기업소개

뷰노(VUNO)는 2014년 ​12월 ​창업한 ​의료인공지능 전문 ​기업으로 국내 1호 인공지능 ​의료기기를 ​선보였습니다. 의료영상(X-ray, ​CT, MRI)과 생체신호(호흡, ​맥박, 혈압, ​심전도) ​등 다양한 ​의료 ​데이터를 ​분석해 의료진의 진단을 ​돕는 ​소프트웨어를 개발합니다. 국내 ​최다 ​의료기관 ​도입으로 높은 임상 ​유효성을 입증했으며, ​우수한 ​인공지능 기술력을 ​바탕으로 의료 ​현장의 ​혁신을 일으키고 있습니다. ​2021년 코스닥 ​시장에 상장한 뷰노는 이제 글로벌 의료인공지능 선도 기업으로 입지를 다지고 있습니다.

담당하실 업무에 대하여 소개 드립니다.

[About the Team]

뷰노는 인공지능 기반 의료기기 SW와 헬스케어 서비스를 제공하는 기업입니다. 뷰노의 Biosignal u-Healthcare(ubiquitous-Healthcare)팀은 VUNO Med-DeepECG 와 VUNO HATIV의 알고리즘을 연구하고 개발합니다. 제품 개발의 전 과정에 참여하여 다양한 업무 조직과 긴밀한 협조를 통해 제품 고도화 및 글로벌 시장에 진출하는데 기여합니다.

1. VUNO Med-DeepECG

• 딥러닝 기반의 심전도 분석 소프트웨어로써, 12유도 심전도 데이터를 분석하여 심근경색, 심부전, 신장 기능 저하 등 질환의 유무를 판별
• 뷰노, 뷰노메드 딥ECG AMI 식약처 허가 획득
• 뷰노, 비침습 '신장기능저하 선별 AI' 뷰노메드 딥ECG Kidney 식약처 허가
• 뷰노, 글로벌 AI 학회 ICLR서 심전도 연구 논문 채택
• 뷰노, 유럽심장학회(ESC) 첫 참가… AI 심전도 분석 연구 4건 발표
• 뷰노, 심부전 선별 AI 성능 개선 연구 국제 학술지(JMIR Medical Informatics) 게재

2. VUNO HATIV

• HATIV P30: 개인용 휴대형 6유도 심전계로써, 일상에서 30 초 만에 심전도를 측정하고 알고리즘으로 부정맥 등의 유무를 판별
• HATIV K30: 키오스크형 심전도 측정 의료기기로써, 양손과 왼발을 전극에 올리면 30초 만에 6유도 심전도를 측정하고 주요 부정맥 리듬을 분석
• 뷰노의 사업 영역을 B2H(기업-병원)뿐만 아니라 B2C(기업-소비자) 영역까지 확장
• 뷰노, 만성질환 관리 브랜드 '하티브' 출시
• 뷰노, 하티브 P30 활용 심전도 검사 심평원 급여 인정
• 뷰노, 휴대용 심전계 '하티브' 표준 심전도 검사와 99% 진단 일치 (국제 학술지 2편 게재)
• 뷰노, 심전도 검사 일상화 선도… KIMES 2026에서 키오스크형 '하티브 K30' 등 전면 배치

[About the Position]

모집 포지션: AI Research Engineer (정규직)

심전도(ECG)를 중심으로 한 생체신호 데이터로 딥러닝 모델을 직접 설계·학습·검증하고, 이를 VUNO Med-DeepECG와 VUNO HATIV의 알고리즘으로 발전시키는 역할입니다. 국내 주요 병원과 협력하여 확보한 대규모 심전도 데이터와 실제 임상 현장에서 쌓이는 Real-World Data(RWD)를 활용해 모델을 개발하고, 다기관·외부 데이터에서 일반화 성능을 검증하며, 그 결과를 논문·인허가·제품으로 이어갑니다.

팀 내 임상 연구원, 임상의, 제품·개발 조직과

긴밀히 협력하여 문제 정의(질환·라벨 정의)부터 데이터셋 구축, 모델링, 성능 분석, 제품 반영까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행합니다.

