모델링 연구원 (CADD)

About

LNPsolution은 CADD/AI 기반의 다양한 서비스를 제공하는 Total Solution 회사입니다. 저희와 함께 제약바이오 분야의 솔루션을 제시할 인재를 채용하고 있습니다.
저희는 2025년도 Seed 투자 유치를 완료한 후 TIPS에 선정되어 활발히 사업을 운영하고 있습니다.
이외에도 국가신약개발과제, 중기청 R&D 과제, 지역형 R&D 과제 등 다양한 연구 과제를 수행하며, 자사의 기술력을 인정 받고, 나아가 자사의 기술을 고도화에 힘쓰고 있습니다.

Responsibilities

이 포지션은 어떤 자리인가요?
새로운 AI 모델은 매달 쏟아지지만, 그중 실제 신약개발 현장에서 쓸 수 있는 것은 많지 않습니다.
이 포지션은 바이오 연구팀과 개발팀과 소통하며, 쏟아지는 AI 모델을 이해하고, 실제 신약개발 문제에 적용하고, 고객과 플랫폼에 닿게 만드는 일을 합니다.
모델을 논문으로 끝내지 않고, 실제 제약사·연구기관의 과제에 적용해 검증 받고, 자사 SaaS 플랫폼의 기능으로 만들어냅니다.

1. 담당업무
AI 모델 기반 신약개발 연구 및 적용
신약개발 AI 모델의 조사 · 구현 · 검증 · 고도화
- 분자 생성 및 리드 최적화 (generative model)
- 화학 반응 예측 및 합성 경로 설계
- 단백질 구조 · 복합체 예측 (co-folding)
- ADMET · 물성 예측
- 가상 스크리닝 및 결합력 예측

CRO 프로젝트 적용
- 고객 과제에 AI 기법 적용 및 분석 전략 수립
- 결과 해석, 보고서 작성 및 연구 결과 커뮤니케이션

자사 플랫폼 기여
- LNP AI Smart Bench 등 자사 SaaS에 모델 통합 및 검증

Requirements

학력: 학사 ~ 석사 (화학, 생명과학, 생명정보학, 컴퓨터공학, 데이터사이언스 등)
경력: 신입 ~ 3년
필수 역량
- Python · PyTorch 기반 딥러닝 모델을 직접 구현하고 학습 · 평가해본 분
- RDKit 등으로 화합물 데이터를 다루며, 분자 · 단백질 데이터의 특성을 이해하는 분
- 최신 논문과 오픈소스 모델을 빠르게 파악해 테스트하고 내재화할 수 있는 분
- 모델의 성능 지표를 맹신하지 않고, 그 한계와 적용 범위를 스스로 판단할 수 있는 분
- 데이터의 생성 과정을 이해하여 수집하고 정제할 수 있는 분
- Linux 서버 · GPU 환경에서의 작업에 익숙한 분
- AI 도구(Claude Code 등)를 본인 업무 가속에 적극적으로 활용하는 분

Preferred

3. 우대사항
화학, 생화학, 약학 등 신약개발 관련 분야를 전공하거나 연구한 경험
다음 중 하나 이상의 실무 경험
- 분자 생성모델 (REINVENT, GFlowNet, diffusion 등)
- 가상 스크리닝 · 도킹 (AutoDock, GNINA, DiffDock 등)
- 화학 반응 예측 · 역합성 (retrosynthesis, forward prediction)
- 단백질 구조 예측 · 설계 (AlphaFold, Boltz, RFdiffusion, ProteinMPNN 등)
- ADMET · 물성 예측 모델
MD 시뮬레이션 또는 결합 자유에너지 계산 경험 (Schrodinger, GROMACS, Desmond, MM-GBSA/FEP 등)
논문, 특허, 학회 발표, 수상 등 연구 성과물
웹 서비스 · API 개발 경험
기술 문서 및 논문을 영어로 읽고 소통할 수 있는 분
GitHub 등 공개된 결과물을 보유한 분

Benefits

제약바이오, AI 관련 학회 참석 및 교육 참여 지원
점심 및 각종 간식 지원
자차 이용시 연간 주차비 지원
자유로운 연차 사용 (반차 및 연차 사용 가능)
입사지원금 지급 (사무실 내 개인 물품 구매 용도)
생일, 복날, 추석, 설 등 기프티콘 및 선물 지급 (명절 보너스 별도)
과학기술인 공제, 적금, 퇴직연금 제도 운영