Senior Full Stack Engineer

소개

Lunit은 "Learning Unit"을 줄여 만든 이름으로, 암 진단 및 치료에 기여하는 인공지능 솔루션을 개발하고 제공하는 의료 AI 기업입니다. 루닛은 인공지능 기술을 통해 더 정확한 암 진단과 치료 효과 예측이 가능해지고, 환자를 위한 신속한 맞춤형 치료가 가능해지는 시대를 열고자 합니다. [About the Team] • What do we do? (Department Mission) AI Platform Department 는 전 세계 환자의 진단과 치료에 실제로 사용되는 의료 AI 모델이 안정적으로 동작하도록 데이터·학습·운영·서빙 전반을 아우르는 기반 플랫폼을 구축합니다. 우리는 기술을 통해 암의 조기 발견과 정확한 치료라는 목표에 기여하고자 합니다. • How do we work? (Work Style) • 빠르게 시도하고 실사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선하는 개발 문화 • 문제 정의 단계부터 PM, AI 연구자, 엔지니어가 함께 참여하는 강한 협업 구조 • 품질을 지키면서 속도를 높이기 위해 AI 기반 개발·자동화 도구 적극 활용 • 명확한 기술 RFC와 코드 리뷰를 통한 투명한 기술 의사결정 • What kind of problems do we solve? (Design Philosophy) • TB~PB 규모의 의료 데이터를 다루는 대규모 데이터 인프라 문제 • GPU 클러스터 기반의 분산 학습 및 모델 서빙 안정성 문제 • 의료 규제를 충족하면서도 연구 생산성을 보장하는 보안·거버넌스 문제 • 전 세계에 배포되는 의료 AI 모델의 글로벌 품질·재현성 확보 문제 • 다양한 직군이 사용하는 도구의 사용성 개선과 데이터 기반 의사결정 지원 • Who will I spend 8+ hours/day with? (Co-workers) • 글로벌 인재로 구성된 AI 연구자, SW 엔지니어, MLOps 엔지니어 등 전문성 높은 동료들 • 영어와 한국어가 자연스럽게 공존하는 팀 환경 • 서로의 지식과 배경을 존중하며 함께 성장하는 문화 [About the Position] • What will I build? (Scope of Work) • 의료 데이터 처리 플랫폼 • 대규모 모델 학습 및 서빙 시스템 • Foundation Model 기반 서비스 • 글로벌 SaaS 형태의 의료 AI • 플랫폼연구자·의료 전문가·엔지니어가 사용하는 Web UI • What design/engineering challenges will I face? (Focus Area) • 이질적인 시스템을 하나의 End-to-End 플랫폼으로 통합 • 글로벌 환경에서 안정적으로 동작하는 멀티클라우드 아키텍처 설계 • TB~PB 규모의 의료 데이터를 처리하는 대규모 데이터 파이프라인 • 의료 도메인 특유의 규제·보안 요구사항을 충족하는 설계 • 다양한 사용자 워크플로우를 고려한 도구형 UX 설계 • 프로젝트 단위의 기술 결정 및 이해관계 조율 • What kind of engineer fits well here? (Ideal Profile) • 전체 시스템의 “흐름”과 “구조”를 설계하는 데 흥미가 있는 분 • 스스로 문제를 정의하고 해결 방향을 만드는 분 • 여러 직군과 깊이 있는 협업을 즐기는 분 • 의료나 AI가 낯설더라도 배움을 즐기고 성장 의지가 있는 분 • 글로벌 임팩트를 가진 AI 플랫폼을 만들고 싶은 분 • How will I grow? (Opportunities) • 복잡한 AI·데이터 시스템을 총괄적으로 설계하는 경험 • 글로벌 의료 AI SaaS 플랫폼 구축 경험 • Research–MLOps–Engineering이 맞물린 대규모 조직 구조에서의 성장

