Research Engineer (AI)

• 실비아헬스는 과학적 근거 위에 따뜻한 기술을 더해 고령화 시대의 핵심 문제를 해결하는 디지털 헬스케어 기업입니다.
• Research Part는 실비아헬스의 임상·AI·제품 개발의 기반이 되는 연구 조직입니다. 임상 데이터와 실제 사용 맥락을 바탕으로 의미 있는 연구 질문을 정의하고, 이를 기술과 제품으로 연결합니다.
• Research Engineer는 데이터가 많지 않은 임상 환경에서, 적은 표본으로도 신뢰할 수 있는 신호를 찾고, 임상적 근거와 현재 규제 안에서 실제로 쓸 수 있는 모델을 만드는 사람입니다. 연구 파트너들과, 서로 다른 전문 분야를 존중하며 함께 문제를 정의하고 풀어갑니다.

• 임상적으로 근거 있고 규제 안에서 쓸 수 있는 모델·알고리즘을 설계하고, PoC/MVP로 검증하고 상용모델까지 개선해 나갑니다.
• 최신 연구·기술 동향과 경쟁 환경을 기술적으로 분석하고, 우리가 놓치는 방향을 먼저 제안합니다.
• 데이터 분석·모델링을 맡은 동료와 긴밀히 소통하며 연구를 제품으로 연결합니다.
• 실험이 일회성으로 사라지지 않도록, 재현 가능한 코드·데이터·문서 구조로 남깁니다.

＜이런 고민을 함께 합니다＞

• 데이터가 적은 임상 환경에서, 나중에도 신뢰할 수 있는 모델과 데이터 구조는 어떻게 설계해야 할까?
• 불확실성 하의 의사결정(적응형 설계, 순차적 선택 등)을 임상 맥락에서 어떻게 다룰 수 있을까?
• 멀티모달 연구 실험을 어떻게 반복 가능하고 안정적인 파이프라인으로 만들 수 있을까?
• 새로운 AI 기술을 우리 규제·환경에 현실적으로 어떻게 적용해야 할까?
• ML/DL 관련 분야 박사, 또는 동등한 수준의 연구·실무 경험을 갖춘 분
• ML/DL을 기본으로, 통계 · 베이지안 · bandit/강화학습 · 인과추론 · 실험설계 등, 적은 데이터와 불확실성을 다루는 방법론에 강점이 있는 분
• 논문 아이디어를 이해하고 모델·실험 코드로 직접 구현·검증해본 경험이 있는 분
• 데이터 무결성과 실험 재현성을 중요하게 여기며, 구조적으로 코드를 작성하는 분
• 임상·헬스케어 도메인을 빠르게 학습해 문제를 구조화할 의지가 있는 분 (도메인 지식은 팀과 함께 쌓아갑니다)

＜이 포지션의 매력＞

• 잘 정의된 small-data·규제 환경의 임상 문제를, 거의 처음부터 설계하고 풀어보는 역할입니다.
• 데이터, 모델, 실험 환경까지 연구 엔지니어링의 전 과정을 깊이 있게 다룹니다.
• 의료·임상·AI 전문가와 동등한 파트너로 협업하며 도메인 기반 AI 연구 역량을 축적합니다.
• 단기 실험이 아니라, 팀과 조직에 남는 연구·기술 자산을 만드는 경험을 합니다.
• 임상·헬스케어 데이터 또는 연구용 데이터 표준(예: CDASH)을 다뤄본 경험
• 음성, 텍스트, 생체신호 등 멀티모달 데이터 중 하나 이상을 다뤄본 경험
• Docker, MLflow, CI 환경 등 실험 및 ML 파이프라인을 구성해본 경험
• 논문, 코드, 기술 문서 등 연구 성과를 자산 형태로 정리해본 경험

• ＜참고사항＞
• LLM에 대한 이해는 필요하지만, 이 역할은 파운데이션 모델을 만들거나 RAG 시스템을 구축하는 자리가 아닙니다. 최신 AI 기술을 우리 연구 맥락과 제약 안에서 현실적으로 적용·판단하는 역량을 더 중요하게 봅니다.
• [근무 여건]

• 유연근무제: 출퇴근 시간을 자유롭게 조절하는 탄력근무제 시행
• 장비 지원: 업무용 고사양 노트북 및 쾌적한 회의/휴게 공간 제공

[생활/건강 지원]

• 건강 관리: 연 1회 종합 건강검진 지원
• 생활 지원: 각종 경조사비 및 경조 휴가, 사내 간식 제공
• 선물: 생일자 선물

[성장/보상]

• 자기계발: 직무 교육비 및 도서 구입비 지원
• 휴가: 리프레시(Refresh) 휴가 제도 운영