Our mission is to accelerate scientific advancements through the pursuit of superintelligence.

아스테로모프는 과학적 초지능(scientific superintelligence)을 달성하고, 인류의 지식 발전을 가속화하기 위해 2025년 한국에 설립된 연구기업입니다.

인간의 개입 없이 새로운 mechanism-level scientific concept를 대규모로 제안하도록 설계된 인공지능 시스템 Spacer를 개발하고 있으며, 생명과학을 최우선 분야로 설정하였습니다.

What is a mechanism-level scientific concept?

• 전통적인 AI for Science는 주어진 mechanism의 내부요소를 최적화하기 위한 인공지능 모델을 주로 개발합니다. 가령, 기존에는 PROTAC 설계를 위해 linker를 탐색하고 구조를 최적화하는 것이 목적이었다면, Spacer는 인공지능 스스로 PROTAC과 같은 새로운 모달리티 혹은 작용 기전 자체를 제안하는 것을 목적으로 합니다.

모집 부문

Software Engineer

우리는 스스로 문제를 정의하고, 시스템을 설계하며, 직접 구현할 수 있는 사람을 찾습니다. 경력보다는 사고력과 학습 속도, 그리고 근본적인 문제를 파고드는 집요함을 더 중요하게 생각합니다.

주요 업무

DX

과학 데이터를 다루는 대규모 시스템을 설계하고, 효율적인 인프라 및 모델 운영 환경을 구축합니다. Rust와 Python을 중심으로 모델 학습 및 추론, 멀티에이전트 환경에서의 상호작용 시스템을 개발합니다.

• 대용량 과학 데이터베이스의 처리 및 관리
• Rust 기반 데이터, LLM 파이프라인 자동화 시스템 구축
• Docker 기반 서비스 환경 구성
• 알고리즘 설계 및 최적화

ML

모델의 학습 과정을 최적화하여 잠재력을 최대한 이끌어내고, 다양한 머신러닝 기법을 통해 문제를 해결합니다. 데이터 표현, 분산 학습 파이프라인, 대규모 언어모델(LLM) 및 자연어 모델링에 집중합니다.

• 과학 도메인 데이터 기반 LLM Continued Pretraining
• LLM 강화 학습 알고리즘 설계 / 실험 수행
• Embedding, Retrieval 등의 시스템 구축
• CUDA / Triton DSL 기반 모델 학습 및 추론 최적화

자격 요건

• 학력 및 경력: 무관
• 데이터 구조와 알고리즘에 대한 깊은 이해
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스 활용 능력
• RESTful API 설계 및 적용 경험
• Docker를 활용한 개발 및 배포 환경 구성 경험
• Git 기반 협업 능력 및 리눅스 환경에서의 개발 숙련

우대 사항

• Rust 언어 전반에 대한 폭넓은 이해 (async, ownership, lifetime, trait system 등)
• procedural macro, build.rs 등을 활용한 Rust 메타프로그래밍 경험
• LLM Agentic Framework 활용 또는 개발 경험
• 학술 네트워크 분석 또는 관련 시스템 개발 경험
• 자연과학 전반에 대한 폭녋은 관심과 이해

지원 방법

• 자유 양식의 CV 또는 포트폴리오
• GitHub / 연구 성과 / 개인 프로젝트 링크
• 지원 동기 또는 연구 관심 분야