[Omni-Care, Powered by AI] '인공지능 기술로 사람의 생명을 살릴 수 있을까?'라는 질문에서 에이아이트릭스는 시작됐습니다. 우리는 인공지능 기술을 통해 의료의 한계를 뛰어넘을 수 있다면, 더 많은 사람들에게 보다 나은 의료 서비스를 제공할 수 있다고 생각합니다. 우리는 최고의 인공지능 역량을 바탕으로 의료 서비스의 질을 개선하고 환자의 건강을 보호하며, 의료진의 업무 효율성을 높이기 위해 최선을 다할 것입니다. [About the Position] 에이아이트릭스 원천기술 조직은 병원과 환자의 의료 데이터를 하나의 의미 체계로 연결해 의료 AI 모델을 개발합니다. 제품은 의료 온톨로지와 Knowledge Graph를 단일 자산으로 공유하며, 이 지식 계층이 곧 제품의 원천기술입니다. 본 포지션은 그 지식 계층의 오너입니다. 기관마다 다르게 표기된 진단·약물·검사 기록을 표준 용어체계로 접지하고, 비정형 의무기록에서 임상 개체를 추출해 Knowledge Graph로 구조화하는 전 과정을 설계·구현합니다. 이 자산이 완성되어야 상위의 추론·요약 엔진이 '근거 없는 문장을 만들지 않는다'는 제품 원칙을 지킬 수 있습니다. 모델을 빠르게 붙이는 일보다, 의료 데이터의 의미를 왜곡 없이 정의하는 일에 몰입하고 싶은 분들의 많은 관심과 지원을 기다립니다.

• 의료 온톨로지 설계 및 버전 관리 ◦ KCD-8·ICD-10·SNOMED CT·LOINC·ATC/RxNorm·EDI 코드 체계 기반의 개념·검사·약물·시술·맥락 계층 정의 및 갱신 이력 관리 • Knowledge Graph 스키마 설계 및 구축 ◦ Patient·Encounter·Condition·Medication·Observation·Procedure·Document·Source 노드와 관계 정의, 그래프 저장소(Neo4j 등) 모델링, 전체 재구축 없는 증분 갱신 파이프라인 구현 • 표준 용어 매핑 파이프라인 개발 ◦ 기관 로컬 코드 ↔ 표준 코드 매핑 레지스트리 구축, 동의어·약어·오타 정규화, LLM + Rule 하이브리드 추출 구조 설계 • 한국어 의료 텍스트 정보 추출 ◦ 진단명·약물명·용량·검사항목·알레르기/이상반응 NER 모델 개발 및 고도화, 경과기록·판독문·간호기록 등 서술형 기록의 구조화 및 검색 인덱싱 • 문서 구조화 품질 개선 ◦ 진료의뢰서·진단서·검사결과지·처방전의 OCR 후처리 교정, 인식 신뢰도 임계값 기반 검수 큐 설계 • 환자·레코드 정규화 로직 설계 ◦ 환자 통합 식별(PMI), 중복·충돌 해소 룰, 기관 간 시점 불일치 보정 및 문제(Problem) 중심 시계열 재구성 • 품질 지표 정의 및 계측 ◦ 표준 매핑 정확도·코드 매핑률·근거 부착률에 대한 골드 표준 데이터셋 구축 및 정기 평가 (목표: 주요 코드 체계 매핑 정확도 95% 이상) • 도메인 검증 협업 ◦ 의료팀과 온톨로지 정의를 함께 검증하고, AI연구팀의 추론·생성 레이어에 지식 계층을 공급

• NLP·지식공학·데이터 엔지니어링 관련 분야에서 3년 이상의 실무 경력을 보유하신 분 • Python 기반 자연어처리 모델 개발 및 데이터 처리 파이프라인 구축 경험이 있으신 분 • 도메인 특화 개체명 인식(NER), 엔티티 링킹, 용어 정규화 파이프라인을 직접 설계·구현해 보신 분 • 그래프 데이터 모델링 경험과 그래프 쿼리 언어(Cypher·SPARQL·Gremlin 중 1개 이상) 활용 능력을 갖추신 분 • 온톨로지·택소노미·시소러스 등 지식 체계를 스키마 수준으로 설계해 보신 분 • 비표준·비정형 데이터의 품질 문제를 정량 지표로 정의하고 개선한 경험이 있으신 분 • 정답이 명확하지 않은 예외 케이스를 규칙으로 정리하고 문서로 남기는 작업에 거부감이 없으신 분

• 의료정보학·간호정보학·생명정보학을 전공하셨거나, 의료 도메인 실무 경험이 있으신 분 • SNOMED CT·LOINC·ICD/KCD·ATC/RxNorm·OMOP CDM·FHIR/HL7 등 의료 표준을 실무에 적용해 보신 분 • Neo4j 등 그래프 DB 운영 경험, RDF/OWL 및 추론기(Reasoner) 활용 경험이 있으신 분 • 한국어 의무기록(경과기록·판독문·간호기록) 텍스트를 직접 다뤄 보신 분 • LLM 기반 정보 추출 및 Grounding·환각 억제 기법을 적용해 보신 분 • 임상 연구 데이터셋 구축 경험 또는 IRB/DRB 프로세스에 대한 이해가 있으신 분 • 폐쇄망·온프레미스 환경에서의 개발·배포 경험이 있으신 분 • 병원 CDW/DW 구축 또는 의료 데이터 표준화 프로젝트에 참여해 보신 분

[전형안내] 서류 전형 ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 및 입사 • 포지션에 따라 포트폴리오 발표나 프레젠테이션이 요청될 수 있습니다. • 필요 시 인터뷰 전형 또는 레퍼런스 체크 전형이 추가 될 수 있으며, 이에 대한 상세 내용은 개별 안내드립니다. [제출서류] • 경력 기술 내용이 포함된 이력서 ◦ 포지션에 따라 포트폴리오 등의 추가자료가 요청될 수 있습니다.

[사내문화] "자율과 책임을 바탕으로, 유연하고 효율적으로 일해요." • 선택적 근로시간제: 7~11시 자율 출근, 월 단위 유연 근무 • 재택 근무제: 주 최대 2회 재택 근무 • 주말 근무 시: 별도 특별휴가 지급 • 근속 리프레시 휴가 지원: 3년(5일) / 5년(10일) / 7년(15일) / 10년(20일) "업무 외 걱정은 하지마세요." •업무용 고급 장비 및 데스크테리어 비용 최대 30만 원 지원 • 면접/출근 모두 편한 복장 지향 • 점심 식대 1만 원 지원 • 야근 시 석식비 1.5만 원 + 택시비 제공 • 드립/머신 커피, 간식 제공 • 종합 건강검진(2년마다) + 검진휴가(1일) 제공 • 경조사 지원: 경조휴가 및 화환 제공 • 모성보호제도 운영: 출산휴가, 육아휴직 등 • 1년 미만 입사자: 유급휴가 3일 추가 "서로 존중하고 함께 성장해요" • 협조적이고 실력 있는 동료들과 함께 일하는 환경 • 신규입사자 적응 프로그램 운영(웰컴키트 + OJT + 버디제도) • 팀 운영비 지원(1on1, 분기 회식에 사용) • 월 1회 사내 행사 진행 • 직무 관련 외부 교육·세미나·컨퍼런스 참가비 지원 • 사내 도서관 및 도서 구입비 지원