 입력된 영상으로부터 환자의 상태를 최대한 정확하게 추정해야 하기 때문입니다. 병원 내에 저장된 대규모의 영상 및 임상 데이터를 최대한 활용한다면, 최근 AI 기술들이 보여주고 있는 놀라운 성과들을 의학에서도 보게 될 것입니다.

또한, 의료영상에 AI를 접목하면 새로운 의학적 발견을 하게 될 가능성이 있습니다. 지금까지의 의학은 전문가가 경험을 통해 특정 패턴을 발견하고 정의하며 발전해왔다면, AI는 대규모의 영상 데이터 및 임상 데이터로부터 전문가가 발견하지 못했던 복잡하고 새로운 패턴을 발견할 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

조기진단용 영상은 폐암, 유방암과 같은 중요 질환을 조기에 정확하게 발견하는 데 사용됩니다. 하지만 이 영상은 사람의 시각 인지능력이 병변의 유무를 완벽히 판단하기에 정보량이 적어 어려운 경우가 많습니다. 그 결과 20%~30%의 암 환자들이 선별검사에서 발견되지 못하고 있는 상황입니다. 저희는 AI가 의사의 진단을 도와줄 때 이 수치를 크게 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다.

2. 병리 영상

병리 영상은 다양한 질환을 확진하고 치료계획을 세우는데 사용됩니다. 조기진단용 영상과 다르게 병리 영상은 세포 수준의 시각 정보를 담고 있기 때문입니다. 정보의 양이 많은 만큼 의사가 이 영상을 판독하고 치료계획을 세우는 데 들이는 시간과 노력이 매우 큽니다. 저희는 AI 기술을 활용하여 병리 진단 및 치료 계획의 효율과 객관성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 집중하고 있는 조기진단용 영상(Chest X-ray, Mammography)과 병리 영상, 각각의 제품을 개발하고 있습니다. 모든 제품은 기본적으로 SaaS 형태를 지향하고 있으며 back-end는 HIPAA compliance를 준수하며 다양한 연동이 가능한 API 형태, front-end는 별도의 설치가 필요없는 web-based application을 지향하고 웹 표준을 준수하며 구현합니다. 조기 진단용 영상 및 병리 영상 모두 HTML5 canvas와 javascript를 적극적으로 활용하여 개발하고 있으며, 민감한 정보를 처리하기 위한 보안 기술 및 해상도가 높은 의료 영상을 효율적으로 다루는 다양한 기술이 적용됩니다.

1. 조기진단용 영상

  • 영상의학과 의사들이 친숙한 형태의 UI/UX를 웹 브라우저상에서 네이티브 애플리케이션 수준의 완성도와 사용성으로 제공합니다.
  • 조기진단용 영상을 최대한 정확하고 편리하게 판독할 수 있는 기능들을 포함하고, 진단 보조 알고리즘의 처리 결과를 시각화하여 직관적으로 전달하는 것이 목표입니다.

2. 병리 영상

  • 기존 현미경을 사용한 진단에서 디지털 병리 진단으로의 변화에 맞추어, 다양한 환경에서 디지털 병리 영상을 진단할 수 있도록 합니다.
  • 특히 해상도가 높은 병리 영상과 알고리즘의 결과를 효과적으로 시각화하기 위해 다양한 기술을 적용하고 있으며, 사용성 최적화를 위한 여러 기능을 제공하고 있습니다.

저희는 스타트업으로서 전례 없는 규모의 데이터를 확보했습니다. 국내의 서울대병원, 아산병원, 삼성병원, 세브란스병원을 비롯하여 미국의 UCSF, MD Anderson과 같은 최고 수준의 병원과 긴밀히 협력하며 양질의 데이터를 획득하고 함께 연구합니다. 루닛의 AI 연구팀은 영상의학과, 병리과, 가정의학과로 구성된 풀타임 전문의 팀과 함께 의료 데이터를 활용하여 연구합니다.

개인의 성장이 곧 회사의 성장입니다.

