검색결과 총 9건
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토스뱅크, 전 직군 대규모 채용 나선다…60개 포지션서 인재 확보
[경제일보] 토스뱅크가 전 직군을 대상으로 한 대규모 채용에 나서며 인재 확보 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 디지털 금융 경쟁이 심화되는 가운데 기술·데이터 기반 역량은 물론, 은행의 핵심인 안정성과 신뢰를 동시에 강화하겠다는 전략으로 풀이된다. 20일 금융권에 따르면 토스뱅크는 오는 31일까지 약 2주간 전 직군 대상 집중 채용을 진행한다. 모집 규모는 약 60여개 포지션으로, 상품 기획과 디자인, 사업, 엔지니어링, 데이터, 보안, 경영지원 등 전 분야에 걸쳐 인재를 선발할 계획이다. 이번 채용은 신입과 경력을 동시에 모집하는 것이 특징이다. 특히 신입 지원이 가능한 직무를 별도로 표기해 지원자들이 직무별 지원 가능 여부를 명확히 확인할 수 있도록 했다. 토스뱅크는 이를 통해 다양한 배경과 경험을 가진 인재 유입을 확대하고 조직의 성장 기반을 강화한다는 방침이다. 채용 절차는 서류 전형을 시작으로 직무 인터뷰, 문화적합성 인터뷰, 레퍼런스 체크 순으로 진행된다. 직무에 따라 포트폴리오 제출이나 과제 전형이 추가될 수 있어 실질적인 업무 역량 검증에도 초점을 맞췄다. 이번 채용의 또 다른 특징은 '보훈특별채용 인재풀' 운영이다. 토스뱅크는 국가를 위해 헌신한 보훈 대상자들에게 커리어 기회를 확대하기 위해 별도의 인재풀을 마련했다. 현재 채용 중인 포지션이 아니더라도 지원이 가능하며, 제출된 이력서는 희망 직군 중심으로 검토된다. 이는 금융권 내 ESG(환경·사회·지배구조) 관점에서의 사회적 책임 강화 흐름과도 맞닿아 있다는 평가다. 토스뱅크의 이번 대규모 채용은 단순한 인력 충원을 넘어 디지털 경쟁력 고도화를 위한 전략적 투자 성격이 짙다. 특히 데이터와 기술 기반 금융 서비스 고도화와 함께 보안, 리스크 관리, 준법 역량까지 동시에 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. 인터넷전문은행 간 경쟁이 치열해지는 상황에서 차별화된 서비스 품질과 안정성을 확보하기 위한 선제적 대응으로 해석된다. 금융권에서는 토스뱅크가 빠른 성장 과정에서 서비스 혁신과 리스크 관리 간 균형을 맞추는 단계에 진입했다는 분석도 나온다. 그동안 사용자 경험 중심의 혁신에 집중해 왔다면, 이제는 금융회사로서의 기본 체력인 안정성과 신뢰를 한층 강화하는 방향으로 전략을 확장하고 있다는 것이다. 토스뱅크 관계자는 "이번 채용은 서비스 혁신을 이어가는 동시에 은행의 기본인 안정성과 신뢰를 더 높이기 위한 인재 영입"이라며 "각자의 전문성을 바탕으로 문제를 끝까지 해결하고 더 나은 금융 경험을 함께 만들어갈 인재들의 많은 지원을 기대한다"고 말했다. 한편 토스뱅크는 고용 브랜드 측면에서도 긍정적인 평가를 받고 있다. 3년 연속 포브스 선정 '대한민국 최고의 은행', 2년 연속 '대학생이 가장 일하고 싶은 금융기업'에 이름을 올리며 우수 인재 유치 기반을 확보했다. 업계에서는 이번 채용을 계기로 인터넷전문은행 간 인재 확보 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보고 있다. 특히 AI·데이터·보안 등 핵심 기술 인력 확보 여부가 향후 금융 플랫폼 경쟁력을 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있는 만큼, 토스뱅크의 이번 행보가 금융권 전반에 미칠 파장에도 관심이 쏠린다.
