UNIST InnoCore 연구단 Post-Doc 모집

UNIST InnoCore Bio-Max 연구단에서 혁신적인 바이오 연구를 함께 이끌어갈 유능한 박사후연구원을 모집합니다. 본 연구단은 과기정통부 이노코어(InnoCore) 사업의 지원을 받아 2026년 6월 정식 발족하며, 참여 연구실 중 3곳에서 각 분야의 전문가를 모시고자 본 공고를 진행합니다. 1. 공통 지원 자격 및 처우 - 소속: UNIST InnoCore Bio-Max 연구단 (단장: 에너지화학공학과 김용환 교수) - 임용 기간: 1년 단위 재계약 (성과 기반, 최장 3+2년 임용 가능) - 연봉: 9,000만원 이내 (4대 보험 개인 및 기관 부담금, 퇴직급여충담금 포함) - 지원 혜택: 연구 활동비(출장, 학회 참석 등) 필요 시 지원 - 자격 요건: 임용 시점 기준 박사학위 취득 후 5년 이내인 자 (해외 학위 소지자 또는 해외 연구 수행 중 국내 복귀 희망자 가산점 부여 (필수 아님)) - 근무 시작일: 2026년 6월 (늦어도 7월 내 협의 가능) - 모집 기간: 채용시 까지 2. 연구실별 모집 분야 및 상세 내용 (1) 시스템 면역 다이내믹스 연구실, 선발인원: 1 명 주요 연구 분야: 면역계 전산 모델링(AI, 오믹스, 시스템/수리 생물학), 신약 개발(in silico NAMs, QSP) (2) 지능 및 제어 기반 생명의학 연구실, 선발인원: 1 명 주요 연구 분야: 의료인공지능 (생체신호, 강화학습, 비전-언어모델 등) 분야 방법론 연구 (3) 신경인터페이스와 반도체 광전자 연구실, 선발인원 1 명 주요 연구 분야: 신경인터페이스 전극 개발, 뇌 자극용 마이크로 LED 시스템 개발 [연구실 1] 시스템 면역 다이내믹스 연구실 (PI: 박계명) 안녕하세요, 울산과학기술원 의과학대학원/바이오메디컬공학과 시스템 면역 다이내믹스 연구실(PI: 박계명, https://sites.google.com/view/sysimm)에서 박사후연구원 1인을 모집합니다. 저희 연구실은 면역계에 대한 인실리코 모델링을 통해 다양한 면역질환의 발생 기전에 대한 정량적 이해와 예측적 치료, 신약 개발에 도움을 주고자 하는 연구를 합니다. 이에 오믹스, 바이오인포매틱스, 데이터 사이언스, AI, 시스템 생물학 모델링, 수리 동역학 모델링, PK/PD, 구조생물학, 생물물리학 등 다양한 전산 모델링 방법을 활용하여 면역계의 다양한 층위와 구성요소를 포괄하는 모델링 연구를 진행하고 있습니다. 저희가 개발하는 면역계 모델을 기초 면역학적인 지식을 포괄하면서도 신약 개발의 타겟 발굴단계에서, 비임상실험의 임상연계(동물시험대체법, NAMs), 임상시험, 약물 시판 후의 개인 맞춤형 치료 등 면역학 및 관련 질환에 대한 신약개발과 정밀의료 전주기에 걸쳐 면역계 디지털 트윈으로서 활용하는 것을 목표로 하여 연구를 진행하고 있습니다. 따라서, 이들 전산 모델링 방법론 중 한 가지 이상에 매우 능숙하면서도, 융합적 연구를 위해 새로운 분야(면역학 등)에 뛰어들고자 하는 의지가 있는 지원자를 희망합니다. 구체적으로는 분자 구조, 오믹스 데이터, 수리동역학 모델링을 포괄하는 AI bio foundation modeling 분야와 면역계 모델을 바탕으로 신약개발(NAMs, QSP)에 활용하는 분야에서 연구를 하실 수 있습니다. 물론 지원자께서 자유롭게 제안해 주시는 주제도 환영합니다. *지원방법: CV(대표논문 1건 이상 포함), 연구제안서((1~2페이지 분량), 추천서 1부(선택사항)를 연구실 PI 이메일(박계명, kyemyung.park@unist.ac.kr)로 보내주시기 바랍니다. 이후 개별적으로 지원자께 연락을 드려 화상 면접을 진행하여 최종 선발하고자 합니다. [연구실 2] 지능 및 제어 기반 생명의학 연구실 (PI: 임민혁) 안녕하세요, 울산과학기술원(UNIST) 의과학대학원(HST) · 바이오메디컬공학과 · 인공지능대학원 소속, 지능 및 제어 기반 생명의학 연구실(Intelligence and Control-based BioMedicine Lab, ICBM Lab; PI: 임민혁)에서 박사후연구원 1인을 모집합니다. 저희 연구실은 "code-to-clinic"을 기치로, 데이터 기반 모델과 지식 기반 모델을 통합하여 의과학 및 임상의학의 미해결 수요를 정의하고 해결하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있습니다. 