⛔️ 이 공고는 마감된 공고 혹은 비공개입니다
📅 공고마감일
2026년 2월 18일(수)까지
📍 근무지
본사(서울 양재)
👥 부서소개
목암생명과학연구소는 지원자 분들의 직무이해를 높이기 위해,
GC People의 생생한 이야기를 직무별로 소개해 드리고 있습니다.
👉 메뉴 : 채용홈페이지 > GC Brand > GC People
🌍 우리 연구소를 소개합니다
목암생명과학연구소는 1984년 설립 당시 과학기술처의 승인을 받은 과학기술정보통신부 소관 제1호 민간 출연 비영리 연구소로, 백신과 단백질 의약품 개발을 통해 국민 건강 증진에 기여해왔습니다.
현재는 AI 기반 신약개발 전문 연구소로 전환하여, 데이터를 통해 신약개발의 성공 확률을 높이는 새로운 여정을 시작했습니다.
우리의 비전은 단순합니다.
“Smart AI for Smarter Drug Discovery”
실험실이 없어도, 데이터와 모델만으로 가설을 세우고 검증하며, 미충족 의료 수요를 해결하는 혁신을 만드는 것.
특히, 우리 연구소는 mRNA, LNP, 항체 등 차세대 치료제 플랫폼과 질병 탐구 연구에 집중하고 있습니다.
🌟 우리와 함께하면 이런 점을 누릴 수 있습니다
– 연구 자원: 연구 방향에 부합하는 과제는 클라우드·GPU 자원(연구자 1인당 연간 수천만 원 규모)을 적극 지원합니다.
– 성장 기회: 작은 조직의 밀도 높은 협업 속에서 프로젝트를 직접 주도하며 빠르게 성장합니다.
– 성과 인정: 논문·학회 발표 등 가시적 성과를 공식 인정하고 발표·출판을 장려합니다.
– 연구의 의미: 데이터와 AI로 신약개발 성공률을 높여 환자와 사회의 미충족 의료 수요를 해결합니다.
– 연구 문화: Researcher-first, 실패와 학습의 공유, 재현성·투명성 중시, 초다학제 협업 지향.
🙌 우리가 함께 일하고 싶은 분 (Who you are)
– 작은 조직의 속도와 밀도를 좋아하고, 직접 만들고 고치며 배우는 사람
– 문제를 스스로 정의하고, 불확실성 속에서도 우선순위를 세워 실행하는 사람
– 신뢰성·재현성을 중시하며, 기록·공유에 익숙한 사람
– 서로 다른 전문 배경의 동료와 기꺼이 협업하는 사람
– Computer-only 방식(컴퓨터 중심 연구, 외부 파트너와 실험 검증 루프)을 자연스럽게 받아들이는 사람
– 개인적 흥미보다 연구소 방향성에 부합하는 과제를 우선하는 사람
🚀 합류하면 이런 일을 하게 됩니다 (What you’ll do)
당신은 Computational Biology와 AI Drug Discovery 중 강점에 맞는 분야를 중심으로 기여하며, 두 영역의 협업을 통해 전주기 파이프라인을 함께 구축합니다.
Computational Biology
– 유전체·전사체·단일세포 전사체 등 대규모 생물학 데이터 수집·전처리·정규화
– 네트워크 분석 및 시스템 생물학적 모델링을 통한 기전 및 타깃 발굴
– 유전체 및 단백체 시퀀스 데이터를 활용한 암백신(cancer vaccine) 개발
– Multi-omics 분석을 활용한 임상이행중개(translational research) 연구
– AI 연구자와 협업하여 생물학 데이터를 모델 학습·예측과 연결
AI Drug Discovery
– 구조·화합물·omics 등 멀티모달 데이터로 disease–target–compound 관계 모델 개발
– Multi-omics 데이터와 지식 데이터 통합 분석을 통한 그래프 학습과 인과 추론 기반 기전 규명
– GNN·Generative Model로 후보물질 생성 및 활성·합성가능성·독성(ADMET) 다중 목적 최적화
– ADMET/PK 예측 모델 설계·고도화 및 검증 데이터 연계
– 클라우드·GPU 기반 대규모 학습/분산 추론 파이프라인, MLOps로 재현성 관리
– 모델 결과를 생물학·약리학적 의미로 해석·시각화
공통 역할
– 직접 코드·모델 개발 및 결과 해석·시각화
– 필요 시 프로젝트를 주도하고 문제 해결의 방향 제시
– 외부 파트너(CRO 등)와 연계해 실험 검증 루프 완성
🧩 스스로 점검해 보세요 (Self-check)
아래 질문에 스스로 답할 수 있다면, 우리와 함께할 준비가 된 것입니다.
