히츠 한눈에 보기
나와 맞는지 먼저 보기
- 단계스타트업
- 설립2020년 (7년 차)
- 직원35명
- 상장비상장
- 본사서울 강남구
- 받은 투자누적 286억 원
- 방향 전환2026년 신약개발 AI 도구 → 생명과학 에이전틱 AI
- 공고9건
- 무엇으로 돈을 버나
- AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩과 생명과학 분석 에이전트 오믹스호라이즌을 제약사와 연구기관에 구독과 주문형 서비스로 공급합니다.
- 고객
- 국내외 제약사와 바이오 벤처, 대학, 국공립 연구기관과 병원
- 일하는 방식
- 본사는 서울 강남구 테헤란로4길 28 송민빌딩 8층입니다
- 2023년 병역지정업체로 선정돼 일부 연구직 공고에서 전문연구요원 지원이 가능합니다
지금 공고로 보면
- 지금 공고 9건 중 경력 무관 3건이고, 가장 많은 직군은 사업/마케팅 4건입니다
- 계산화학, 구조생물학, 딥러닝을 함께 다뤄 본 연구자
- 신약개발 연구자를 고객으로 SaaS 사업개발을 해 보고 싶은 사람
지원 전에 확인할 것
- AI Scientist 는 스타펠로우십 트랙과 전문연구요원 트랙 공고가 따로 있습니다
근거: hits.ai, hyperlab.ai, career.hits.ai (확인 ). 회사 공식 자료로 확인한 사실과 그에 근거한 해석이고, 투자 판단 자료가 아닙니다.
히츠 서비스 한눈에
서비스마다 누가 쓰고 어떻게 돈을 버는지 공식 자료로 정리했습니다. 면접 전에 실제 이용자 후기도 읽어 보면 도움이 됩니다.
하이퍼랩 (HyperLab)
- 1회원 가입과 무료 체험
- 2타깃과 분자 입력, AI 예측과 설계
- 3실험 우선순위 결정
제약사, 바이오 벤처, 대학과 연구기관의 신약 연구자가 설치 없이 웹에서 쓰는 AI 신약개발 플랫폼입니다. 가상 탐색으로 유효물질을 찾고(Hyper Screening), 약물과 단백질 결합을 예측하고(Hyper Binding), 새 분자 구조를 설계하고(Hyper Design), 약물 물성을 예측합니다(Hyper ADME/T). 가입하면 1주일 무료 체험이 열리고, 기능별 구독과 Core, Enterprise 플랜으로 돈을 법니다.
- 24시간 안에 화합물 최대 100만 개를 가상 탐색한다고 설명합니다(산업일보 2026-05-02)
- 국립암센터, 한국화학연구원, 서울아산병원, MD앤더슨 암센터가 쓴다고 보도됐습니다(한국경제 2025-09-17)
Hyper Screening X
- 1타깃 주문
- 2초대형 가상 탐색
- 3분자 합성과 배송
하이퍼랩 안의 주문형 서비스로, 이용자가 주문하면 11조 개 규모 화합물 공간에서 유효물질을 찾고 분자를 합성해 배송까지 해 줍니다.
- 2025년 4월 11조 개 화합물 스크리닝 기술로 개발했습니다(회사 연혁)
오믹스호라이즌 (OmicsHorizon)
- 1데이터 업로드
- 2분석 목적 입력
- 3AI가 분석하고 결과 정리
유전체, 전사체, 단백질체 같은 생명과학 데이터를 올리고 분석 목적만 적으면 AI 에이전트가 분석 순서를 짜서 실행하고 그래프, 표, 보고서를 만들어 주는 플랫폼입니다. 2026년 4월 출시했습니다.
- 생명정보학 AI 벤치마크에서 정확도 92%를 기록했다고 밝혔습니다(한국경제 2026-04-07)
후기는 각 글쓴이의 개인 경험이며 입사전의 평가가 아닙니다. 링크는 원문으로 연결됩니다. 정정이 필요하면 문의하기로 알려 주세요.
히츠 걸어온 길
사업 방향을 바꾼 해: 2026년
히츠 채용공고 9건
- 사업/마케팅 4건 44%
- 데이터/AI 3건 33%
- 개발 1건 11%
- AI 빌더 1건 11%
- 경력 무관 3건 33%
- 경력 6건 67%
다른 회사 공고까지: 전체 사업/마케팅 채용공고, 전체 데이터/AI 채용공고, 전체 개발 채용공고. AI 직무 1건은 AI 개발자 채용관에도 있습니다.
이 회사의 채용 방식
지금 열린 공고는 대부분 마감일 없이 상시로 올라와 있습니다.
새로 올라온 공고 수는 이 사이트 기록이 4주 이상 쌓이면 함께 보여 줍니다 (기록 시작 2026-10-17).
