삼양식품은 1961년 창립 이래, 1963년 한국 최초 인스턴트 라면을 선보이며 식품 산업을 선도해 왔습니다. 라면을 포함해 스낵, 소스, HMR 등 다양한 제품군으로 확장하며 종합 식품 기업으로 성장해왔습니다.
국내뿐 아니라 미국·중국·유럽 등 주요 해외 시장에 판매 법인을 운영하며 글로벌 네트워크를 구축하여 안정적인 생산 체계를 확보했습니다. 더불어 삼양식품은 변화하는 글로벌 식품 시장과 소비자 트렌드에 민첩하게 대응하며, 혁신적인 제품 개발과 브랜드 확장을 이어가고 있습니다.
세계 시장을 무대로 경쟁하고 성장하는 글로벌 식품 기업으로서, 앞으로의 더 큰 가능성을 함께 만들어갈 인재를 기다립니다.
주요업무
Spindle의 헬스케어 AI Project Lead는 최고 수준의 AI 전문성을 바탕으로 프로타고라스 프로젝트의 기술적 방향성을 총괄하는 포지션입니다. 임상 지식과 멀티오믹스, 마이크로바이옴 등 바이오 도메인에 대한 깊은 이해를 결합해 혁신적인 머신러닝 알고리즘을 설계하고 연구합니다.
대규모 임상 코호트 데이터를 다루기 위한 전처리 및 정규화 파이프라인을 구축하고, 바이오 데이터 특유의 고차원 저표본 문제를 극복하는 견고한 모델을 개발합니다. 임상 현장의 요구사항을 기술적으로 구현하며, 복잡한 바이오 데이터를 기반으로 비즈니스 임팩트를 만들어내는 여정을 함께할 AI 전문가를 모십니다.
1) ML 모델 개발 및 연구 (AI Development) 리딩
• 임상·멀티오믹스(유전체·전사체·단백체·대사체)·마이크로바이옴 데이터 기반 예측 모델 설계·학습·검증 총괄
• 최신 방법론을 활용하여 데이터 해석 및 모델링 전 과정 아키텍처 리딩
• 바이오 데이터 특유의 챌린지를 돌파하는 최적의 알고리즘 솔루션 제시
2) 대규모 임상 데이터 파이프라인 구축 및 운영
• 대규모 임상 코호트 로우 데이터 → 정제·정규화·배치 보정 → ML-ready 데이터셋으로 이어지는 자동화 파이프라인 구축·운영
• 애자일한 실험과 이터레이션을 위한 실험 환경 및 모델 학습 워크플로우 관리
3) 모델 배포 및 프로토타이핑
• 알고리즘을 추론 서비스(API)로 패키징하여 POC 프로토타입에 유연하게 연동
• 모델 버전 관리, 실시간 성능 모니터링, 지속적인 재학습 루프 구성을 통한 AI 성능 최적화
4) 연구개발 커뮤니케이션
• 임상 현장의 요구사항을 기술 스펙으로 번역하고 문서화
• R&D 프로토콜 및 산출물을 누구나 이해하고 재현 가능하도록 문서화
자격 요건
• ML/AI 모델 개발 실무 경력 7년 이상 (연구 프로토타입 아닌 실제 서비스되는 모델 구축 경험 필수)
• Python 및 ML 스택 능숙: scikit-learn, LightGBM/XGBoost, PyTorch 또는 TensorFlow 중 1개 이상
• 데이터 전처리·feature engineering·모델 검증(cross-validation 등) 전반에 대한 탄탄한 이해
• Git 기반 협업, 재현 가능한 실험 관리 경험
우대사항
• 멀티오믹스 및 마이크로바이옴 데이터 분석 및 고차원·저표본(p -> n) 데이터 모델링, 배치 효과 보정 경험
•MLOps 경험: 모델 서빙(FastAPI 등), 실험 추적(MLflow/W&B), 컨테이너(Docker), 클라우드(AWS/GCP)
•생명과학·통계·컴퓨터공학 등 관련 분야 학위 또는 이에 준하는 도메인 지식 및 역량 보유자
• 모델 해석가능성(interpretability) 확보 및 임상 현장과의 협업을 통한 임상 밸리데이션(Validation) 경험
• AI 기반 서비스 또는 플랫폼 빌딩에 참여하여 비즈니스 성장을 주도적으로 이끌어본 경험
채용절차
서류 심사 ▶ 1차 실무진 면접(화상/대면) ▶ 2차 임원 면접(화상/대면) ▶ 평판 조회(Reference Check) ▶ 처우협의 및 채용검진 ▶ 최종합격
※합격자에 한해 개별통보 예정
기타안내
• 경력직의 경우 3개월 간 수습 기간 적용 (수습기간 동안 급여 지급 동일) 됩니다.
• 채용절차의 공정화에 관한 법률 제11조에 따라 구직자는 회사에 채용서류의 반환을 청구할 수 있습니다. 단, 채용서류가 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 회사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 반환하지 않습니다