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케이론(Cheiron), 멘로 벤처스(Menlo Ventures) 리드로 800만 달러 시드 투자 유치 — 신약 프로그램의 운영체제를 만든다.

■ Company Overview

2026년 7월, 케이론은 멘로 벤처스(Menlo Ventures)가 리드 투자자로 참여한 800만 달러 규모의 시드 투자 라운드를 발표했습니다(누적 투자 유치액 1,300만 달러). 모더나(Moderna) 공동창업자이자 MIT 석좌교수인 로버트 랭어(Robert Langer), 전 화이자(Pfizer) 최고의학책임자 프리다 루이스-홀(Freda Lewis-Hall), 차이 디스커버리(Chai Discovery) 공동창업자 겸 CEO 조시 마이어(Josh Meier), 전 스타벅스 CEO 락스만 나라시만(Laxman Narasimhan), 전 애플 머신러닝·AI 총괄 존 지아난드레아(John Giannandrea) 등 업계 최고 전문가들의 전략적 지지를 받았습니다.

케이론은 신약 프로그램 전체를 하나의 연결된 시스템으로 표현하는 최초의 AI 네이티브 운영 체제를 만들고 있습니다. 케이론의 플랫폼은 바이오파마 팀이 신약 개발 프로그램의 전체 상태 — 치료제의 성패를 좌우하는 주장, 근거, 가정, 리스크, 결정, 커밋먼트 — 를 표현하고, 추론하고, 검증할 수 있도록 돕습니다.

플랫폼의 핵심에는 케이론이 자체 개발한 생명과학 지식 그래프(Life Sciences Knowledge Graph, LKG)가 있습니다. 전 세계 생명의학·임상·규제·특허·상업 지식을 하나의 모델로 연결해, 신약 개발자가 매일 마주하는 추론 작업을 지원하도록 설계됐습니다. 출시 6개월도 채 되지 않아 수만 명의 바이오파마 전문가들이 케이론을 도입했고 주요 신약 개발사들에 배포됐으며, 현재 국내 상위 10대 제약·바이오 기업 중 7곳이 케이론을 사용하고 있습니다.

케이론은 2024년 스탠포드 대학 출신 AI 연구자들과 바이오파마 오퍼레이터들이 설립했으며, 본사는 미국 캘리포니아주 로스앨토스에 있습니다.

■ 포지션 소개

Cheiron의 핵심 제품과 인프라를 함께 만들어갈 Full Stack Engineer, Applied AI를 찾습니다.

백엔드 시스템, AI 워크플로우, RAG·검색 파이프라인, API, 그리고 고객이 직접 쓰는 제품까지 스택 전반을 다루는 포지션입니다. 특정 영역만 담당하는 역할이 아니라, 제품과 시스템 전반에 깊게 관여하며 필요한 문제를 직접 해결하게 될 것입니다.

우리는 연구용 데모나 프로토타입이 아니라, 실제 사용자 환경에서 동작하는 제품을 만듭니다. 모호한 문제를 빠르게 구조화하고, 높은 완성도의 제품으로 구현할 수 있는 실전형 Builder를 찾습니다. AI 리서처나 Life Science 도메인 전문가일 필요는 없지만, 탄탄한 엔지니어링 기본기와 LLM 시스템에 대한 설계·구축·운영해본 경험을 중요하게 생각합니다.

■ 주요업무

• Python, FastAPI, Postgres 기반 백엔드 서비스 설계 및 구현

• OpenAI API, LangGraph, 벡터 DB, 검색 시스템을 활용한 응용 AI 워크플로우 구축

• 학술 논문, 임상, 규제, 안전성, 특허 등 라이프사이언스 데이터를 다루는 수집·인덱싱·검색 파이프라인 개발

• 데이터 모델부터 API, React/TypeScript 프론트엔드까지 고객 대면 기능을 처음부터 끝까지 직접 구현

• AI가 만들어낸 결과를 근거 데이터에 연결하고, 출처를 추적·검증할 수 있도록, 실제 바이오·제약 업무에서 신뢰 있게 쓰이는 시스템 구축

• 창업자, 도메인 전문가, 초기 고객과 직접 협업하며, 단순 티켓 처리가 아닌 결과(outcome) 단위의 오너십

■ 자격요건

• 프로덕션 소프트웨어를 끝까지 출시해본 2년 이상의 경력

• 탄탄한 백엔드 엔지니어링 기본기와 API·DB·서비스 설계 경험

• LLM, 에이전트, RAG, 벡터 DB 등 AI 기반 시스템을 실제 프로덕션에서 다뤄본 경험

• React, TypeScript 등 프론트엔드까지 자연스럽게 다룰 수 있는 풀스택 역량

• 명세가 충분하지 않은 환경에서도 스스로 우선순위를 잡고 빠르게 출시까지 끌고 가는 추진력

• Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 도구 적극 활용

■ 우대사항

• 프로덕션 환경에서 LangGraph, 에이전트 프레임워크, RAG 시스템을 직접 설계·운영해본 경험

• 벡터 DB, 시맨틱 검색, 지식 그래프 관련 경험

• 엔터프라이즈 SaaS, 또는 제약·바이오·헬스케어 분야 제품 개발 경험

• 학술 문헌, 임상시험, 규제 문서, 특허 등 라이프사이언스 도메인 데이터에 대한 이해

• 시드~얼리 스테이지 스타트업 경험

■ 혜택 및 복지

• (법인카드) 점심/저녁 식대 지원, 조출/야근 교통비 지원

• 기타 사내 스낵바, 업무 교통비 지원 등

■ 채용 전형

Screening ＞ Take-home Assignment ＞ Technical Interview ＞ Cultural Interview