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[NAVER] 헬스케어 AI 및 에이전트 연구 개발 (체험형 인턴)

Recruiting department
NAVER
Job positions
Tech
Job positions
Common
Career required
New hire
Working conditions
Intern
Application period
2026.06.19 ~ 2026.06.29 (10:00)
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Who We Are

최신 AI 기술을 통해 의료/헬스케어 도메인에서 변화를 가져올 수 있는 정확하고 안전하며 혁신적인 AI를 연구/개발을 목표로, 

환자 및 의료진에게 실질적인 도움이 되는 에이전트 및 서비스를 개발합니다. 


대규모 GPU를 활용한 의료 AI 모델 학습 및 개발에서부터 의료 현장과 네이버 생태계를 위한 서비스 개발을 직접 수행하는 
조직으로, 최신 AI 기술과 산업에 대해 깊은 관심을 가진 엔지니어들을 위한 조직입니다.

각 포지션별 중복 지원은 불가하며, 3개의 포지션 중 택1하여 지원 바랍니다. 

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1. 의료 LLM 강화학습 기반 추론 강화 연구 개발

What You'll Do

강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 방법론을 통한 
의료 LLM의 추론(reasoning) 능력 및 응답 품질 개선을 목표로 연구의 전 과정을 직접 경험합니다.

• 의료 도메인 특화 RL 학습 방법론 탐색: 의료 LLM의 추론·응답 품질 강화를 위한 RL 기반 학습 방법론 탐색/비교
• 의료 특화 Reward 설계: 임상적 정확성/안전성/근거 확보 등 의료 도메인 요건을 반영하는 특화 reward 설계 방향 연구
• 실험/평가/분석: 제안 방법론에 대한 실험을 수행하고 의료 평가셋 기반으로 임상 적용 관점에서의 효과/한계를 분석
• 논문화: 제안 방법론에 대한 심화 실험을 통한 학회 제출 수준의 논문화 수행


Required Skills

• AI/Machine Learning 분야 석사 이상의 학위 또는 이에 준하는 연구·개발 경험을 보유하신 분
• 강화학습(RL) 기반 LLM 학습 경험하신 분 (PPO/GRPO 등 policy optimization, reward modeling 등)
• LLM fine-tuning 및 학습 파이프라인 구축/디버깅 경험하신 분
• 최신 AI 논문을 재현/구현하고 검증할 수 있는 역량을 보유하신 분
• 실험 수행 및 결과 분석 역량을 보유하신 분


Preferred Skills

• RLVR, Process Reward, Rubric-as-Reward 등 최신 RL 방법론에 익숙하신 분
• NeMo-RL, verl 등 RL 학습 프레임워크 사용 경험을 보유하신 분
• 의료/헬스케어 도메인 지식 또는 연구 경험을 보유하신 분
• AI/ML 분야 탑티어 학회(NeurIPS/ICML/ICLR 등) 학술실적 보유하신 분
• 멀티 GPU 분산 학습 경험을 보유하신 분
 

2. 의료 도메인에서의 Agentic RAG 연구 개발

What You'll Do

의료 도메인에서 신뢰성 높은 정보 탐색 및 근거 기반 답변 생성을 위한 Agentic RAG 기술을 연구·개발합니다.

• 단순 청크 기반 검색을 넘어 문서 간 관계, 근거 다양성, 사용자 맥락을 고려하는 차세대 Retrieval 및 Ranking 기술 연구
• 의료진에게 최적화된 AI Agent 구현


Required Skills

• AI/Machine Learning, 빅데이터/DB, 검색시스템 관련 분야 석사 학위 이상 또는 이에 준하는 연구·개발 경험을 보유하신 분 
• Information Retrieval (IR), NLP, Generative AI 관련 연구 또는 개발 경험 보유하신 분
• 최신 AI 논문을 구현하고 검증할 수 있는 역량을 보유하신 분
• 적극적이고 명확한 소통이 가능하신 분


