함께할 팀을 소개합니다.
AI연구팀은 더 효율적인 신약개발을 위한 인공지능 모델, 히츠의 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 연구 대상들로는 저분자 화합물의 약물 효능 예측, 약리학적 물성 예측, 분자 설계를 위한 인공지능 모델 등이 있습니다. 신약개발은 다양한 전문 분야의 지식과 기술이 필요한 과정인 만큼 이를 위한 인공지능 개발 역시 여러분의 다양한 배경이 필요합니다. 물리, 화학, 컴퓨터 과학 등 다양한 전문성을 가진 동료들과 함께 혁신적인 인공지능 기술 개발에 참여할 수 있습니다. 더불어 딥러닝 연구에 있어 필요한 노하우나 지식을 물어보기 쉬운 전문적인 창구가 있어 도전적인 목표도 과감하게 시도할 수 있습니다.
아래 세 가지 업무 중 하나를 맡게 돼요.
1. 단백질-분자 간 상호작용 예측 모델 고도화
State of the art 수준인 히츠의 DTI(drug-target interaction) 예측 모델의 고도화
차세대 DTI 예측 모델의 탐색과 접목 연구
관련 주제: structure-based drug design, 물리 기반 인공지능, 데이터 부족 문제, 그래프 기반 신경망
2. 분자 생성 인공지능 모델 개발
표적 단백질에 대해 우수한 활성을 보이는 화합물의 디자인을 위한 생성모델 개발
분자 구조 최적화 모델 개발
다양하고 합성가능성이 높은 분자를 생성할 수 있는 인공지능 모델 개발
관련 주제: generative models, diffusion models, protein-pocket-based molecule generation
3. 단백질-분자 결합체 구조 예측모델 개발
화합물이 표적 단백질에 결합할 때의 3차원 구조 예측
머신러닝, 딥러닝, heuristic 등에 기반한 방법 개발
관련 주제: molecular docking, binding pose prediction
이런 경험을 할 수 있어요.
히츠의 연구진들은 세계적인 수준의 논문을 발표해왔습니다. 국내 최고 수준의 인공지능 신약개발 연구를 경험할 수 있다고 자부합니다.
현재 다양한 회사와 공동연구 및 인공지능 기술 서비스를 하고 있습니다. 이를 통해 단순히 연구실에서 이루어지는 연구를 넘어 본인의 연구가 실제 산업에 어떻게 적용되는지 확인할 수 있습니다.
더 나아가 개발 중인 인공지능 신약개발 플랫폼에 인공지능 기술을 탑재하여 본인의 연구가 실제 서비스로 이어지는 경험을 할 수 있습니다.
본인이 희망한다면 회사 내 다양한 업무에 참여할 수 있는 기회가 있습니다. 팀 간 이동도 자유롭기 때문에 다양한 업무 참여 중 새로운 관심 분야를 찾으면 그 분야에서 전문성을 쌓을 수 있습니다.
이런 동료를 찾고 있어요.
아래 1–5의 역량이나 경험들 중 두 개 이상을 갖추신 분
1. 딥러닝의 활용을 위한 기초적 이해 (아래 질문 중 5개 이상 자신있게 답할 수 있는 수준)
Batch로 나누어서 학습하는 이유가 무엇인가요? 메모리가 무한이라면 모든 데이터를 한 batch로 만들어서 학습하는 게 좋을까요?
Dropout이 무엇인가요? Dropout의 작동 방식이 학습 시와 inference 시 어떻게 다른가요?
딥러닝 모델에서 activation function의 기능은 무엇인가요? 딥러닝 모델에서 activation function을 모두 제거하면 어떻게 될까요?
Transformer의 attention 알고리즘에 대해서 설명해 주세요. RNN과 다르게 Transformer는 대규모 병렬 연산이 가능한 이유가 무엇인가요?
Message-passing neural network에서 message function, update function, readout function의 기능을 설명해주세요.
Diffusion model과 score-based model에 대해서 설명해주세요.
딥러닝에서 CPU보다 GPU가 더 좋은 성능을 보여주는 이유가 무엇인가요?
2. 화학, 생화학, 생명과학 등 신약개발 관련 분야를 학습하거나 연구한 경험 (아래 같은 기본 개념들을 설명할 수 있는 수준):
분자간 상호작용 (수소 결합, van der Waals 상호작용, π–π 상호작용 등)
분자의 3차원 구조의 형성 원리
화학 반응과 열역학적 평형
단백질의 구조
효소의 기작
3. 딥러닝 응용 분야로 석·박사 학위 또는 3년 이상 기업/연구소 경력 보유
4. ICML, NIPS, ICLR, AAAI, IJCAI, ECCV, ICCV, CVPR, SIGIR, WWW, ACL, KDD 등 탑 티어 AI 학회나 저널에 논문을 출판한 경험
5. Kaggle과 같은 챌린지에서 수상한 경험
이런 역량이 있으면 더 좋아요.
기업에서 딥러닝 기반 서비스를 개발한 경험
신약개발 프로젝트를 수행한 경험
합류 여정
서류 전형 → 실무자 인터뷰 → 평판조회(상사2, 동료2) → 대표이사 인터뷰 → 최종 합격
평판조회는 스팩터 플랫폼을 이용합니다.
근무 조건
채용 형태 : 정규직 *수습 기간 3개월(수습 기간에도 연봉의 100%를 지급합니다.)
근무 장소 : 서울 강남구 테헤란로 124 삼원타워
참고해 주세요.
본 채용은 상시 채용으로 합격자 발생 시 별도의 안내 없이 마감될 수 있습니다.
각 전형 결과는 합/불 여부와 관계없이 모든 지원자에게 메일로 안내 드립니다.
문의
히츠 채용팀 recruit@hits.ai
