의료정보는 어렵습니다. 일반인들에게도, 의료인에게도 마찬가지입니다. 오늘도 수많은 암환자들은 병원에서 받는 이해할 수 없는 검사결과지를 보며 어려움을 겪고 있습니다. 짧은 시간에 많은 설명을 해주지 못하는 많은 의료인들 또한 안타까움을 느끼고 있습니다. 테서는 환자와 의사가 의료정보를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 AI 기술과 서비스를 만듭니다. 암과 같은 중증 질환부터 건강검진까지, 누구나 인공지능과 데이터를 활용해 건강을 이해하고 관리할 수 있는 새로운 문화를 만들어가고 있습니다. [테서에서는 다음과 같은 제품들을 만들고 있습니다] ＜온톨 (모바일 앱)＞ 검사결과지를 사진만 찍으면 쉽게 이해하고, 챗봇, 커뮤니티를 시작으로, 건강을 관리할 수 있는 다양한 서비스를 활용할 수 있는 환자용 앱 ＜병원용 SaaS＞ 병원, 검진센터에서 더 이해하기 쉬운, 맞춤화된 검사결과 설명을 제공할 수 있는 AI SaaS (개발중) [테서에서는 이런 일을 해요] 온톨은 초기 단계의 서비스로, 환자들 사이에서 서로 공유되며 빠르게 성장하고 있습니다. 테서는 1) 직접 환자들이 느끼는 어려움을 더 효과적으로 해소하고, 2) 누구나 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록, 지속적으로 문제를 발굴하며 AI 기술과 서비스를 통해 해결해나가고 있습니다. ▶ 테서 소개 및 채용 페이지 https://career.tesser.co.kr ▶ 테서 홈페이지 https://www.tesser.co.kr

• 의료 데이터를 사용한 다양한 태스크를 수행하는 LLM(Large Language Model)을 개발하고, 최적화하기 위한 알고리즘을 연구해요. • 모델 경량화와 배포 환경 최적화, AI Ops와 안정적인 추론환경을 구축해요. • 태스크에 적합한 프롬프트 체인과 RAG, 멀티모달 API를 개발해요.

[이런 연구 경험을 갖고 계신 분들을 찾고 있어요] • BERT, Hugging Face 등 Transformer 기반 자연어 모델 처리 • 모델 최적화 오픈 소스 및 엔진(ONNX, TensorRT 등) 활용한 추론 최적화 • Pytorch 기반 학습 프레임워크(DeepSpeed, Accelerate, Bitsandbyte 등) 활용 모델 구현 • LLM 기반 서비스 상용화에 필요한 요건을 분석하고 직접 구현 • LLM 기반 서비스 평가와 시스템 개발에 관한 실제 구현

[ 이런 분들과 함께하고 싶어요 ] • BERT 기반 자연어 Fine-Tuning 및 경량화를 통한 API 구축 및 런칭 서비스 적용 경험을 가지고 계신 분이면 좋아요. • Docker 컨테이너 기반 운영 환경 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분이면 더 좋아요. • Quantization에 대한 이해 및 학습/추론에 적용 경험이 있으신 분이면 좋아요. • Prefix Tuning, Adapter, LoRA 등 여러 PEFT 기법에 대한 높은 이해도를 갖고 계신 분이면 좋아요. • 최신 LLM 논문을 동향 파악 및 SOTA 알고리즘 적용 경험이 있는 분이 좋아요. • 자연어 처리 분야 석사 이상 또는 관련분야 논문 참여 경험이 있으신 분이면 좋아요. [합류 여정] • 서류 검토 ＞ 온라인 직무 인터뷰 ＞ 오프라인 컬쳐핏 인터뷰 ＞ 처우 협의 ＞ 합격 및 입사

• 자유로운 근무환경 • 4대보험 기본 • 커피, 각종 차, 간식 제공 • 개발환경, 클라우드, GPU 제공 • 각종 세미나, 컨퍼런스 참가 지원 • 도서 구입비 지원

서류전형 - 1차(기술) 인터뷰 - 2차 컬쳐핏 인터뷰 - 처우협의 - 합류확정

• 지원서류와 사실 내용이 다르거나 허위사실이 있을 경우, 채용확정이 취소 될 수 있습니다. • 기본 수습기간은 3개월이며, 수습 평가 이후 처우에 관한 부분은 상호협의합니다. • 해외여행에 결격사유가 없어야 합니다. • 회사 위치 : 서울시 관악구 남현3길 61, 101호