1) 결과의 신뢰성을 어떻게 확보하나요?
2) 재현성을 보장하기 위한 습관·도구는 무엇인가요?
3) 분석/모델링 결과를 생물학적 또는 약물개발적 의미로 연결하는 방법은?
4) 예상과 다른 결과가 나왔을 때의 문제 규명·해결 접근법은?
5) 서로 다른 전문 배경을 가진 동료 연구자와 협업할 때, 서로의 언어를 이해하고 맞추기 위해 어떤 노력을 하시나요?
🎯 자격 요건 (Qualifications)
– Computational Biology 또는 AI Drug Discovery 관련 분야에서 연구 경험을 보유한 석사 이상, 또는 이에 준하는 연구 성과 보유자
– Python / R / C/C++ 중 1개 이상 숙련
– PyTorch / TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험
– 관련 전공 예시
생물학, 화학, 약학, 의학, 컴퓨터과학, 통계학, 물리학 등
(전공은 참고 사항이며, 실제 연구 경험과 성과를 더 중시합니다)
[신입]
– 관련 프로젝트·논문·인턴 경험
– 기본적인 데이터 분석·모델링 역량
[경력]
– 관련 분야 3년+ 산업/학계 경험
– 프로젝트 주도 경험(우선순위·코드리뷰·연구 전략)
– 논문·특허·오픈소스 등 가시적 성과
→ 관련 경험과 성과에 따라 직위·처우는 협의하여 결정합니다.
🌟 우대 사항 (Preferred)
– 팀 단위 GitHub/GitLab 협업(branch·PR·review·issue) 경험
– Cloud/HPC·GPU 환경에서 대규모 데이터/모델 운영 경험
– 국제 학회·저널 발표/출판 경험
– 최신 기법(GNN, Generative Model, LLM) 적용 경험
✅ 지원자격(공통)
– 목암생명과학연구소 및 계열사의 타 모집 공고와 동시에 지원은 불가 합니다.
– 졸업자 및 졸업예정자 · 신입의 경우 합격 후 즉시 출근 가능자
– 취업보호 대상자(보훈대상, 장애인 등)는 관계 법령에 의거 우대 – 해외 여행 및 근무에 결격사유가 없는 자
– 연구소 취업규칙 상 결격사유에 해당하지 않는 자
📋전형단계
– 서류 전형 → 인성검사 및 코딩테스트(온라인) → 1차면접 → 2차면접 → 평판조회(경력에 한함) → 처우협의 → 채용검진 → 최종합격
– 상황에 따라 전형 단계가 추가 되거나 생략될 수 있습니다.
– 각 전형 결과는 E-mail 및 SMS로 안내되오니, 서류 작성 시 정확한 정보를 기재 부탁 드립니다.
📁제출서류
– 공통: 석/박사 논문 및 SCI급 논문
– 신입: 최종학교 졸업(예정)증명서, 최종학교 성적증명서
– 경력: 경력기술서 (자율양식)
프로젝트·연구 내용 및 성과, 논문 목록, 보유 기술·도구와 각 기술의 숙련도, 해당 기술 실제 적용 사례 등을 포함하여 작성하는 것을 권장합니다.
– 보훈/장애 해당 시: 취업지원 대상자 또는 장애인 증명서
유의사항
– 연구개발 부문 지원자 석사/박사학위 경력 인정합니다.
– 최종 면접 전형 합격 이후, 자격 요건 확인 및 처우 협의를 위해 별도의 추가 서류 제출을 안내 예정입니다.
– 본 채용은 정규직으로, 입사 후 2개월의 수습 기간이 적용됩니다.
– 수습 기간 중 동일한 처우가 보장되며, 업무 적합성에 대한 종합 평가가 이루어집니다.
– 이력서에 기재된 내용이 차후 허위사실로 확인되는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
※ 각 서류의 파일명을 ‘이름_서류명’으로 통일해 제출서류 첨부란에 업로드 부탁드립니다.