1. Roles & Responsibilities

• 심전도 등 생체신호 기반 질환 판별·위험 예측·세그멘테이션 딥러닝 모델 연구 및 개발 (12유도 심전도, 6유도 휴대용 심전계 등 다양한 측정 환경 대응)
• 병원 임상 데이터 및 Real-World Data(RWD)를 활용한 모델 학습·검증, 외부/다기관 데이터에서의 일반화 성능 평가 및 모델 성능 고도화
• 데이터 전처리, 라벨링 기준, 학습·평가 파이프라인 설계 및 재현 가능한 실험 관리
• 임상 연구원·임상의와 협업하여 개발한 모델의 임상적 유효성 검증 연구 설계 및 성능 분석
• 의료기기 인허가(식약처/FDA 등)를 위한 알고리즘 성능 검증 및 기술 문서 기여
• 연구 결과를 주요 AI/의학 저널 및 학회에 논문으로 게재 또는 발표

2. Tech Stacks & Tool

• Programming languages/framework: Python, PyTorch, PyTorch Lightning, Hugging Face
• Experiment management: Weights & Biases, MLflow, Hydra
• Model deployment: ONNX
• Infrastructure: Linux, GPU server
• General: Git, Docker, Claude Code

아래 경험+자격을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.

• Deep Learning/Machine Learning 관련 분야 (Time-series, Computer vision, NLP, 의료 등) 석사 이상 학위 또는 동등한 실무/프로젝트 경력 2년 이상을 보유하신 분
• Python, PyTorch 등을 활용하여 딥러닝 모델을 직접 설계·학습·평가해 본 경험이 있으신 분
• 데이터 전처리부터 모델 학습, 성능 평가까지 실험을 스스로 설계하고 결과를 논리적으로 해석·설명할 수 있으신 분
• 연구 결과가 실제 활용 가능한 AI 기반 의료기기 및 서비스로 이어지는 과정에 관심이 많으신 분
• 의료 AI 분야에서 환자와 의료진에게 실제로 도움이 되는 기술을 만드는 일에 뜻을 두고 일하실 분
• AI tool(ChatGPT, Cursor, Claude 등)을 활용한 효율적인 연구·개발 경험이 있으신 분
• 협업을 위한 열린 자세와 논리적으로 의사소통 가능하신 분

아래 경험+자격이 있다면 더 좋습니다.

• 심전도 등 생체신호 또는 시계열 데이터 기반 딥러닝 연구·개발 경험이 있으신 분
• Self-supervised learning, foundation model 등 표현 학습(representation learning) 연구 경험이 있으신 분
• Deep Learning/Machine Learning 관련 주요 Journal/Conference 논문(주저자 기준) 1편 이상 보유하신 분
• 의료 데이터(EMR, 임상 데이터 등)를 활용한 모델링 경험이 있거나, 임상 논문을 읽고 임상의와 소통할 수 있으신 분
• 실제 서비스/제품에 배포된 DL/ML 모델을 개발 및 관리해 본 경험이 있으신 분
• 의료기기 인허가(식약처/FDA) 과정에서 알고리즘 성능 검증에 참여해 보신 분
• 최신 논문에 대한 빠른 이해 및 구현 능력이 있으신 분

지원 시 참고해 주세요!

모집기간 및 채용절차

• 본 포지션은 채용 시 마감됩니다.
• 포트폴리오는 필수 제출 부탁드립니다. 미제출시 보완 요청을 드릴 수 있습니다.
• 전문연구요원(현역/보충역) 지원 가능
• 본 포지션은 [서류전형] → [1차(실무진) PT면접] → [2차(경영진)면접] → [최종합격] 순으로 진행 됩니다.

* 채용 절차 별 상세 내용은 대상자분들에게 별도 안내 드리고 있습니다.

공통자격

• 해외여행에 결격사항이 없는 분
• 남성은 병역필/면제자 혹은 전문연구요원 편입 가능 대상자
• 취업보호대상자는 관련 법규에 의거하여 우대합니다.

기타사항

• 수습기간 3개월 후 본채용 여부가 결정됩니다.
• 제출한 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.
• 제출서류는 관계법령에 따라 파기 및 반환합니다.
• 궁금한 점이 있으신 경우 apply@vuno.co로 문의 부탁드립니다.