2026-03-20 17:21:30
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"암세포만 정밀 타격"…HLB 미국 자회사 혈액암 치료제 전임상 '청신호' 外
[경제일보] HLB이노베이션의 미국 자회사 베리스모 테라퓨틱스는 17일(현지 시각) 미국암연구학회(AACR 2026)에서 혈액암 치료 후보물질 ‘SynKIR-310’의 전임상 결과를 공개했다고 19일 밝혔다. 이번 연구는 사람의 림프종 암세포를 이식한 쥐 모델을 대상으로 진행됐다. 기존에 출시된 글로벌 제약사의 카티 치료제들과 효능을 정면 비교한 것이 특징이다. 실험 결과 SynKIR-310을 투여한 그룹은 비교 대상 중 유일하게 전량 생존하는 결과를 보였다. 기존 치료제들이 암세포를 억제하는 과정에서 과도한 면역 반응으로 인해 부작용 위험이 컸던 것과 달리 이번 후보물질은 안정적인 수치를 유지하면서도 종양 제어 효과는 월등히 높았다. 이 같은 차이는 약물의 ‘설계도’ 격인 수용체 구조에서 기인한다. 기존 카티 치료제는 암세포를 인식하는 부위와 공격 신호를 보내는 부위가 하나로 뭉쳐진 ‘단일체인’ 구조다. 이 방식은 면역 세포가 과하게 흥분해 정상 세포까지 공격하거나 사이토카인 폭풍 같은 치명적인 전신 염증을 일으키는 경우가 잦았다. 반면 베리스모가 개발한 ‘멀티체인’ 방식은 항원 인식과 활성화 신호를 분리해 실제 인체 면역 세포와 유사한 형태로 작동하게 만들었다. 암세포만 정밀하게 타격하면서도 몸속 면역계에 가해지는 부담은 대폭 줄인 셈이다. 여기에 베리스모가 자체 개발한 바인더 ‘DS191’을 적용해 암세포 결합력도 높였다. 현재 SynKIR-310은 재발하거나 기존 약이 듣지 않는 비호지킨 림프종 환자를 대상으로 미국에서 임상 1상을 진행하고 있다. 혈액암뿐만 아니라 치료제 개발이 까다로운 고형암 분야로도 확장 가능성이 점쳐진다. 로라 존슨 베리스모 최고과학책임자는 “이번 발표는 자연스러운 면역 세포 구조를 모사한 기술이 임상적으로 얼마나 큰 가능성을 가졌는지 보여주는 전환점”이라며 “기존 치료제의 한계를 넘어 난치성 암 환자들에게 새로운 대안이 될 것으로 기대한다”고 말했다. ◆동아에스티 계열 메타비아, 비만신약 美 임상 1상 승인 확보 동아에스티 관계사 메타비아는 비만 치료제로 개발 중인 GLP-1·글루카곤 이중작용제 ‘DA-1726’의 임상 1상 파트3에 대해 미국 IRB 승인을 획득했다고 19일 밝혔다. 이번 임상은 건강한 비만 성인 40명을 대상으로 16주간 진행되며 고용량 투여를 위한 단계적 증량 방식의 적정성을 평가한다. 파트3A는 16mg에서 48mg으로 파트3B는 16mg→32mg→64mg으로 단계적으로 증량하는 설계다. 메타비아는 4월 첫 환자 투여를 시작해 연내 4분기 데이터를 확보할 계획이다. DA-1726은 GLP-1과 글루카곤 수용체에 동시에 작용해 식욕 억제, 인슐린 분비 촉진, 기초대사량 증가를 통해 체중 감소와 혈당 개선을 유도하는 신약 후보물질이다. 앞선 임상에서는 8주 만에 체중 9.1% 감소, 허리둘레 감소, 혈당 및 간 지표 개선 효과가 확인됐다. 