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[NAVER] 헬스케어 AI 및 에이전트 연구 개발 (체험형 인턴)

모집 부서
NAVER
모집 분야
Tech
모집 분야
공통
모집 경력
신입
근로 조건
인턴
모집 기간
2026.06.19 ~ 2026.06.29 (10:00)
지원하기

입사지원은 PC를 이용해주세요.

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

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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.

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.