통계, 제어공학, 최적화 이론과 같은 전통적 방법론에서부터 머신러닝·강화학습·생성모델·비전-언어 모델(VLM) 등 최신 인공지능 방법론에 이르기까지 폭넓은 도구를 활용하며, 다차원 시계열을 비롯한 다양한 생체·임상·보건 데이터를 다룹니다. 이를 토대로 예측·추론에서부터 임상 의사결정 (Clinical Decision Making Support) 및 중재(intervention)의 실행까지, 방법론 연구와 실제 임상 응용을 아우르며 의료 AI, 의료 디지털 트윈(Medical Digital Twin), 소프트웨어 의료기기(SaMD), 디지털 헬스케어 영역에서 연구를 수행하고 있습니다. 현재 진행 중이거나 확장 중인 주요 주제는 다음과 같습니다. - 생체신호(ECG, 혈당, 영유아 움직임 등) 기반 생성 모델, 반사실 (counterfactual) 모델 및 바이오메디컬 파운데이션 모델 오프라인 강화학습 기반 임상의사결정지원 (패혈증, 심정지, 인슐린 자동 조절, JITAI 기반 디지털 정신건강 중재 등) - 신경 상미분방정식(Neural ODE) 기반 생리 모델링 및 가상환자(virtual patient)·가상 임상시험(Virtual Clinical Trial) 프레임워크 LLM 및 멀티에이전트 기반 응급의학·중환자의학 의사결정 지원 공정성 / 강건성 / 설명가능성 / 프라이버시를 포괄하는 신뢰 가능한(Trustworthy) 의료 AI 방법론 이에 따라, (1) 머신러닝/딥러닝, 강화학습, 생성모델, 비전-언어 모델 등 의료 AI 방법론 중 한 가지 이상에 능숙하면서, (2) 실제 임상 데이터와 의학적 맥락에 관심을 가지고 융합적 연구에 도전하고자 하는 지원자를 환영합니다. 국내외 병원 임상 교실들 (영상의학과, 재활의학과, 신경과, 응급의학과, 내분비내과, 소아청소년과, 외과 등)과의 활발한 공동연구 환경에서, 지원자께서 주도적으로 제안해 주시는 연구 주제 또한 적극적으로 환영합니다. *지원방법: CV (대표논문 1건 이내 포함) 및 간단한 연구제안서(1~2페이지 분량)를 연구실 PI 이메일 (임민혁, minhyuk.md@gmail.com)로 보내주시기 바랍니다. 이후 개별적으로 지원자께 연락을 드려 면접을 진행 후, 최종 선발하고자 합니다. 연구실 상세 소개는 연구실 홈페이지( https://www.icbmlab.com )를 참고해 주시기 바랍니다. [연구실 3] 신경인터페이스와 반도체 광전자 연구실 (PI: 최영빈) 연구 분야: 본 연구실(NISOL, sites.google.com/view/nisol)은 Micro-fabrication 기술을 기반으로 신경인터페이스 전극과 마이크로 LED 시스템을 직접 설계 및 제작하며, 뇌와 신체를 유기적으로 연결하는 차세대 정밀 뉴럴 인터페이스를 개척하고 있습니다. 수천 채널 규모의 고밀도 전극 어레이를 활용해 뇌 피질 신호를 초고해상도로 매핑하고 이를 직관적으로 시각화함으로써, 뇌 질환 진단 및 수술 가이드를 위한 혁신적인 솔루션을 개발합니다. 또한, 마이크로 LED 광유전학 소자를 인터페이스에 고집적하여 신경 회로를 정밀하게 조절하고, 생체 세포와 전극이 결합된 차세대 바이오하이브리드 시스템을 구현합니다. 나아가 뇌와 말초신경 간의 신호 전달 매커니즘 분석과 제어를 통해, 소자 공정부터 동물 실험 및 시스템 검증에 이르는 전 주기를 아우르는 독보적인 신경 인터페이스 플랫폼 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 다학제적 연구의 특성상 마이크로팹, 재료공학, 전자공학 등 다양한 전공 배경을 가진 연구자들과 함께하기를 희망합니다. 특히, 기존 연구 분야가 다르더라도 뉴럴 인터페이스라는 새로운 영역에서 자신의 전문성을 확장하고 창의적으로 도전하고자 하는 연구자 분들을 진심으로 환영합니다. 소자 제작부터 생체 적용까지 아우르는 통합적 연구 환경에서 함께 성장할 열정적인 연구자의 지원을 환영합니다. *지원방법: CV 및 대표논문(3건 이내)을 연구실 PI 이메일(최영빈, ybtchoe@unist.ac.kr)로 보내주시기 바랍니다. 이후 개별적으로 지원자께 연락을 드려 화상 면접을 진행하여 최종 선발하고자 합니다.