(Seoul) Senior Data Platform Engineer

This position is open for candidates who reside in Korea and have a Korean proficiency appropriate for working in a Korean business. "Conquering cancer through AI" Lunit은 "Learning Unit"을 줄여 만든 이름으로, 암 진단 및 치료에 기여하는 인공지능 솔루션을 개발하고 제공하는 의료 AI 기업입니다. 루닛은 인공지능 기술을 통해 더 정확한 암 진단과 치료 효과 예측이 가능해지고, 환자를 위한 신속한 맞춤형 치료가 가능해지는 시대를 열고자 합니다.

💭 About the team • What do we do? (Department Mission) AI Platform Department는 전 세계 환자의 진단과 치료에 실제로 사용되는 의료 AI 모델이 안정적으로 동작하도록 데이터·학습·운영·서빙 전반을 아우르는 기반 플랫폼을 구축합니다. 우리는 기술을 통해 암의 조기 발견과 정확한 치료라는 목표에 기여하고자 합니다. • How do we work? (Work Style) • 빠르게 시도하고 실사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선하는 개발 문화 • 문제 정의 단계부터 PM, AI 연구자, 엔지니어가 함께 참여하는 강한 협업 구조 • 품질을 지키면서 속도를 높이기 위해 AI 기반 개발·자동화 도구 적극 활용 • 명확한 설계와 코드 리뷰를 통한 투명한 기술 의사결정

• What kind of problems do we solve? (Design Philosophy) • TB~PB 규모의 의료 데이터를 다루는 대규모 데이터 인프라 문제 • 데이터 보안·프라이버시 규제를 충족하는 엔터프라이즈 아키텍처 • 연구자가 수천 건의 실험을 수행할 수 있도록 지원하는 대규모 ML 파이프라인 자동화 • 글로벌 병원 인프라와 연결된 데이터 연동·모니터링 시스템

• Who will I spend 8+ hours/day with? (Co-workers) • 글로벌 인재로 구성된 AI 연구자, SW 엔지니어, MLOps 엔지니어 등 전문성 높은 동료들 • 영어와 한국어가 자연스럽게 공존하는 팀 환경 • 서로의 지식과 배경을 존중하며 함께 성장하는 문화

• What kind of support do we offer? (Learning & Growth) • 사내 영어 교육을 통한 원활한 글로벌 협업 지원 • 의료·AI·데이터·플랫폼 분야의 전문성을 넓힐 수 있는 환경 • 난이도 높은 문제를 다루며 빠르게 성장할 수 있는 구조

• Why do we do this? (Purpose) • 우리가 구축하는 데이터 인프라와 파이프라인은 의료 AI 모델의 정확도·재현성·신뢰성을 결정하는 핵심 요소입니다.Data Engineer의 한 줄 코드, 하나의 파이프라인 개선은 결국 전 세계 환자의 진단 결과에 직접적인 영향을 미칩니다.

💭 About the position • What will I build? (Scope of Work) • 의료 데이터 수집·정제·변환 파이프라인 • AI 학습 데이터셋 생성 및 버전 관리 시스템 • 대규모 ML 워크플로우 자동화 • Data Lineage, Metadata, Quality 관리 체계 • 규제 및 보안이 중요한 의료 데이터 거버넌스 인프라 • 글로벌 SaaS 형태의 의료 AI 데이터 플랫폼

• What design/engineering challenges will I face? (Focus Area) • PB 규모 의료 데이터 파이프라인 설계 • 멀티클라우드(AWS/GCP/Azure) 운영 • 의료 규제 준수와 자동화를 동시에 만족하는 구조 설계 • GPU 학습 환경과 연동되는 고성능 데이터 공급 문제 해결 • 제품–연구–엔지니어링 요구를 조율하는 협업 중심의 문제 해결

• What kind of engineer fits well here? (Ideal Profile) • 데이터 시스템의 '전체 흐름'과 '구조'를 설계하는 일을 좋아하는 분 • 복잡한 문제를 구조화하고 실용적인 해결책을 제시할 수 있는 분 • Data Quality, Security, Lineage 에 높은 기준을 가진 분 • '의료 AI'라는 어려운 도메인에서 의미 있는 변화를 만들고 싶은 분

• How will I grow? (Opportunities) • 복잡한 AI·데이터 시스템을 총괄적으로 설계하는 경험 • 글로벌 의료 AI SaaS 플랫폼 구축 경험 • Research, MLOps, Engineering이 맞물린 대규모 조직 구조에서의 성장

🚩 주요 업무 Senior Data Platform Engineer는 의료 AI 모델 개발에 필요한 대규모 의료 데이터를 안정적으로 수집, 저장, 가공, 탐색, 어노테이션, 배포할 수 있는 데이터 플랫폼을 설계하고 구현합니다. • TB~PB 규모의 의료 영상·진단 데이터를 안정적으로 처리하기 위한 데이터 파이프라인을 설계·개발 • 데이터 수집–정제–변환–검증–배포까지 이어지는 End-to-End 데이터 워크플로우를 구축하여, AI 연구자와 MLOps 엔지니어의 생산성을 극대화 • 의료 데이터의 표준화, 품질 관리, 버전 관리, Lineage, Metadata 관리 등 신뢰할 수 있는 AI 학습 데이터 관리 체계를 구현 • AI 연구자와 의료 전문가가 데이터를 효율적으로 탐색, 검수, 어노테이션할 수 있는 데이터 플랫폼 기능과 도구형 Web UI를 개발 • 의료 규제와 프라이버시 요구사항을 고려해 데이터 접근 제어, 감사 추적, Governance 기능을 설계하고 구현 • AI 연구자, MLOps 엔지니어, 의료 전문가, 제품팀과 협업하여 실제 사용자의 문제를 해결하는 데이터 플랫폼 기능을 정의하고 개선 • AI 기반 개발도구(Cursor, Codex, ChatGPT, Claude Code 등)을 적극 활용해 파이프라인 생성·테스트·문서화의 생산성을 향상

🚩 Tech Stack AI Platform Department는 AI를 활용해 품질을 유지하면서 생산성을 극대화하는 엔지니어링 문화를 지향합니다. Cursor, Codex, Claude Code 등 AI 개발 도구를 적극적으로 활용해 설계·구현·테스트 효율을 한 단계 끌어올리고 있습니다. • Core Technologies • Python & Go 기반 데이터·워크플로우 개발 • Prefect (orchestration) 기반 ETL/ML 파이프라인 • PostgreSQL, Iceberg, Trino, BigQuery • Azure Blob Storage/GCS 기반 대용량 데이터 처리 • Kubernetes, Docker • MLflow

• Security / Governance • 의료 데이터 및 모델에 대한 Governance/Lineage • RBAC 기반 안전한 데이터 접근 • 데이터 품질 검증 및 정책 기반 접근 관리