주요업무

AI Platform Department는 전 세계 병원과 연구기관에서 사용되는 의료 AI 제품의 기반이 되는 AI 플랫폼을 개발합니다. • 데이터 파이프 라인, 대규모 데이터와 모델 저장소, 모델 학습/서빙 인프라 등 다양한 시스템을 하나의 플랫폼 경험으로 통합하는 핵심 아키텍처를 설계하고 구현 • 대규모 의료 데이터를 다루는 데이터 파이프라인, GPU 클러스터 기반의 분산 학습 환경, 안정적인 모델 서빙 시스템을 설계·구축·운영 • 제품 요구사항을 분석하고, 프로젝트 단위를 end-to-end로 책임지고 추진하며 기술·제품·사용자 요구를 종합적으로 조율 • AI 연구자, 의료 전문가, MLOps 엔지니어 등의 실제 사용성을 고려한 도구형 Web UI를 간단한 프론트엔드 구현을 통해 제공 • 플랫폼의 확장성, 품질, 개발 생산성을 높이기 위해 AI 기반 개발 도구(Cursor, Codex, ChatGPT, Claude Code 등)를 적극적으로 활용하며 효율적인 개발 문화 구축 [Tech Stack] AI Platform Department는 AI를 활용해 품질을 유지하면서 생산성을 극대화하는 엔지니어링 문화를 지향합니다. Cursor, Codex, ChatGPT, Claude Code 등 AI 개발 도구를 적극적으로 활용해 설계·구현·테스트 효율을 한 단계 끌어올리고 있습니다. • Backend • Go(Golang) & Python 중심 개발 • REST/gRPC 기반 인터페이스 • PostgreSQL, NoSQL, Kafka • 대규모 의료·AI 워크로드 대응 마이크로서비스 아키텍처 • AI 기반 개발 자동화 • Frontend • TypeScript + React • 디자인 시스템 기반 UI 개발 • 다양한 도메인의 전문가가 사용하는 도구형 UX 설계 • AI 기반 코드 생성 및 테스트 자동화 • AI Serving / Training • Kubernetes, Docker • AWS/GCP/Azure 기반 멀티클라우드 • GitHub Actions, Argo CD • Prometheus, Grafana, Loki • 의료 규제 요구에 적합한 안전·투명 운영 체계 • Data / MLOps • Airflow, Prefect 기반 데이터 파이프라인 관리 • 의료 데이터 및 모델에 대한 거버넌스/추적 • RBAC 기반 안전한 데이터 접근 • 의료 Foundation Model용 SaaS 플랫폼 구축

자격요건

• AI 플랫폼·데이터 플랫폼 또는 대규모 시스템 개발 분야에서 7년 이상의 실무 경험 • 의료 산업·생명과학·AI 기술 분야에 대한 높은 관심 또는 동기 • AI 연구자, 데이터 엔지니어, 의료 전문가 등 다양한 직군과의 협업 능력 • 복잡한 데이터·AI 기반 시스템을 구조적으로 이해하고 안정적으로 구현할 수 있는 역량 • SaaS 플랫폼 설계/개발 경험 • MLOps, AI 연구 지원 환경 구축 경험 • 서비스 간 통신, API, 인터페이스 설계 경험 • 조직/제품/기술 요구사항을 통합적으로 구조화하고 실행 전략으로 정리하는 능력 • 글로벌 팀 환경에서 영어 기반 의사소통(문서/구두) 역량 • 기술·제품 요구 사항을 조율하는 이해관계자 커뮤니케이션 경험 • AI 연구자, 의료 전문가, 데이터 엔지니어 등과의 심층 협업 경험

우대사항

• 대규모 데이터 파이프라인 및 데이터 플랫폼 설계 경험 • Data Lake 및 Data Warehouse 아키텍처에 대한 이해 • Spark, Airflow, Kafka 등 데이터 처리 및 스트리밍 시스템 경험 • 의료 규제 및 데이터 프라이버시 기준(EU AI Act, HIPAA 등)에 대한 이해 • 글로벌 협업 경험

혜택 및 복지

• 강남역 3번 출구 도보 1분 거리에 위치한 신규 오피스(언덕 없는 평지) • 오피스 근무 시 12,000원의 식비 지원(점심,저녁) 및 무제한 간식 제공 • 최신 사양의 컴퓨터 장비(Mac, 4K 모니터 등)선택, 3년마다 최신형 장비 지원 • 학회 참석, 직무 교육, 도서 구매 지원 • 정규 사내 인공지능/의료 세미나 개최 • 원어민 영어 교육 프로그램 수강 지원 • 대규모 고품질 인공지능 학습 데이터 및 딥러닝 DevOps 시스템 보유 • 자유롭게 쓸 수 있는 복지 포인트 연간 120만원 지원 • 명절 선물 및 각종 경조사에 대한 경조사비와 경조휴가 지원 • 종합건강검진, 임직원 상해 보험 가입 등의 지원