Preferred Skills

• ACL, EMNLP, SIGIR, WWW, KDD, NeurIPS 등 관련 분야 연구 실적을 보유하신 분 
• LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent Framework 활용 경험을 보유하신 분 
• Graph 기반 Retrieval/Reasoning(Graph RAG) 기술에 대한 연구 또는 서비스 개발 경험을 보유하신 분
• 의료 AI, Clinical NLP, Healthcare LLM 관련 프로젝트 경험을 보유하신 분
 

3. 인공지능 기반 진료기록 생성 모델 연구 개발

What You'll Do

진료 현장에서 발생하는 의료진–환자 간 대화를 의료 기록 형태로 자동 변환하는 AI 시스템을 대상으로, 
모델의 성능을 고도화하고 기능 범위를 확장하는 연구·개발을 수행합니다. 

• 현 시스템의 동작 방식에 대한 깊이 있는 이해를 기반으로 최신 기술 동향을 반영하여 개선 개발
• 실제 서비스 적용 가능 수준까지 고도화하며, 연구 과정에서 도출한 개선점과 기여를 정리해 문서화


Required Skills

• AI/Machine Learning 분야 석사 학위 이상 또는 이에 준하는 연구·개발 경험을 보유하신 분 
• Entity Recognition/Relation Extraction 등의 NLP, Generative AI 관련 연구 또는 개발 경험 보유하신 분
• 최신 AI 논문을 구현하고 검증할 수 있는 역량을 보유하신 분 
• 적극적이고 명확한 소통이 가능하신 분


Preferred Skills

• ACL, EMNLP, SIGIR, WWW, KDD, NeurIPS 등 관련 분야 연구 실적을 보유하신 분
• LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent Framework 활용 경험을 보유하신 분
• 음성 인식 기술에 대한 연구 또는 서비스 개발 경험을 보유하신 분
• 실시간 데이터 병렬 처리 관련 연구 또는 서비스 개발 경험을 보유하신 분
• 의료 AI, Clinical NLP, Healthcare LLM 관련 프로젝트 경험을 보유하신 분
 

    • 

      1전형절차
      서류 전형 > 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 인턴십 합격 > 인턴십 수행 (약 20주)

      ※ 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차가 추가될 수 있습니다.

      2기타사항
      • 지원서 접수 마감 : 2026.06.29(월) 10:00
      • 서류 전형: 7월 1주차 ~ 7월 2주차 중
      • * 코딩테스트  예상 일정 : 7/3(금)~7/6(월)
      • * 서류전형 결과 발표 :  7/10(금) 이내 예정
      • 직무 인터뷰 : 7월 3주차 ~ 7월 4주차 중
      • 합격자 발표 : 7월 4주차 중 
      • 인턴십 수행 : 2026.07.27(월) ~ 2026.12.11(금) (20주) (* 운영 상황에 따라 일정 변동 가능성 있음)
      •  
      • 체험형 인턴십 실습 조건은 주 5일 Full-Time(10-19시) / 1일 8시간입니다. 
      • 인턴십 기간은 2026년 07월 ~ 2026년 12월로, 해당 기간에 실습 가능하신 분만 지원 바랍니다. (*운영 상황에 따라 일정 변동 가능성 있음)
      • 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다.
      • 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
      • 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
      • 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
      • 지원서 접수 후 전형별 결과는 지원서에 기재된 이메일, 문자(SMS) 및 NAVER Careers(My Page) 메세지함을 통해 안내되니, 전형 기간 동안 해당 채널을 수시로 확인해 주시기 바랍니다.
      • 특히 이메일은 수신 오류가 발생할 수 있으니, 지원서에 기재된 이메일 주소, 스팸함 분류, 메일함 용량 초과 여부를 반드시 확인해 주시기 바랍니다.
      • 입사 확정 이후라도 국제 제재(Sanction) 대상자 또는 관련자로 확인될 경우, OFAC 규정 등 관련 법규에 따라 고용계약 체결이 제한될 수 있음을 안내드립니다.
      • Please be advised that even after an employment offer is finalized, your employment contract may be restricted under applicable laws and regulations, including OFAC rules, if you are identified as a sanctioned individual or as being associated with any sanctioned entity.