(ex. 홍길동_졸업증명서, 홍길동_석사 졸업논문)
지원하러 가기📅 공고마감일
2026년 2월 18일(수)까지
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🌍 우리 연구소를 소개합니다
목암생명과학연구소는 1984년 설립 당시 과학기술처의 승인을 받은 과학기술정보통신부 소관 제1호 민간 출연 비영리 연구소로, 백신과 단백질 의약품 개발을 통해 국민 건강 증진에 기여해왔습니다.
현재는 AI 기반 신약개발 전문 연구소로 전환하여, 데이터를 통해 신약개발의 성공 확률을 높이는 새로운 여정을 시작했습니다.
우리의 비전은 단순합니다.
“Smart AI for Smarter Drug Discovery”
실험실이 없어도, 데이터와 모델만으로 가설을 세우고 검증하며, 미충족 의료 수요를 해결하는 혁신을 만드는 것.
특히, 우리 연구소는 mRNA, LNP, 항체 등 차세대 치료제 플랫폼과 질병 탐구 연구에 집중하고 있습니다.
🌟 우리와 함께하면 이런 점을 누릴 수 있습니다
– 연구 자원: 연구 방향에 부합하는 과제는 클라우드·GPU 자원(연구자 1인당 연간 수천만 원 규모)을 적극 지원합니다.
– 성장 기회: 작은 조직의 밀도 높은 협업 속에서 프로젝트를 직접 주도하며 빠르게 성장합니다.
– 성과 인정: 논문·학회 발표 등 가시적 성과를 공식 인정하고 발표·출판을 장려합니다.
– 연구의 의미: 데이터와 AI로 신약개발 성공률을 높여 환자와 사회의 미충족 의료 수요를 해결합니다.
– 연구 문화: Researcher-first, 실패와 학습의 공유, 재현성·투명성 중시, 초다학제 협업 지향.
🙌 우리가 함께 일하고 싶은 분 (Who you are)
– 작은 조직의 속도와 밀도를 좋아하고, 직접 만들고 고치며 배우는 사람
– 문제를 스스로 정의하고, 불확실성 속에서도 우선순위를 세워 실행하는 사람
– 신뢰성·재현성을 중시하며, 기록·공유에 익숙한 사람
– 서로 다른 전문 배경의 동료와 기꺼이 협업하는 사람
– Computer-only 방식(컴퓨터 중심 연구, 외부 파트너와 실험 검증 루프)을 자연스럽게 받아들이는 사람
– 개인적 흥미보다 연구소 방향성에 부합하는 과제를 우선하는 사람
🚀 합류하면 이런 일을 하게 됩니다 (What you’ll do)
당신은 Computational Biology와 AI Drug Discovery 중 강점에 맞는 분야를 중심으로 기여하며, 두 영역의 협업을 통해 전주기 파이프라인을 함께 구축합니다.
Computational Biology
– 유전체·전사체·단일세포 전사체 등 대규모 생물학 데이터 수집·전처리·정규화
– 네트워크 분석 및 시스템 생물학적 모델링을 통한 기전 및 타깃 발굴
– 유전체 및 단백체 시퀀스 데이터를 활용한 암백신(cancer vaccine) 개발
– Multi-omics 분석을 활용한 임상이행중개(translational research) 연구
– AI 연구자와 협업하여 생물학 데이터를 모델 학습·예측과 연결
AI Drug Discovery
– 구조·화합물·omics 등 멀티모달 데이터로 disease–target–compound 관계 모델 개발
– Multi-omics 데이터와 지식 데이터 통합 분석을 통한 그래프 학습과 인과 추론 기반 기전 규명
– GNN·Generative Model로 후보물질 생성 및 활성·합성가능성·독성(ADMET) 다중 목적 최적화
– ADMET/PK 예측 모델 설계·고도화 및 검증 데이터 연계
– 클라우드·GPU 기반 대규모 학습/분산 추론 파이프라인, MLOps로 재현성 관리
– 모델 결과를 생물학·약리학적 의미로 해석·시각화
공통 역할
– 직접 코드·모델 개발 및 결과 해석·시각화
– 필요 시 프로젝트를 주도하고 문제 해결의 방향 제시
– 외부 파트너(CRO 등)와 연계해 실험 검증 루프 완성
🧩 스스로 점검해 보세요 (Self-check)
아래 질문에 스스로 답할 수 있다면, 우리와 함께할 준비가 된 것입니다.