김형헌 메타비아 대표는 “기존 임상에서 확인된 유효성, 안전성, 내약성 데이터를 바탕으로 DA-1726의 경쟁력이 더욱 강화될 것으로 기대된다”며 “이번 임상을 통해 후속 임상 단계 진입을 가속화하고 차별화된 차세대 GLP-1, Glucagon 이중작용제 비만 치료제로서의 입지를 더욱 공고히 할 것이다”고 말했다. ◆김진태 유비케어 대표, KIMES서 보건복지부 표창 수상 디지털 헬스케어 기업 유비케어는 국제의료기기·병원설비전시회(KIMES 2026) 개막식에서 김진태 대표가 보건복지부 표창을 수상했다고 19일 밝혔다. 이번 수상은 EMR 개발·보급을 통한 의료정보화 인프라 구축과 비대면 진료 플랫폼 ‘똑닥’을 통한 의료 접근성 개선, ESG 경영 실천 등 의료기기 산업 발전에 기여한 공로를 인정받은 결과다. 유비케어는 병·의원과 약국용 EMR을 기반으로 진료기록 관리 효율성과 청구 자동화를 구현하며 국내 의료 정보 네트워크를 구축해왔다. 이를 통해 국가 보건 행정 효율성과 정책 확산 기반을 강화했다. 또 비대면 진료 플랫폼 ‘똑닥’을 통해 진료 대기 시간 단축 등 의료 이용 불편을 개선했으며 코로나19 당시에는 EMR 연동 비대면 솔루션으로 감염 확산 방지와 의료 공백 최소화에 기여했다. 최근에는 AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)과 클라우드 EMR 개발에 집중하며 R&D 투자를 확대하고 정보보호 인증을 바탕으로 데이터 보안 체계 강화에도 나서고 있다. 한편 유비케어는 ‘GC메디아이(GC MediAI)’로 사명 변경을 추진 중이며 주주총회 의결을 거쳐 공식 적용할 예정이다.
2026-03-19 16:50:54
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구글 '제미나이 3.0' 쇼크, MS 시총 제쳤다…샘 올트먼도 "우리가 쫓아가는 입장" 인정
[이코노믹데일리] "이제 우리가 쫓아가는 입장이다." 생성형 AI 혁명을 주도해 온 오픈AI의 샘 올트먼 CEO가 구글의 신작 '제미나이 3.0'을 접한 뒤 내뱉은 탄식이다. 2025년 11월, 글로벌 AI 전쟁의 판도가 다시 한번 요동치고 있다. 구글이 내놓은 제미나이 3.0이 단순한 언어 모델을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트(Agent)'의 완성형을 보여주며 경쟁사들을 압도했기 때문이다. 시장은 즉각 반응했다. 구글의 모회사 알파벳의 시가총액은 단숨에 마이크로소프트(MS)를 제치고 뉴욕 증시 3위 자리를 탈환했다. ◆ "이해"를 넘어 "수행"으로…LLM에서 LAM으로의 진화 제미나이 3.0의 핵심은 '실행력'이다. 기존의 거대언어모델(LLM)이 사용자의 질문에 그럴듯한 텍스트를 생성해 주는 수준이었다면 제미나이 3.0은 거대행동모델(LAM, Large Action Model)로 진화했다. 예를 들어 "도쿄 출장 일정을 짜줘"라고 명령하면 기존 AI는 일정표 텍스트를 나열하는 데 그쳤다. 하지만 제미나이 3.0은 사용자의 캘린더를 분석해 빈 시간을 찾고 사내 규정에 맞는 항공권과 호텔을 검색해 예약 초안을 작성한 뒤 결재 시스템 연동까지 스스로 수행한다. 이는 AI가 단순한 비서에서 워크플로우 전체를 책임지는 '디지털 직원'으로 격상되었음을 의미한다. 세일즈포스의 창업자 마크 베니오프는 "3년 동안 매일 챗GPT를 써왔지만 제미나이 3.0을 2시간 써보고 다시는 돌아가지 않기로 했다"며 "추론, 속도, 멀티모달 모든 면에서 놀라운 발전"이라고 극찬했다. 