[ 글로벌 영상진단 의료기기 전문기업 ] 글로벌 메디칼·덴탈 영상진단 전문기업 '제노레이' 2001년 창립 이후, 제노레이는 국내 최초 엑스레이 원천 핵심기술과 제조 역량을 기반으로 C-Arm · 맘모그라피 분야 국내 시장 리더로 자리매김하였습니다. 이후 지속적인 R&D 투자와 설비 구축으로 핵심 기술을 내재화하여 덴탈 사업에도 시너지 효과를 내고 있습니다. 제노레이는 이제 미국, 러시아 등 약 80여 개국에 수출하며 세계적인 기업과의 경쟁을 통해 글로벌 대표 기업으로 성장하고 있습니다. RED DOT, Good Design 어워드를 수상하는 등 국내외에서 기술력뿐 아니라 디자인 우수성까지 인정받고 있습니다. 더불어 4차 산업혁명 시대에 주목받는 AI 딥러닝 및 자동진단 기술과 C-Arm 3D CT 등 하이엔드 제품 개발도 병행하고 있습니다. 제노레이는 단순 치료의 차원을 넘어 사전예방 진단 솔루션 기업으로 인류사회 공헌이라는 꿈을 위한 우리의 기술 혁신을 이어갈 것입니다. [기업비전] 끊임없는 기술개발로 더 나은 세상에 기여하는 글로벌 헬스케어 기업, 제노레이 - 글로벌지향 : 고객니즈를 고려한 사업영역 확장 - 기술 지향 : 고객관점에서 필요한 기술 개발, 유해요소를 최소화한 제품 개발 - 인재존중 : 임직원 만족도 증진을 위한 근무여건 조성, 업무 효율을 최대화할 수 있는 인프라 조성

I. 포지션 개요 글로벌 의료장비 전문 제조사의 핵심 경쟁력인 '영상 품질'을 책임질 영상처리 알고리즘 연구원(개발자)을 모십니다. Mammography, CT, Panorama 등 첨단 의료 기기의 2D/3D 영상 재구성 알고리즘을 설계하고, 최신 영상 처리 기법과 딥러닝 기술을 융합하여 임상적으로 유의미한 최상의 진단 영상처리 알고리즘을 구현 할 인재를 찾습니다. II. 주요 역할 및 책임 1. 영상 재구성(Reconstruction) 알고리즘 개발 • 3D 영상 재구성: Mammography의 핵심 기술인 Digital Tomosynthesis (DBT) 및 CT, Panorama 장비의 2D/3D 영상 재구성 알고리즘 설계 및 구현 • 수치 해석 및 최적화: 영상 재구성 이론에 기반한 수치 해석 및 아티팩트(Artifact) 저감 알고리즘 연구 2. 영상 화질 개선 (Image Quality Enhancement) • 전처리 및 후처리 기술: 진단 효율 극대화를 위한 Contrast/Edge Enhancement, Noise Reduction, Motion Compensation 기술 개발 • Raw Data 최적화: Raw Data 분석을 통한 영상 파이프라인 최적화 및 임상적 영상 품질 (IQ) 개선 및 최적화 • 딥러닝 기반 화질 향상: 딥러닝 기술을 활용한 Denoising, Super Resolution 등 DL- based Image Enhancement 모델 개발 및 제품화 3. 고속 프로세싱 및 최적화 • 병렬 컴퓨팅 구현: 대용량 의료 영상의 실시간 처리를 위한 GPU(CUDA, OpenCL 등) 기반 알고리즘 병렬화 및 고속화 • 시스템 최적화: 영상 처리 엔진의 메모리 관리 및 연산 효율성 최적화

1. 학력 및 경력 • 컴퓨터공학, 전기전자, 의료공학, 응용수학 등 관련 분야 학사 이상 학위 보유자 • 영상처리 및 알고리즘 개발 관련 경력 3년 이상 2. 기술 역량 • 3D 영상 재구성(Reconstruction) 이론 및 수치 해석, 신호처리에 대한 깊은 이해 • C++/C# 기반의 영상 처리 라이브러리 및 알고리즘 구현 능력 • GPU 기반 가속 프로그래밍(CUDA, OpenCL 등) 실무 활용 능력

• 관련 분야 경험: 의료 영상(CT, Tomosynthesis 등) 또는 산업용 영상 처리 및 재구성 (Reconstruction) 알고리즘 연구 및 개발 경험 ~ 의료 AI, 헬스케어 도메인 프로젝트 경험 • 심화 알고리즘: 영상 후처리(Denoising, Sharpening, Artifact Removal) 알고리즘 개발 경험 • AI/딥러닝: 딥러닝 기반 영상 복원(Super Resolution, Artifact Removal) 연구 및 개발 경험 • 고성능 컴퓨팅: CUDA 기반의 GPU 병렬처리 및 최적화 개발 경험

서류전형 → 1차 면접 → 2차 면접 → 최종 합격