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.