이 사이트가 회사 공식 채용 페이지의 공고 목록을 주기적으로(보통 1주일에 한 번) 확인하며 남긴 기록입니다. 새 공고는 목록에서 처음 본 날 기준이라 실제 게시일과 며칠 차이가 날 수 있습니다. 회사가 공고를 내렸다가 다시 올리거나 공고 번호를 바꾸면 새 공고로 셀 수 있고, 이 사이트가 수집 경로를 바꾼 날과 처음 수집한 날의 공고는 세지 않았습니다. 회사의 실제 채용 인원이나 채용 계획을 뜻하지 않습니다.
비슷한 회사 6곳
업종과 사업이 가까운 회사입니다. 회사 페이지마다 공고, 연봉, 전형을 같은 순서로 정리했습니다.
히츠 연봉, 복지, 일하는 환경
- 평균 연봉
- 공시된 평균 연봉 없음
- 신입 초봉
- 공개 정보 없음
- 참고
- 공식 홈페이지에 연봉 수준이 없어 비워 두었습니다.
일하는 환경 숫자
2025-09 32명, 2026-08 32명. 국민연금 사업장 가입자 수라 실제 직원 수와 다를 수 있습니다.
달마다 새로 가입한 사람과 자격을 잃은 사람
| 달 | 가입자 | 새 가입 | 자격 상실 |
|---|---|---|---|
| 2025-09 | 32 | 2 | 2 |
| 2025-10 | 32 | 2 | 0 |
| 2025-11 | 32 | 0 | 0 |
| 2025-12 | 33 | 1 | 0 |
| 2026-01 | 33 | 0 | 1 |
| 2026-02 | 32 | 0 | 2 |
| 2026-03 | 31 | 1 | 1 |
| 2026-04 | 31 | 1 | 2 |
| 2026-05 | 30 | 1 | 0 |
| 2026-06 | 31 | 1 | 2 |
| 2026-07 | 30 | 1 | 0 |
| 2026-08 | 32 | 2 | 0 |
2025-09~2026-08, 평균 가입자 32명. 국민연금 사업장 가입자 기준이라 실제 입사, 퇴사와 다를 수 있습니다. 계열사 전출입, 사업장 분리와 통합, 일용직과 단시간 근로, 해외 근무, 가입 신고 시점 차이가 함께 잡히고, 따로 신고한 지점 사업장은 빼고 본사 사업장 하나만 셌습니다. 출처: 국민연금공단 국민연금 가입 사업장 내역(공공데이터포털 오픈 API)
입퇴사율 계산 방식
2025-09부터 2026-08까지 12개월 동안 새로 가입한 사람 수의 합과 자격을 잃은 사람 수의 합을 같은 12개월 월별 가입자 수 평균으로 나눴습니다.
히츠 평판
평판 자료를 모으지 못했습니다. 평판 요약은 아직 모으지 않았습니다. 이 페이지는 회사 공식 홈페이지와 언론사 원문에서 확인한 사실만 담았습니다.
기준. 수치 평점이나 개인 리뷰 원문은 싣지 않습니다. 정정 요청은 문의하기로 받습니다.
히츠 채용 절차와 전형
채용 사이트는 Ninehire 자체 도메인(career.hits.ai)이고, 회사 홈페이지 상단 메뉴 'Recruit'가 이 사이트로 연결됩니다. 홈페이지 Blog 메뉴와 하단 아이콘도 같은 사이트의 블로그 글로 갑니다.
채용 메모 이어서 읽기
2026년 10월 17일 공고는 모두 서울 강남 본사 정규직으로, Research(AI Scientist, AI Agent Engineer, 항체 신약 개발 연구원), Engineering(Backend Engineer), Business(사업개발 팀장과 매니저, 마케팅 팀장과 팀원)로 나뉩니다. AI Scientist 와 AI Agent Engineer 는 경력 무관이고 전문연구요원으로 지원할 수 있으며, AI Scientist 에는 과기정통부 AI 스타펠로우십 트랙 공고가 따로 있습니다. 전형 절차는 공식 홈페이지에서 확인하지 못해 비워 두었습니다. 채용 사이트는 자동 접속을 막는 확인 화면 뒤에 있어 열지 않았고, 공고 구성은 공개 목록 데이터로만 확인했습니다.
지원 전에 알아둘 것
- AI Scientist 와 AI Agent Engineer 공고는 경력 무관이고 전문연구요원으로 지원할 수 있습니다.
히츠는 2023년 병역지정업체로 선정됐다고 연혁에 적었습니다.
- AI Scientist 에는 과기정통부 AI 스타펠로우십 트랙 공고가 따로 있습니다.
회사는 2025년 이 사업에 선정됐습니다. 대학원 연구 경력이 있다면 두 공고 조건을 비교해 보세요.
- 홈페이지가 물리 법칙을 넣은 딥러닝, 약물과 단백질 결합 예측, 분자 생성 모델을 핵심 기술로 소개하고 관련 논문을 걸어 두었습니다.
지원 전에 이 논문들을 읽어 두면 면접 대화가 쉬워집니다.
- 2026년 10월 투자 발표에서 북미 사업개발 인력을 늘린다고 밝혔습니다.
사업개발 공고 지원자는 해외 제약사, 연구기관과 일해 본 경험을 앞에 적는 편이 좋습니다.
