포지션 상세 정보

기술스택
PythonPython
OpenCVOpenCV
AI/인공지능AI/인공지능
DICOMDICOM
DBDB
주요업무
• AI 학습용 의료 데이터 수집, 정제, 가공 (MRI, CT, EMR 등)
• 의료 영상 및 메타데이터 라벨링 관리 및 기준 정의
• 데이터 품질 검수 및 DB 구축, 운영 툴 관리
• AI 연구팀과 협업하여 모델 성능 개선에 필요한 데이터 정의 및 제공
• 신경영상 전문의와 협업하여 바이오마커 발굴 및 분석 지원
• 의료 데이터 관리 프로세스의 효율화 및 문서화
자격요건
• 경력 무관 (신입 또는 경력 지원 가능)
• 헬스케어 데이터 및 AI에 대한 관심과 학습 의지가 있으신 분
• 다양한 팀과의 협업과 커뮤니케이션에 거부감이 없는 분
우대사항
• 의료 영상 데이터 관련 직·간접 경험 (ex. 연구, 프로젝트, 인턴 등)
• Python 기반 데이터 분석 또는 의료 영상 처리 경험
• 의료기관, 디지털 헬스케어 프로젝트 참여 경험
• DICOM, NIfTI 등 의료영상 포맷에 대한 이해
• 의료영상 처리 알고리즘 구현 경험 (OpenCV, SimpleITK 등)
• 방사선사 자격 또는 유관 임상 현장 경험

이런 분과 함께하고 싶어요
• 반복 작업에서도 성실함과 꼼꼼함을 유지할 수 있는 분
• 데이터를 단순히 처리하는 것을 넘어, 의미를 이해하려고 노력하는 분
• 의료 AI 산업의 구조와 흐름을 배우며 성장하고 싶은 분
• "이건 왜 이렇게 했을까?”를 질문하고, 개선 방안을 제안하는 분
복지 및 혜택
최적의 업무환경을 제공합니다.
ㆍ시차 출퇴근 (8시 -11시)
ㆍ연차 외 리프레시 휴가 제공(5일, 유급휴가)
ㆍ매월 급여일 조기퇴근, 생일 연차

임직원의 건강을 생각합니다
ㆍ임직원 건강검진(매년)
ㆍ건강검진 유급휴가 1일 제공

임직원의 발전을 생각합니다.
ㆍ도서구입비, 세미나, 컨퍼런스 참가비용 지원
ㆍ사내스터디 및 온라인 강의 지원
ㆍ업무용 장비 지원
채용절차 및 기타 지원 유의사항
[채용절차]
• STEP1 서류전형 - STEP2 코딩 테스트 - STEP3 1차 실무 면접 - STEP4 2차 임원면접 - 레퍼런스 체크(필요시) - STEP5 최종합격
• 수습기간 3개월 후 본채용 여부가 결정됩니다.

[접수방법]
• 접수기간 : 채용시 마감
• 접수방법 : 사람인 온라인 입사지원
• 제출서류 : 이력서(자유양식)

[기타사항]
• 입사지원 서류에 허위사실이 확인될 경우, 채용확정 이후 라도 채용이 취소될 수 있습니다.

포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보

경력
경력 1~20년
학력
대학교졸업(4년) 이상
마감일
2026-02-06
근무지역
  • 서울 영등포구 영등포로150, C동 10층
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기업/서비스 소개

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휴런_DataOps 팀 신설 멤버 모집 (경력)
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휴런은 세계 최초의 뇌신경질환 전문의료 AI진단 소프트웨어를 개발 및 상용화를 진행하고 있으며,
의료 정보 데이터를 가지고 데이터 처리 및 시각화, 신뢰 있고 안정적인 데이터 전송을 위한 시스템을 설계하고 개발합니다.

또한 이러한 기술력을 인정받아 총 333억원의 투자유치를 진행하였고,
최종 투자 시 2,000억 이상의 Value를 인정받은 회사입니다.

최신 AI 기술의 혁신으로 새로운 방식을 적극적으로 고민하고 제안하며 실행하고
아래와 같이 담당하실 분을 채용하고 있습니다.


[포지션 소개]

휴런은 뇌질환 진단을 위한 AI 기반 의료 소프트웨어를 개발하는 헬스케어 테크 기업입니다.

2026년, 보다 고도화된 조직 구조를 위해 기존 AI 연구개발 포지션 내 포함되어 있던 DataOps 업무를 전담하는 전용 팀을 신설합니다.

DataOps 포지션은 의료 AI의 성능을 좌우하는 핵심 직무로, AI 학습에 활용되는 의료 데이터를 수집·정제·정의·관리하며, AI 연구팀 및 의료진과의 협업을 통해 실제 진단 성능 향상에 직결되는 데이터를 다루게 됩니다.


[성장 기회]

• 의료 AI의 실질적인 성능을 결정짓는 핵심 데이터 파이프라인을 직접 경험할 수 있습니다.
• 연구개발, 임상, 의료진과 함께 협업하며 헬스케어 AI 도메인의 깊은 이해를 쌓을 수 있습니다.
• 단순한 데이터 오퍼레이터가 아닌, 데이터 기반 연구 기획/전략으로의 커리어 확장도 가능합니다.