[Tomocube] Life Science AI 제품화 엔지니어

토모큐브 (Tomocube)는 2015년에 설립된 첨단 광학 이미징 기술 전문 기업으로, 살아 있는 세포를 3차원으로 분석할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 저희가 개발한 홀로토모그래피 (Holotomography) 이미징 시스템은 살아있는 세포의 형상, 부피, 무게를 정량적으로 분석하며, 형광 표지 없이도 세포 내 소기관의 고유 특성을 영상 기반으로 파악할 수 있습니다.

토모큐브는 기술력을 인정받아 2024년 11월 코스닥 시장에 상장되었으며, 광학 기술과 인공지능 영상 분석을 결합하여 차세대 연구 및 의료 현장에 혁신을 이끌고 있습니다. 토모큐브는 HT 시리즈와 고성능 HT-X 시리즈를 전 세계에 출시하여 글로벌 시장에서 입지를 강화하고 있습니다.

· Label-free 광학 영상(quantitative phase / holotomography 등) 기반 virtual staining / virtual fluorescence 모델 연구·개발
· 두꺼운 생체 조직(thick tissue) 영상에서 발생하는 깊이별 신호 저하 문제에 대한 딥러닝 기반 영상 변환 기법 연구
· Pre-trained global model + sample-specific fine-tuning + label-free-only inference 구조의 adaptive 파이프라인 설계·구현
· 2D/3D 생체 영상 segmentation 및 multichannel marker 예측 모델 개발
· Ground-truth 부재 환경에서의 평가 체계(GT-free evaluation, risk map 기반) 설계 및 운영
· 데이터 큐레이션·QC·전처리 파이프라인 구축, 영상 정합(registration)·스티칭(stitching) 보정
※ AI팀 소속, 팀원 직책으로 함께할 예정이에요.

· 전산 및 AI 관련 분야의 대학원 학위 (의료 및 생명 영상 및 물리 복수 전공 우대)
· Python·PyTorch 기반 2D/3D segmentation / image-to-image translation 모델 개발 경험
· 생체 영상 또는 현미경 영상 처리 연구 경험
· 평가 지표 설계(Dice/IoU, F1, MAE 등) 및 정량·통계적 결과 보고 경험
· 하이퍼파라미터 탐색, 실험 자동화 스크립팅 능력

· Label-free imaging(holotomography, quantitative phase, polarization 등) 또는 light-sheet/confocal 영상 연구 경험
· Virtual staining / cross-modality image translation 연구 경험
· 두꺼운 조직(thick tissue, 3D tissue) 영상 처리 경험
· Pretrained model fine-tuning, domain adaptation, few-shot learning 등 adaptive learning 연구 경험
· GT-free / weakly-supervised / self-supervised 평가·학습 경험
· 광학·신호처리 기본기 (PSF, deconvolution, noise modeling, scattering 등)
· 생체 영상 segmentation 프레임워크 (SAM, Cellpose, MONAI 등) 활용 경험
· 병리/조직학 또는 임상 영상(H&E, IHC, IF) 도메인 이해
· 영상 정합·스티칭 알고리즘 이해 및 구현 경험
· 관련 분야 학회/저널(MICCAI, CVPR, Nature Methods, Medical Image Analysis 등) 게재 또는 특허 경험

[WORK]
∙ 신규 입사자 웰컴키트 지급
∙ 시차출퇴근제 운영
∙ 2시간 단위 연차 사용
∙ 직급 없는 수평적 조직문화
∙ 연장/휴일근무 시 식비 지원
∙ 스낵바 운영

[LIFE]
∙ 연말 Office Closing 휴가(약 일주일간)
∙ 장기근속자 안식휴가(2주) 및 포상금 지급
∙ 우수 사원 시상 (상품권 및 휴가비 지원)
∙ 종합건강검진 지원
∙ 각종 경조금 및 경조휴가
∙ 생일 유급 반차, 생일/결혼기념일/명절 선물

[GROWTH]
∙ 연간 최대 120만원의 자기계발비 지원
∙ 직무 역량 교육 지원

∙ 고용 형태: 정규직
∙ 제출 서류: 이력서 및 자기소개서
∙ 전형 절차: 서류전형 → 1차면접 → 2차면접 → 최종합격

대전 유성구 죽동로 141 2층 (죽동, 준형)