기본 정보

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채용유형: 연구원, 국비계약직

기관유형: 병원

접수기간: 상시 모집

근무예정지: 경상남도 양산시 물금읍 금오로 20 양산부산대학교병원

학력자격: 박사 이상

모집 전공: 인공지능, 컴퓨터공학, 의료인공지능 등 관련 학과

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연구실 소개

양산부산대학교병원 호흡기내과 조우현 교수입니다.

우리 연구실은 실제 임상 데이터 기반 AI 연구를 수행하며, 의료진과 협력하여 호흡기 질환 진단 및 예측 모델 개발을 하고 있습니다. 

현재 K-MIMIC project와 ARPA-H project라는 두 개의 대규모 국책과제에 참여 중이며, 대규모 임상 데이터를 활용한 의료 AI 연구를 함께 수행할 박사급 연구원을 정중히 모십니다.

K-MIMIC project에서는 뷰노㈜와 질병 예측 모델 개발을 진행 중이고 ARPA-H project에서는 네이버클라우드와 LLM 기반 EMR 요약 및 Q&A system을 연구하고 있습니다. 

관련 연구 수행을 위해 NVIDIA H100 GPU 2장이 탑재된 서버 1대와 RTX PRO 6000 GPU 2장이 탑재된 서버 1대를 확보한 상태이며, 채용된 연구자가 해당 GPU 자원을 자유롭게 활용할 수 있는 연구 환경을 제공합니다. 

추가적인 보건복지부 의료 AI 연구 과제를 수주할 계획이 있으며, EMR 기반 인공지능 모델 개발, 의료 정보에 대한 개인정보보호 등 다양한 의료 인공지능 연구를 함께 진행하고자 합니다. 

마지막으로, 연구자에게 다양한 병원 임상 데이터 활용과 공동 연구 참여 기회를 제공하고 국제 학회 논문 발표를 적극 지원할 예정입니다.

 

 

1.      담당 업무

1)    의무기록지(EMR) 데이터를 활용한 LLM 연구

? 진행 중인 국가 과제에 투입되어 의무기록지 기반 LLM 개발을 연구합니다.

? Foundation 모델을 병원내 데이터로 Fine-tunning 하여 목표 Task에 대한 성능을 고도화하는 연구를 진행합니다.

2)    병원 내/외의 데이터를 정제하여 모델 학습/평가 데이터셋 구축

? 데이터를 추출하기 위해 병원 내 전산실과 전문적으로 소통합니다.

? 원본 데이터의 형식, 구조뿐만 아니라 내용을 수정(가명 처리 등)하여 학습 가능한 형태로 전처리를 수행합니다.

3)    의료 AI 관련 국책과제 제안

? 본인 역량에 맞는 국책과제를 직접 제안하고 설계하여 연구를 진행합니다.

 

2.      자격 요건

?  관련 분야 박사 학위 소지자

?  근무 기간 동안 Full-time 근무가 가능하신 분

?  Python 프로그래밍에 능숙하신 분

?  자연어 및 의료 분야 AI에 대한 관심과 경험을 보유하신 분

?  최신 LLM 구조와 학습 기법에 대한 이해도가 있으신 분

?  다기관 국책과제에 참여한 경험을 보유하신 분

 

3.      우대 요건

?  관련 분야 논문 주저자 게재 경험을 보유하신 분

?  EMR을 다뤄보거나 학습 데이터로 사용한 경험을 보유하신 분

?  개인정보 처리에 대한 이해도와 자동화 경험을 보유하신 분

?  AI 활용 소프트웨어를 개발하고 배포한 경험을 보유하신 분

?  컴퓨팅 자원에 대한 이해도와 인프라 구축 경험을 보유하신 분

?  오프라인 서버에서 모델을 개발한 경험을 보유하신 분

?  과제를 제안하고 연구를 세팅한 경험을 보유하신 분

 

4.      근무 조건 및 고용 형태

?  고용 형태: 국책 과제 기반 계약직 연구원 (국비 계약직)

?  근무 시간: 주 5일 근무 (근무 시간 협의 가능)

?  1년 단위 계약, 연구 과제 기간 동안 (최소 3년) 근무 가능

?  근무 장소: 양산부산대학교병원 내

?  업무 시작일: 채용 시 (협의 가능)

5.      급여 조건 및 혜택

?  4대보험, 기관 부담금 포함 연봉 6,500만 원 (세전, 협의 가능)

?  연차: 1년 미만 근무 시 월 1회, 근로기준법 적용

 

6.      제출 방법 및 전형 절차

?  이력서 및 자기소개서(자유양식), 학위증명서, 성적증명서, 포트폴리오(선택)

?  제출 및 문의(이메일): bsjang1208@gmail.com

?  서류 심사 후 적격자 개별 면접 진행