모든 연구자에게 해석의 레이어를

🛠 모집 분야 및 주요 업무

백엔드/로컬 개발자

• 자연어 입력 파서 및 연구설계 추천 시스템 개발
• 샘플사이즈 계산기, 통계 분석 추천 모듈 구축
• IRB 문서 자동 생성기 개발
• Windows 설치형 프로그램(.exe) 제작 및 최적화

LLM·RAG 파이프라인 엔지니어

• OpenAI API 연동 및 기본 Prompt Engineering
• 문서 임베딩(Chunking, Embedding) 및 RAG 시스템 구축
• 소규모 로컬 DB 또는 벡터 검색 최적화

(풀스택 경험자 또는 GUI 개발 가능자 우대)

🧠 필요 기술 스택

• LangChain, LangGraph 기반 RAG 시스템 구축 경험
• OpenAI API 연동 및 LLM 서비스 구축 경험
• .exe 빌드 경험

🎯 지원 자격

• LLM API(OpenAI, Azure OpenAI 등) 연동 경험
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 설계 및 구현 경험
• 로컬 설치형(.exe) 데스크탑 프로그램 제작 경험
• 의료/연구 도메인 데이터에 대한 관심
• 스타트업 환경에 맞는 빠른 실험과 문제 해결 능력
• 다양한 직군(의료 연구자 등)과의 협업 가능성

✨ 이런 분이면 더욱 좋아요

• 로컬에서 LLM을 직접 띄워본 경험
• 프롬프트 최적화 및 LLM 튜닝 경험
• 작은 팀 내 End-to-End 제품화(MVP→출시) 경험
• LLM 비용 최적화 전략(API 호출 최적화, 캐싱 적용 등) 이해
• AI 윤리, 데이터 보안 문제에 대한 민감성과 책임감 보유

📅 근무 조건: 코파운더 개발자 팀원 모집

• 근무 형태: 프리랜스 계약 / 프로젝트 단기 계약 (6개월 이내, 협의 가능)
• 근무 위치: 원격(재택) + 주 1회 협업 미팅(온라인)
• 보상: 없음

📈 개발 로드맵 (2024-2025)

1단계 (PoC)	- 로컬 .exe 실행 검증 - 기본 연구 설계 추천 + IRB 초안 생성 - 로컬 벡터 검색 + 간단한 대화형 지원 구현
2단계 (MVP)	- RAG 파이프라인 고도화 - 샘플사이즈 계산 자동화 강화 - 다중 문서 지원 및 IRB 템플릿 다양화
3단계 (Beta)	- 의료기관 대상 파일럿 테스트 진행 - 로컬 오프라인 환경 최적화 및 상용 패키징

📧 지원 방법

• 제출 서류: 자유 양식 이력서 + (선택) 포트폴리오/GitHub 링크
• 지원 이메일: labbit.official@gmail.com

지원 마감: 채용 시까지 수시 모집

✅ 핵심 메시지

Rezy는 의료 연구자의 '시간'과 '데이터'를 동시에 지켜줄 로컬 LLM-RAG 플랫폼입니다.
빠르고 스마트한 AI 제품을 함께 만들어갈 코파운더 개발자 팀원을 찾습니다.