히츠 지금 하는 일과 재정
2026년 9월 기준
- 웹에서 바로 쓰는 AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩으로 유효물질 탐색, 약물과 단백질 결합 예측, 분자 설계, 약물 물성 예측을 제공합니다.
2026년 4월에는 유전체, 전사체, 단백질체 데이터를 AI 에이전트가 알아서 분석하는 오믹스호라이즌을 냈고, 과기정통부 사업으로 KAIST 와 차세대 바이오 AI 모델 K-Fold 를 만들고 있습니다.
- 10월 시리즈 B 투자 뒤 에이전틱 AI 회사로 전환하고 북미와 유럽 고객을 늘리겠다고 밝혔습니다.
외부감사 대상 공시를 찾지 못해 매출과 손익은 확인하지 못했습니다.
- 하이퍼랩은 국내 제약사와 국립암센터, 한국화학연구원, 서울아산병원, 미국 MD앤더슨 암센터가 쓴다고 보도됐고(한국경제 2025-09-17), 2025년 과기정통부 AI 특화 파운데이션 모델 사업에 선정됐습니다.
- 상장
- 비상장
- 받은 투자
- 누적 286억 원(2026년 10월 보도 기준)
현금과 부채, 투자, 인력 추이 자세히
- 투자 이력
- 2020년 슈미트와 한국투자파트너스에서 시드 투자를 받았고, 2021년 12월 한국투자파트너스, 캡스톤파트너스, 키움인베스트먼트 등에서 시리즈 A 를 받았습니다(회사 연혁). 2026년 10월 프리미어파트너스가 이끈 시리즈 B 183억 원을 마쳐 누적 투자액이 286억 원이 됐습니다(지디넷코리아 2026-10-15)
현금과 부채, 인력 추이: 자료를 모으지 못했습니다. OpenDART 에 히츠(고유번호 02046088)의 공시가 없어(2026-10-17 확인) 매출 흐름은 비워 두었습니다. 실제 매출을 보도한 언론 원문도 찾지 못했습니다.
출처: zdnet.co.kr, hankyung.com, hits.ai
히츠 리더의 생각
KAIST 화학과 교수입니다. POSTECH 에서 물리화학 박사를 받고 독일 막스플랑크연구소를 거쳤으며(회사 리더십 페이지), 2016년 알파고 대국을 보고 딥러닝 신약개발 연구를 시작해 2020년 5월 LG화학의 산학협력 제안을 계기로 히츠를 세웠습니다(한국경제 2025-09-17).
오믹스호라이즌을 내놓으며 "바이오 연구의 병목은 실험이 아니라 데이터 분석"과 반복 업무에 있다고 말하고, 연구자가 매일 쓰는 도구가 되는 것이 목표라고 했습니다.
한국경제, 2026-041개 더 보기
영업을 하지 않았는데 MD앤더슨 암센터가 학회에서 하이퍼랩을 먼저 찾아 썼고, 5년간 풀지 못한 과제를 약 6개월 만에 해결했다고 소개했습니다.
서울경제, 2025-03교수 창업 회사이면서 연구자가 매일 쓰는 소프트웨어를 지향합니다. 지원서에 연구 성과와 함께 그것을 사람이 쓰는 제품으로 만든 경험을 보여 주면 좋습니다.
히츠 최근 기사
기사 3건, 제목과 요약, 원문 링크
회사가 말하는 가치
출처: hits.ai
당연했던 실패를 당연하지 않게 만들고 세상에 필요한 약을 더 빠르게 내놓겠다고 회사 소개에 적었습니다.
딥러닝 기반 기술로 후보물질 발굴 확률을 높이고 실험 비용과 기간을 줄인다고 설명합니다.
문화 키워드 (공식 자료 + 후기에서 반복 등장)
히츠 자주 묻는 질문
히츠는 어떤 회사인가요?
히츠는 AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩과 생명과학 분석 에이전트 오믹스호라이즌을 제약사와 연구기관에 구독과 주문형 서비스로 공급합니다. 고객: 국내외 제약사와 바이오 벤처, 대학, 국공립 연구기관과 병원. 회사 단계는 스타트업입니다.
히츠 직원 수는 몇 명인가요?
히츠 직원은 35명 (2025년 9월 한국경제 보도, 공시 숫자 아님).
히츠는 어떤 사람에게 맞나요?
계산화학, 구조생물학, 딥러닝을 함께 다뤄 본 연구자. 신약개발 연구자를 고객으로 SaaS 사업개발을 해 보고 싶은 사람.
링크드인, 잡플래닛, 블라인드에서 이 회사 찾아보기
링크드인은 구글 검색으로 공개 프로필과 글을 찾고, 잡플래닛과 블라인드는 그 서비스의 회사 페이지로 바로 갑니다. 이 사이트는 그 서비스의 데이터와 별점을 저장하지 않습니다
구글 검색 결과라 동명이인이나 다른 회사 사람이 섞일 수 있습니다. 프로필의 소속을 확인하세요.