  • 루닛에는 언제나 연구 개발에 대해 깊이 토론할 수 있는 우수한 동료들이 있습니다.
  • 국제 학회 및 세미나 참가, 도서 구매 등 개인의 성장에 필요한 활동을 적극적으로 지원합니다.
  • 루닛의 공식 advisor인 NYU의 조경현 교수와 함께 토론하고 연구할 수 있습니다.
  • 매주 열리는 AI 및 의학 연구 세미나를 통해 최신 연구 동향을 분석하고 각자의 연구에 관해 토론합니다.
  • 연구 결과의 논문화를 적극적으로 지원합니다. CVPR, ICCV, ECCV, MICCAI, NIPS, ICML, ICLR등의 top-tier 학회에서 자신의 연구 성과를 발표하고 스스로 성장할 수 있습니다.
  • 다양한 개발자 모임의 참가를 적극적으로 지원하여 개발자들이 최신기술 추세를 접할 기회를 제공합니다.
  • 루닛은 누구나 의견을 내고 주도할 수 있는 수평적 기업 문화를 중시합니다.

최고의 연구 개발 환경을 제공합니다.

  • 최고의 개인 장비, 연구 장비를 지원합니다. 500만 원 내에서 원하는 개인 장비를 제공하며 연구 장비는 최신 GPU가 장착된 서버로 상시 충원됩니다.
  • 데이터는 항상 준비되어 있습니다. 국내의 서울대병원, 아산병원, 삼성병원, 세브란스병원을 비롯하여 미국의 UCSF, MD Anderson과 같은 최고 수준의 병원과 긴밀히 협력하며 양질의 데이터를 획득합니다.
  • 대규모 데이터로 다양한 실험을 효율적으로 하기 위해서는 자동화가 중요합니다. 루닛에서는 deep learning을 위한 DevOps 시스템을 꾸준히 개발해 오고 있으며 앞으로도 핵심 자산으로 발전시켜나갈 것입니다.

최고 수준의 보상과 자유로운 근무환경을 제공합니다.

  • 업계 최고 수준의 연봉 및 스톡옵션을 드립니다.
  • 출퇴근 시간과 휴가는 자유입니다.
  • 근무 중의 식사는 항상 회사가 지원합니다.
  • 종합검진 및 건강관리비를 지원합니다.

저희와 함께 큰 문제를 풀어나가실 분들을 모십니다.

루닛은 전문연구요원 지정업체입니다. 일반 지원자뿐만 아니라 다음과 같은 조건에 해당하시는 군 미필자분들도 많은 지원 바랍니다.

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

루닛의 현재 인증 및 허가 상황은 어떤가요?

Lunit은 인공지능 기술을 활용하여 흉부엑스레이, 유방촬영술 영상에서 병변의 특성을 검출하는 소프트웨어 (의료영상 검출 보조소프트웨어)로 국내외 인허가를 진행하고 있습니다.

식품의약품안전처와 세계 최초 인공지능 기술의 적용된 의료기기 허가, 심사 절차와 임상 유효성 평가 가이드라인을 마련하는데 적극적으로 참여했습니다. (링크1, 링크2)

루닛은 어떤 Regulatory Affairs를 찾고 있나요?

루닛은 현재 국내 RA 1분, 해외 RA 1분을 채용하고 있습니다.

루닛은 다음과 같은 국내 RA 분을 모십니다.

담당업무

  • 국내 식약처 의료기기 허가 문서 작성 및 진행 관련 업무
  • KGMP, ISO 13485 등 의료기기 제조소 인증 문서 작성 및 진행 관련 업무

자격요건

  • 필수사항
    • 의료기기 혹은 제약 분야의 국내 인허가 업무 경험자 (경력 2년 이상)
    • 의료기기 혹은 제약 분야의 Quality Assurance 업무 경험자
  • 우대사항
    • 컴퓨터 공학, 의공학 등 관련 계열 전공자

루닛은 다음과 같은 해외 RA 분을 모십니다.

Principal Responsibilities

  • Supervision and coordination of regulatory activities related to the product life cycle of medical devices in overseas mainly US and EU (notificiations, certificaitons and approvals as well as compliance with all necessary post-market surveillance activities)
  • Ensurance in collection of all related docummentation as required to receive agency approvals or in response to agency requests
  • Regulatory contact for the medical device business in US and EU; establishment and continuation of a regulatory network
  • Requirements
    • University/Bachelor's degree or equivalent as a scientist, technician, or engineer
    • Minimum 2 years of related experience in regulatory affairs for medical devices or pharmaceuticals
    • Strong knowledge of the regulatory requirements in US and EU
    • Fluent English language skills (verbal and written)
    • 담당업무
      • 해외 (미국, 유럽 포함) 인허가 문서 작성 및 관련 업무 (notifications, certifications, approvals, all necessary post-market surveillance activities 포함)
      • 인허가 관련 문서 취합 및 허가당국 보완 대응
      • 해외 인허가 관련 커뮤니케이션
    • 자격요건
      • 약학, 생명과학, 의공학 등 관련계열 및 컴퓨터 공학 관련계열 학사이상 전공자
      • 의료기기 및 제약 분야 해외 인허가 업무 경험자 (경력 2년 이상)
      • 영어 능통자
      • 해외 인허가 (i.e., 미국, 유럽) 심사 규정 등 관련 가이드라인 지식 보유자

    어떻게 지원하면 되나요?

    • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
    • 지원서류
      • 이력서 (자유형식)
      • 자기소개서 (자율형식, 루닛에 지원하는 이유 포함)
      • 자격증 사본 (해당 시)
    • 실무진 면접, 의학팀 면접, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.
    • 지원기간: 6월 30일 (적임자 채용시 조기 마감될 수 있습니다.)

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.

  • 관련 학과 전공 혹은 그에 상응하는 경력.
  • 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 (자유형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접, 기술 면접, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.

루닛의 Back-end(AIOps) Engineer는 어떤 일을 하나요?

루닛에서는 AIOps를 DevOps for AI로 정의 합니다. 루닛 내부에서 진행되는 수많은 AI 연구들을 효율적으로 진행하기 위한 환경을 제공하는 것을 목표로 하며 주로 다음과 같은 업무를 수행합니다.

  1. 데이터 수집, 정제 및 관리
    • 데이터는 AI 연구의 가장 중요한 파트입니다. 하지만 실제 현장의 데이터는 양이 부족하거나 즉시 활용하기에 질적인 면에서 부족한 측면이 많습니다.
    • 루닛의 AIOps팀은 이를 개선하기 위해 신규 데이터 수집, 정제활동을 하고 있습니다.
    • Deep Learning 모델의 학습을 위하여 다양한 형태의 데이터에 대한 Labeling 툴 개발 및 데이터 관리를 담당하고 있습니다.
  2. 효율적인 AI 학습 인프라 개발, 관리
    • 루닛의 AI 연구는 GPU 클러스터상에서 이루어지며 점차 요구되는 computing power가 증가하고 있습니다.
    • 루닛의 AIOps팀은 이를 개선하기 위해 자체 데이터센터와 클라우드 환경을 혼용해서 사용하는 확장성 있는 딥러닝 환경을 구축하려 합니다.
  3. AI 실험 결과의 평가, 관리
    • AI 연구는 절대 한번의 실험으로 끝나지 않습니다. 수많은 시행착오를 철저히 분석해야 성공적인 모델을 개발할 수 있습니다. 하지만 점점 회사 내에서 시도되는 실험의 수가 급증하면서 이를 체계적으로 이를 평가, 관리하기 위한 환경이 요구되고 있습니다.
    • 루닛의 AIOps팀은 이러한 요구를 충족시키기 위해 다양한 AI 실험들을 체계적으로 관리할 수 있는 환경을 구축하려 합니다.

루닛의 Back-end(AIOps) Engineer는 어떤 요건을 갖추어야 하나요?

전문 기술 영역에서 다음과 같은 과제를 해결 할 수 있는 Engineer를 찾고 있습니다.

  1. 루닛의 AIOps팀은 IDC와 Cloud Computing 환경을 Research Scientist 들에게 제공하고 있습니다. IDC 운영을 보조하는 솔루션 업체와 Cloud 서비스 제공 업체들의 도움이 있겠지만, 일정 수준 이상의 시스템 엔지니어링 지식과 경험이 필요합니다.
  2. 루닛의 Research Platform 개발은 아직 초기 단계로서 RDBMS, NoSQL, Restful API design, Web Server 개발과 같은 일반적인 웹서비스 개발에 관한 지식과 경험이 필요합니다.

루닛은 이런 과제를 해결하기 위해서 갖추어야 할 기본 요건을 다음과 같이 생각하고 있습니다.

  • 자동화에 대한 이해와 의지
  • 문서화에 대한 이해와 의지
  • 주어진 문제 상황을 해결하기 위해 익숙한 특정 언어, 프레임워크 외의 가용 도구들도 적절히 학습하여 사용할 수 있는 유연함과 학습능력
  • 관련 학과 전공 혹은 그에 상응하는 경력
  • MySQL 혹은 다른 Relational Database에 대한 기본적인 이해 및 사용 경험
  • Python에 대한 기본적인 이해 및 사용 경험

우대사항

  • 라이브러리 혹은 프레임워크 레벨에서 해결이 불가능하거나 제약사항이 많은 등 일반적 이지 않은 상황의 과제를 수행해 본 경험
  • Public/Private network, VPN, Firewall, SSH 등 IT 보안 인프라 구축에 대한 이해와 경험
  • 머신 러닝에 대한 기본적인 이해

루닛의 Back-end(AIOps) 팀에서 주로 사용하고 있는 기술은 다음과 같습니다.

