[메디아이플러스] 글로벌 Clinical Intelligence 데이터엔지니어

공고명: [메디아이플러스] 글로벌 Clinical Intelligence 데이터엔지니어

회사: ㈜메디아이플러스

모집분야: 데이터 엔지니어

고용형태: 정규직, 병역특례

근무지: 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815 (시흥동, 판교창조경제밸리) 456호

㈜메디아이플러스 · MEDIAIPLUS / CAREERS / 2026 데이터 엔지니어 신입, 경력 / 전문연구요원(병특) 주식회사 메디아이플러스는 글로벌 임상시험 빅데이터 분석 및 솔루션 제공사업을 하는 기업입니다. 글로벌 임상시험 설계 및 규제 데이터를 수집·정제·구조화하여 AI 기반 임상시험 분석 및 예측 모델을 구현하는 데이터 엔지니어를 모집합니다. TEAM Service Team ROLE Data Engineer LEVEL 연구원 TRACK 전문연구요원 가능 01 WHY THIS ROLE ◆ 왜 이 포지션인가 임상시험 빅데이터 파이프라인 구축부터 분석·모델 검증까지 전 과정에 참여하는 핵심 포지션입니다. ClinicalTrials, CTIS 등 글로벌 임상시험 데이터를 수집·정제·구조화하고, AI 기반 임상시험 분석 및 예측 모델 구현을 위한 데이터 인프라를 설계합니다. 02 MAIN RESPONSIBILITIES ◆ 주요업무 01 - 임상시험 데이터 파이프라인 구축 및 운영 ㆍ글로벌 임상시험(ClinicalTrials, CTIS 등) 데이터 수집 자동화 ㆍ비정형·반정형 데이터(XML, PDF 등) 정제 및 구조화 ㆍ데이터 레이크/웨어하우스 설계 및 운영 ㆍETL/ELT 프로세스 구축 및 품질 관리 02 - 임상 빅데이터 분석 및 모델 지원 ㆍ임상시험 설계 데이터 기반 통계·패턴 분석 ㆍ질환·적응증·약물 메타데이터 정규화 ㆍ예측·추천 모델 성능 개선을 위한 데이터 최적화 03 - 데이터 아키텍처 및 전략 수립 ㆍVector DB·Graph DB 기반 임상 지식 구조 설계 ㆍ데이터 거버넌스 및 품질관리 프로세스 구축 ㆍ산학협력 및 R&D 과제 내 데이터 인프라 기획 04 - 도메인 연계 기술 활동 ㆍ임상시험·제약·의료 산업 트렌드 데이터 분석 ㆍ주요 학회·컨퍼런스 참가 및 기술 네트워킹 ㆍ데이터 기반 인사이트 리포트 및 뉴스레터 발간 03 QUALIFICATIONS ◆ 자격조건 ㆍ컴퓨터공학, 데이터공학, 생명정보학, 의학/약학 등 관련 전공 학사 이상 또는 동등한 지식경험 ㆍPython 기반 데이터 처리 경험(pandas, numpy 등) ㆍ데이터베이스(MongoDB, SQL, Vector DB, Graph DB) 활용 경험 ㆍETL/데이터 파이프라인 설계 경험 ㆍ구조적 사고 및 문서화 능력(Office/HWP 활용 가능) ㆍDevOps 및 협업툴(Git, Confluence 등) 경험 04 PREFERRED ◆ 우대사항 ㆍ임상시험 데이터 처리 경험(프로토콜 및 논문, 약물용어 처리 등) ㆍ영어 논문·가이드라인 독해 및 커뮤니케이션 가능 ㆍ변화하는 우선순위에 유연하게 대응 가능한 분 05 POSITION ◆ 담당 부서 및 직책 TEAM 서비스팀 TITLE 데이터 엔지니어 LEVEL 신입~경력 / 전문연구요원(병특) 지원 가능 06 WORKING AT MEDIAIPLUS ◆ 메디아이플러스에서 일하기 매주 월요일 재택근무 수습기간 및 인턴 · 전문연 제외 분기별 출퇴근 시간 조정 08:00 - 10:00 / 17:00 - 19:00 외부 전문 건강검진 기관 지원 Annual health check 생일 주 반차 Birthday week half-day off 07 CONDITIONS ◆ 근무 조건 근무형태 정규직 근무일시 주 5일 근무 근무지 경기도 성남시 수정구 대왕판교로 815 기업지원허브 정보보호클러스터 458호 08 HIRING PROCESS ◆ 전형 절차 STEP 01 서류 전형 STEP 02 전화 인터뷰 / 커피챗 STEP 03 직무 면접 (간단한 실무 테스트) STEP 04 대표이사 면접 STEP 05 최종 합격 ◆ 접수 기간 및 방법 접수기간 채용 시까지 제출서류 이력서 1부 / 자기소개서 1부 / 사전 인터뷰 답변 1부 ◆ 사전 인터뷰 Q · 01 대용량 데이터 파이프라인을 설계·구축했던 경험과 기술적 의사결정을 설명해 주세요. Q · 02 비정형·반정형 데이터(XML, PDF 등)를 정제·구조화해 본 경험을 설명해 주세요. Q · 03 임상시험 또는 제약 산업 데이터에 대한 이해를 바탕으로 어떤 데이터 인프라가 필요하다고 생각하는지 설명해 주세요. ◆ 유의사항 <NOTICE> 입사 지원 서류에 허위 사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다. ⓒ MEDIAIPLUS · 2026 // END_OF_POSTING