1) 결과의 신뢰성을 어떻게 확보하나요?
2) 재현성을 보장하기 위한 습관·도구는 무엇인가요?
3) 분석/모델링 결과를 생물학적 또는 약물개발적 의미로 연결하는 방법은?
4) 예상과 다른 결과가 나왔을 때의 문제 규명·해결 접근법은?
5) 서로 다른 전문 배경을 가진 동료 연구자와 협업할 때, 서로의 언어를 이해하고 맞추기 위해 어떤 노력을 하시나요?
🎯 자격 요건 (Qualifications)
– Computational Biology 또는 AI Drug Discovery 관련 분야에서 연구 경험을 보유한 석사 이상, 또는 이에 준하는 연구 성과 보유자
– Python / R / C/C++ 중 1개 이상 숙련
– PyTorch / TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험
– 관련 전공 예시
생물학, 화학, 약학, 의학, 컴퓨터과학, 통계학, 물리학 등
(전공은 참고 사항이며, 실제 연구 경험과 성과를 더 중시합니다)
[신입]
– 관련 프로젝트·논문·인턴 경험
– 기본적인 데이터 분석·모델링 역량
[경력]
– 관련 분야 3년+ 산업/학계 경험
– 프로젝트 주도 경험(우선순위·코드리뷰·연구 전략)
– 논문·특허·오픈소스 등 가시적 성과
→ 관련 경험과 성과에 따라 직위·처우는 협의하여 결정합니다.
🌟 우대 사항 (Preferred)
– 팀 단위 GitHub/GitLab 협업(branch·PR·review·issue) 경험
– Cloud/HPC·GPU 환경에서 대규모 데이터/모델 운영 경험
– 국제 학회·저널 발표/출판 경험
– 최신 기법(GNN, Generative Model, LLM) 적용 경험
✅ 지원자격(공통)
– 목암생명과학연구소 및 계열사의 타 모집 공고와 동시에 지원은 불가 합니다.
– 졸업자 및 졸업예정자 · 신입의 경우 합격 후 즉시 출근 가능자
– 취업보호 대상자(보훈대상, 장애인 등)는 관계 법령에 의거 우대 – 해외 여행 및 근무에 결격사유가 없는 자
– 연구소 취업규칙 상 결격사유에 해당하지 않는 자
📋전형단계
– 서류 전형 → 인성검사 및 코딩테스트(온라인) → 1차면접 → 2차면접 → 평판조회(경력에 한함) → 처우협의 → 채용검진 → 최종합격
– 상황에 따라 전형 단계가 추가 되거나 생략될 수 있습니다.
– 각 전형 결과는 E-mail 및 SMS로 안내되오니, 서류 작성 시 정확한 정보를 기재 부탁 드립니다.
📁제출서류
– 공통: 석/박사 논문 및 SCI급 논문
– 신입: 최종학교 졸업(예정)증명서, 최종학교 성적증명서
– 경력: 경력기술서 (자율양식)
프로젝트·연구 내용 및 성과, 논문 목록, 보유 기술·도구와 각 기술의 숙련도, 해당 기술 실제 적용 사례 등을 포함하여 작성하는 것을 권장합니다.
– 보훈/장애 해당 시: 취업지원 대상자 또는 장애인 증명서
유의사항
– 연구개발 부문 지원자 석사/박사학위 경력 인정합니다.
– 최종 면접 전형 합격 이후, 자격 요건 확인 및 처우 협의를 위해 별도의 추가 서류 제출을 안내 예정입니다.
– 본 채용은 정규직으로, 입사 후 2개월의 수습 기간이 적용됩니다.
– 수습 기간 중 동일한 처우가 보장되며, 업무 적합성에 대한 종합 평가가 이루어집니다.
– 이력서에 기재된 내용이 차후 허위사실로 확인되는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
※ 각 서류의 파일명을 ‘이름_서류명’으로 통일해 제출서류 첨부란에 업로드 부탁드립니다.
(ex. 홍길동_졸업증명서, 홍길동_석사 졸업논문)
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