  • MySQL, Postgresql, JAVA, Springboot, Python, Django, NodeJS, Express
  • Ubuntu, AWS, docker, Jenkins, Git, Confluence, Trello, Slack

사용을 검토하고 있거나 시작하고 있는 기술은 다음과 같습니다.

  • HDFS, Spark
  • MS Azure
  • Distributed Deep Learning Framework

위의 요건과 기술들을 전부 갖추지는 못 했더라도 새로운 기술에 대한 배우고 사용할 의지가 있는 분이라면 지원해주시길 바랍니다.

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류 (자유형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접, 기술 면접, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.

루닛은 어떤 Product Engineer를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • 루닛의 알고리즘을 제품화하는 과정에 필요한 모든 종류의 개발.

다음과 같은 요건를 갖춘 분을 선호합니다.

  • 관련 학과 전공 혹은 그에 상응하는 경력.
  • RESTful API에 대한 이해 및 활용 능력
  • 프로그래밍을 특정 언어, 프레임워크에 국한되지 않고 문제 상황을 해결하기 위한 도구의 개념으로 이해하고 계신 분
  • DICOM 관련 어플리케이션 개발 경험
  • Tensorflow, cuda, cudnn 관련 개발 경험
  • Library 혹은 프레임워크 레벨에서 해결이 불가능하거나 제약사항이 많은 등 일반적이지 않은 상황의 task를 수행해 본 경험
  • 새로운 언어나 tool등에 빠르게 적응할 수 있는 능력
  • Low level까지 디버깅하여 원인을 파악하고 해결해본 경험

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류 (자유형식)
    • 이력서
    • 그동안의 경험에 대해 알 수 있는 github, 기타 프로젝트등.
  • 실무진 면접, 기술 면접, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.

루닛은 어떤 Visual Designer를 찾고 있나요?

다음과 같은 역할을 담당하시게 됩니다.

  • 웹페이지 및 SNS 등 채널 컨텐츠 디자인
  • 컨퍼런스/이벤트/프레젠테이션 디자인
  • 웹 기반 제품의 UI/UX 디자인

다음과 같은 요건을 갖춘 분을 선호합니다.

  • 필수사항
    • 디자인 계열 전공 혹은 그에 상응하는 경력
    • Adobe Suite 숙련자 (Photoshop, Illustrator), XD 또는 Sketch 사용자
    • 인쇄 기본 지식이 있으신 분
    • 영어 커뮤니케이션 가능자
  • 우대사항
    • 머신러닝 / 의료에 대해 관심이 있으신 분
    • 인포그래픽 포트폴리오를 보유하신 분
    • 스타트업 관련 업무 경험이 있으신 분

어떻게 지원하면 되나요?

  • 지원방식: apply@lunit.io로 이메일 지원.
  • 지원서류
    • 이력서 (자유형식)
    • 포트폴리오 (자유형식)
  • 포트폴리오 리뷰와 면접, 역량테스트, 임원진 면접의 순서로 진행합니다.
  • 백승욱 대표의 서울대 TED 강연 영상 (YouTube)
  • 기술력에서 구글을 제친 스타트업 (Forbes Korea)
  • ‘닥터 인공지능’, 의사가 놓친 결핵을 찾아내다 (한겨레)
  • 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)
  • [주목! 바이오 벤처-루닛] "AI로 X레이 읽어 폐암·유방암 진단율 높일 것" (서울경제)
  • Lunit about to run it in 2017- the only Korean company in “The AI100” by CB Insights (Tech for Korea)
  • AI기반 의료영상 진단기업 ‘루닛’, 세계 100대 AI 기업 선정 (Venture Square)
  • [Bio & Tech] "IBM·MS보다 한수 위" 의료영상 진단 '루닛' (매일경제)
  • 인공지능에 비지니스 날개달기 (PDF download)
  • [MK바이오헬스 창업페스티벌] 올해의 벤처상 (매일경제)
  • 루닛, 알리바바클라우드 한국창업경진대회 예선서 우승 (ZDNet Korea)
  • 기타 궁금하신 점은 언제든지 apply@lunit.io 로 연락주세요.