Spatial Transcriptomics Research Engineer Internship

팀 소개

Bio Intelligence Lab은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 의료 및 바이오 데이터의 가치를 극대화하고, 질병의 진단·예후 예측·치료 의사결정을 지원하는 차세대 의료 AI 기술을 연구하고 있습니다. 특히 병리 이미지(Whole Slide Image, WSI)와 Spatial Transcriptomics(ST) 데이터를 통합적으로 이해하는 멀티모달 AI 연구를 통해, 조직의 형태학적 정보와 분자적 정보를 함께 해석할 수 있는 새로운 분석 및 예측 모델을 개발하고 있습니다.
본 포지션은 WSI와 Spatial Transcriptomics 데이터를 기반으로 유전자 발현 예측, spatial representation learning, 바이오마커 발굴, 질병 미세환경 분석을 함께 수행할 인턴을 모집합니다.

수행 업무

- Spatial Transcriptomics 데이터 및 병리 이미지(WSI) 기반 AI 모델 연구 및 개발
- WSI–ST 정합(alignment) 및 데이터 전처리/학습 파이프라인 개발
- 조직 이미지 기반 유전자 발현 예측 모델 개발
- 종양 미세환경(TME), 세포 상태, 공간적 패턴 분석을 위한 computational biology 연구
- probe-based 및 sequencing-based Spatial Transcriptomics 플랫폼 간 데이터 특성 차이 분석
- 해상도, 유전자 커버리지, sparsity, noise 등 플랫폼별 특성을 반영한 모델링 및 분석 방법 연구

지원자격

• 석사/박사 과정 재학 및 소지 또는 이에 준하는 연구 경험 보유
  Deep Learning / Machine Learning / Computer Vision 관련 연구 또는 개발 경험 보유
  PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 가능
  문제 정의부터 실험, 결과 분석까지 주도적으로 수행할 수 있는 역량 보유

우대사항

• Spatial Transcriptomics, Single-cell/Genomics, 병리 이미지 분석 경험 보유
  probe-based 또는 sequencing-based spatial omics 데이터 분석 경험 보유
  WSI와 omics 데이터를 연계한 멀티모달 연구 경험 보유
  Self-supervised learning, Foundation Model, Representation Learning 관련 연구 경험 보유
  AI 또는 Computational Biology 관련 top-tier 학회/저널 논문 출판 또는 경진대회 경험 우대

전공

• 컴퓨터공학, 인공지능, 생명과학, 생물정보학

전형 절차

• 서류심사 → 온라인 코딩테스트&LG Way Fit Test(인성검사) → 기술 인터뷰(온라인) → 최종 합격

* 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.


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