医療情報は難しいです。一般の人々にとっても、医療従事者にとっても同様です。
今日も多くの癌患者は、病院で受け取る理解できない検査結果に苦労しています。短い時間内に多くの説明を行うことができない多くの医療従事者も残念に思っています。
テッサーは、患者と医師が医療情報をより簡単に理解し、活用できるようにするAI技術とサービスを作ります。癌のような重度の疾患から健康診断まで、誰でもAIとデータを活用して健康を理解し管理できる新しい文化を作り出しています。
[テッサーでは以下のような製品を開発しています]
＜オンテル（モバイルアプリ）＞
検査結果を簡単に理解できるように、写真を撮るだけで利用でき、チャットボットやコミュニティを通じて健康管理のためのさまざまなサービスを利用できる患者用アプリ。
＜病院向けSaaS＞
病院や健康診断センターで、より理解しやすくカスタマイズされた検査結果の説明を提供できるAI SaaS（開発中）。
[テッサーでの取り組み]
オンテルは初期段階のサービスで、患者間で迅速に共有され成長しています。
テッサーは、1) 患者が感じる困難をより効果的に解決し、2) 誰でも簡単に利用できるように、継続的に問題を発見し、AI技術とサービスを通じて解決しています。
▶ テッサーの紹介と採用ページ
https://career.tesser.co.kr
▶ テッサーのホームページ
https://www.tesser.co.kr
• 医療データを使用したさまざまなタスクを実行するLLM（大規模言語モデル）を開発し、最適化するためのアルゴリズムを研究します。
• モデルの軽量化と配布環境の最適化、AI Opsと安定した推論環境を確立します。
• タスクに適したプロンプトチェーンとRAG、マルチモーダルAPIを開発します。
[以下の研究経験をお持ちの方を探しています]
• BERT、Hugging FaceなどのTransformersベースの自然言語モデル処理を行った経験
• モデル最適化のオープンソースおよびエンジン（ONNX、TensorRTなど）を使用した推論最適化
• Pytorchベースの学習フレームワーク（DeepSpeed、Accelerate、Bitsandbyteなど）を使用したモデル実装
• LLMベースのサービスを商業化するために必要な要件を分析し、直接実装
• LLMベースのサービス評価およびシステム開発に関する実際の実装
[このような方と一緒に働きたいです]
• BERTベースの自然言語ファインチューニングおよび軽量化を通じてAPI構築およびサービスの立ち上げ経験をお持ちの方が望ましいです。
• Dockerコンテナベースの運営環境でのサービス運営経験があればさらに良いです。
• Quantizationに関する理解と学習/推論に適用した経験があれば望ましいです。
• Prefix Tuning、Adapter、LoRAなどのさまざまなPEFT技術への高い理解を持っている方が望ましいです。
• 最新のLLM論文を把握し、SOTAアルゴリズムを適用した経験がある方が望ましいです。
• 自然言語処理分野の修士号以上または関連分野の論文参加経験がある方が望ましいです。
[参加の旅]
• 書類審査 ＞ オンライン職務面接 ＞ オフライン文化適合面接 ＞ 処遇交渉 ＞ 合格および入社
• 自由な勤務環境
• 基本的な4大保険
• コーヒー、さまざまなお茶、お菓子の提供
• 開発環境、クラウド、GPUの提供
• 各種セミナー、カンファレンスへの参加支援
• 書籍購入費の支援
書類選考 - 1次（技術）面接 - 2次文化適合面接 - 処遇交渉 - 合格確定
• 提出された書類の内容が事実と異なっている場合や虚偽の事実がある場合、採用の確定が取り消されることがあります。
• 基本的な試用期間は3か月であり、試用評価後に処遇については相互協議します。
• 海外旅行に関する欠格事由がないこと。
• 会社の所在地：ソウル特別市冠岳区南現3ギル61、101号室