심지어 경쟁자인 일론 머스크 테슬라 CEO조차 "축하한다"며 이례적으로 구글의 성과를 인정했다. ◆ 엔비디아 의존도 끊어낸 구글의 '수직 계열화' 승부수 이번 제미나이 3.0의 도약이 무서운 진짜 이유는 '비용 구조의 혁신'에 있다. 현재 오픈AI를 비롯한 대부분의 AI 기업들은 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)에 절대적으로 의존하고 있다. 막대한 GPU 구매 비용과 전력 소모는 AI 수익화의 가장 큰 걸림돌이었다. 반면 구글은 자체 개발한 AI 추론 칩인 TPU(텐서처리장치)를 기반으로 제미나이 시스템을 완벽하게 최적화했다. 하드웨어(TPU)와 소프트웨어(제미나이), 플랫폼(클라우드/안드로이드)을 수직 계열화하는 데 성공한 유일한 빅테크다. 이는 경쟁사 대비 압도적인 비용 효율성과 속도(Latency) 경쟁력을 확보했음을 시사한다. 알파벳의 주가가 6% 넘게 급등하며 시총 3조 6200억 달러를 돌파한 배경에는 이러한 구조적 경쟁 우위에 대한 시장의 확신이 깔려 있다. 반면 엔비디아 GPU 생태계에 묶여 있는 MS와 오픈AI에 대한 투자 심리는 상대적으로 위축되는 모습이다. 구글은 제미나이 3.0을 안드로이드 생태계에 깊숙이 심었다. 클라우드와 온디바이스(기기 내 구동)를 오가는 하이브리드 처리를 통해 인터넷이 없는 환경에서도 개인화된 AI 기능을 제공한다. 갤럭시나 픽셀 폰 사용자는 자신의 기기 내 데이터를 보안 걱정 없이 AI에게 맡길 수 있다. 이는 '데이터 주권'이 중요해지는 웹 3.0 시대에 구글만이 가질 수 있는 강력한 무기다. ◆ '환각'과 '독점', 화려한 잔치 뒤의 그림자 제미나이 3.0이 보여준 기술적 진보는 분명 놀랍다. 하지만 '에이전트'로서의 AI가 가진 위험성 또한 간과해서는 안 된다. AI가 사용자를 대신해 예약을 하고 결제를 진행하는 과정에서 발생하는 '환각(Hallucination)' 현상은 단순한 오답과는 차원이 다른 피해를 줄 수 있다. 구글은 99.9%의 정확도를 자랑하지만 치명적인 0.1%의 실수가 발생했을 때의 책임 소재는 여전히 불분명하다. 과거 제미나이 초기 버전이 역사적 사실을 왜곡해 생성했던 사례를 상기해 볼 필요가 있다. '행동하는 AI'의 통제권에 대한 사회적 합의가 기술의 속도를 따라가지 못하고 있다. 또한 구글의 독점력 강화도 경계해야 할 대목이다. 검색, OS, 브라우저, 클라우드에 이어 AI 에이전트까지 장악하게 된 구글 생태계는 사용자에게 편리함을 주지만 동시에 다른 선택지를 앗아가는 강력한 '가두리 양식장(Walled Garden)'이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고 제미나이 3.0은 AI 산업의 방향타를 '대화'에서 '행동'으로 완전히 돌려놓았다. "이제 AI 모델 경쟁은 끝났다"는 업계의 평가처럼 앞으로는 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐가 아니라 누가 더 유능하게 일을 처리하는 에이전트를 비즈니스에 통합하느냐가 승패를 가를 것이다.
2025-11-25 08:01:33
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