Tasks
[회사소개]
글로벌 디지털 헬스케어 개발 및 유통
[모집부문]
체성분 데이터로 미래형 AI 헬스케어를 구현할 Data Scientist
[담당업무]
• 의료기기•임상•사용자 데이터의 전처리, 탐색 및 통계 분석
• Longitudinal data, subgroup, 변수 간 관계 등 데이터 기반 인사이트 도출
• 연구가설 수립 및 데이터 분석을 통한 임상적•제품적 의미 탐색
• 회귀분석, ROC, 민감도•특이도 등 임상 및 제품 성능분석
• Machine Learning 기반 예측•분류•Risk Scoring 등 모델 개발 및 검증
• 분석 결과를 Rule, Algorithm, Model 또는 Prototype 형태로 구현
• 신규 지표•알고리즘 및 Digital Healthcare 서비스 아이디어 발굴•PoC
• LLM 및 AI Tool을 활용한 연구•제품•업무 자동화 프로젝트 수행
• 임상연구, 논문, 제품개발 및 신규 프로젝트 참여
• 임상의•개발자•RA•사업부 등 다양한 직군과 협업
Requirements
[자격요건]
요구역량 및 경험:
• 국내외 4년제 대학 학사 이상
• Python 또는 R을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험
• SQL 등 데이터 추출•가공에 대한 이해
• 기본적인 통계분석 및 Machine Learning에 대한 이해
• 분석 결과에서 가설과 인사이트를 도출하고 설명할 수 있는 역량
• 데이터 분석 결과를 모델•알고리즘 또는 PoC 형태로 구현해본 경험
• 정형화되지 않은 문제를 구조화하고 주도적으로 해결할 수 있는 역량
우대사항:
• 통계학•데이터사이언스•산업공학•의공학•컴퓨터공학•생명과학•보건학 등 관련 전공
• 의료•헬스케어•임상 데이터 분석 경험
• ML/AI 모델을 직접 개발•평가하거나 서비스•PoC로 구현한 경험
• 의료진 또는 연구자와 공동 연구한 경험
• 논문 작성 및 연구 프로젝트 수행 경험
• 제품•서비스 기획 또는 PM 경험
• LLM, 생성형 AI 및 데이터 자동화 프로젝트 경험
• 의료정보시스템, EMR, HL7/FHIR 등에 대한 이해
• 의료기기•Digital Healthcare 산업 경험
*근무지
서울
*직급
[협의]
Information
Apply
The Others
- 원서 마감후 1차(서류) 합격자에 한하여 개별연락
- 해외여행에 결격 사유가 없는 자
- 이력서에 연락처, 희망연봉 기재
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
㈜엔터웨이파트너스는 주민등록번호 수집 금지 법령과 공정화에 관한 법률에 의거하여, 다음과 같은 정보를 수집하지 않습니다.
1. 구직자 본인의 생년월일을 제외한 주민등록번호
2. 구직자 본인의 용모,키,체중 등의 신체적 조건 / 출신지역,혼인여부,재산 / 직계 존비속 및 형제자매의 학력,직업,재산
Company
2000년 6월, 국내의 척박한 인재개발 토양에 뿌리를 내리기 시작한 엔터웨이는 국내 및 외국계 대기업과 벤처기업, 금융기관에 최고경영자부터 전문 엔지니어까지 고급인력을 추천하는 한편 우수 인재들의 경력을 평생 관리하는 서비스를 제공하고 있습니다.
엔터웨이는 인재 관리 분야에서 전문성을 확보한 다양한 경력의 컨설턴트들이 근무하고 있습니다. 국내외에서 인정받는 교육기관과 기업에서 학력과 경력을 쌓은 당사 컨설턴트들은 정보통신, 반도체, 컨설팅, 의약, 금융, 자동차, 기계, 생화학, PR, 유통, 화장품, 서비스 등 다양한 업종을 담당하고 있습니다.
또한, 엔터웨이는 헤드헌팅 취업 포털사이트의 운영 경험과 폭넓은 국내외 네트워킹을 통해 양질의 30만 명 이상 고급, 전문 인력 및 임원급 인력 데이터베이스를 확보하고 있으며, 국내 헤드헌팅 업체로서는 최초로 해외 현지법인 엔터웨이USA를 미국 로스엔젤리스(LA)에 설립하여, 세계 시장으로 진출하는 국내 기업과 다국적기업의 글로벌 인재 채용을 담당하고 있습니다.
국가전략적 인재정책이 부재한 한국적 상황에서 인재개발 기업의 중요성은 더 이상 강조해도 지나치지 않을 것입니다. 엔터웨이는 '인재보국(人才報國)'의 자세로 고객의 요구를 최대한 만족시킬 수 있는 최선의 서비스를 다 할 것임을 약속드립니다.
- 의료기기·임상·사용자 데이터 전처리·탐색·통계 분석
- Longitudinal data, subgroup, 변수 간 관계 기반 인사이트 도출
- 연구가설 수립 및 임상적·제품적 의미 탐색
- 회귀분석, ROC, 민감도·특이도 등 임상 및 제품 성능 분석
- Machine Learning 기반 예측·분류·Risk Scoring 모델 개발·검증
- 분석 결과의 Rule·Algorithm·Model·Prototype 형태 구현
- 신규 지표·알고리즘 및 Digital Healthcare 서비스 아이디어 발굴·PoC
- LLM 및 AI Tool 활용 연구·제품·업무 자동화 프로젝트 수행
- 임상연구, 논문, 제품개발 및 신규 프로젝트 참여
- 임상의·개발자·RA·사업부 등 다양한 직군과 협업
- ✓학사 이상 학력
- ✓Python 또는 R 기반 데이터 분석 및 모델링 경험
- ✓SQL 등 데이터 추출·가공 이해
- ✓기본 통계분석 및 Machine Learning 이해
- ✓분석 결과에서 가설과 인사이트 도출 및 설명 역량
- ✓데이터 분석 결과의 모델·알고리즘·PoC 구현 경험
- ✓비정형 문제 구조화 및 주도적 해결 역량
- ★통계학·데이터사이언스·산업공학·의공학·컴퓨터공학·생명과학·보건학 등 관련 전공
- ★의료·헬스케어·임상 데이터 분석 경험
- ★ML·AI 모델 직접 개발·평가 또는 서비스·PoC 구현 경험
- ★의료진 또는 연구자와의 공동 연구 경험
- ★논문 작성 및 연구 프로젝트 수행 경험
- ★제품·서비스 기획 또는 PM 경험
- ★LLM, 생성형 AI 및 데이터 자동화 프로젝트 경험
- ★의료정보시스템, EMR, HL7/FHIR 이해
- ★의료기기·Digital Healthcare 산업 경험
본 정보는 개인 구직자들의 취업지원을 위해 외국기업취업전문사이트 피플앤잡에서 수집한 정보이며, 채용회사의 사정에 따라 변경될 수 있습니다.
본 정보는 피플앤잡의 동의 및 허락 없이는 재배포 할 수 없습니다.



