👋 우리 팀을 소개합니다.
NetsPresso Core Research 팀은 NetsPresso의 핵심 기술을 연구하고 개발하는 팀으로, 다양한 Framework의 IR(Intermediate Representation)로 입력된 딥러닝 모델을 통합된 IR로 변환하고, 하드웨어 특성에 최적화된 형태로 경량화, 가속화하는 기술을 개발합니다.
주요 연구 영역은 Graph Optimization, Quantization, Compression이며, 이를 통해 Computer Vision부터 최신 Generative AI 모델까지 다양한 AI 모델이 Edge Device부터 Data Center Server까지 폭넓은 환경에서 효율적으로 동작하도록 합니다. 또한 새로운 경량화 기법 개발과 호환성 향상을 통해 NetsPresso의 성능과 범용성을 강화하고 있습니다. 특히 우리는 AI 모델을 그래프 관점에서 최적화하여 정확도를 유지하면서 구조를 단순화하고 실행 속도를 향상시키며, 대상 하드웨어 제약에 맞춘 모델 변환을 수행합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
AI Optimization Engineer는 AI 모델을 그래프 관점에서 정확도를 유지하면서 최적화하고 실행 속도를 향상시키는 작업을 하며, 그 과정에서 각 대상 하드웨어의 특성도 고려해야 합니다. 또한 관련 최신 연구 내용을 파악하고 업무에 반영하며, 이 모든 과정을 거쳐 최종적으로는 NetsPresso 실제 제품을 구현하게 됩니다. 이 포지션에 합류하시면 AI Optimization Engineer로서 AI 모델 최적화의 첨단 이론과 구현, 제품화까지의 전 과정을 모두 경험하게 될 것입니다.
✅ 주요 업무
- 그래프 최적화를 통한 AI 모델 성능 개선
- 연산 제거, 통합, 대체, 합성을 통한 구조 단순화
- 정확도 유지 기반의 속도 향상 및 메모리 효율화
- 다양한 AI 프레임워크 기반 최적화 (ONNX, PyTorch, ExecuTorch 등)
- 다양한 모델 및 하드웨어 대상 AI 모델 최적화
- Generative AI(LLM, VLM, Diffusion model 등) 및 Computer Vision 모델 등 폭넓은 영역 지원
- GPU, NPU, CPU 등 특정 하드웨어 환경에 최적화된 모델 변환 및 효율화
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자·전기공학 등 관련 전공 학사/석사/박사 학위 보유자
- 학사 학위자의 경우, 관련 경력 2년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유자
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분
- PyTorch, ONNX, Python, Linux, Git/GitHub, Docker 경험 보유
✅ 우대사항
- CUDA 또는 custom NPU SDK 경험
- ExecuTorch, TFLite, TensorRT, Hugging Face 등 AI 프레임워크, 도구 및 플랫폼 경험
- vLLM, Llama.cpp, Ollama, SGLang 등 LLM 서비스 제공 관련 경험
- 학회 및 학술지 논문 작성 경험
- 해외 출장 업무 및 해외 학회 발표 수준의 영어 능력
✅ 채용 절차
- 서류 접수 → 원격 과제 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso Core Research 팀은 기술적 깊이와 협업의 힘을 중요하게 생각합니다. 잡한 문제를 단순하게 풀어내고, 모델 최적화의 새로운 방향을 함께 탐구합니다. 팀원 각자가 맡은 영역을 주도적으로 이끌되, 서로의 아이디어를 적극적으로 공유하며 최적의 해결책을 찾아갑니다.
기술을 깊이 이해하고 효율적인 구조를 고민하는 과정 자체를 즐길 수 있는 분, 그리고 그 여정을 팀과 함께 나누고 싶은 분이라면 Core Research 팀에서 분명 좋은 시너지를 낼 수 있을 것입니다.
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
- 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
- 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
- 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
- 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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NetsPresso Core Research 팀은 NetsPresso의 핵심 기술을 연구하고 개발하는 팀으로, 다양한 Framework의 IR(Intermediate Representation)로 입력된 딥러닝 모델을 통합된 IR로 변환하고, 하드웨어 특성에 최적화된 형태로 경량화, 가속화하는 기술을 개발합니다.
주요 연구 영역은 Graph Optimization, Quantization, Compression이며, 이를 통해 Computer Vision부터 최신 Generative AI 모델까지 다양한 AI 모델이 Edge Device부터 Data Center Server까지 폭넓은 환경에서 효율적으로 동작하도록 합니다. 또한 새로운 경량화 기법 개발과 호환성 향상을 통해 NetsPresso의 성능과 범용성을 강화하고 있습니다. 특히 우리는 AI 모델을 그래프 관점에서 최적화하여 정확도를 유지하면서 구조를 단순화하고 실행 속도를 향상시키며, 대상 하드웨어 제약에 맞춘 모델 변환을 수행합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
AI Optimization Engineer는 AI 모델을 그래프 관점에서 정확도를 유지하면서 최적화하고 실행 속도를 향상시키는 작업을 하며, 그 과정에서 각 대상 하드웨어의 특성도 고려해야 합니다. 또한 관련 최신 연구 내용을 파악하고 업무에 반영하며, 이 모든 과정을 거쳐 최종적으로는 NetsPresso 실제 제품을 구현하게 됩니다. 이 포지션에 합류하시면 AI Optimization Engineer로서 AI 모델 최적화의 첨단 이론과 구현, 제품화까지의 전 과정을 모두 경험하게 될 것입니다.
✅ 주요 업무
- 그래프 최적화를 통한 AI 모델 성능 개선
- 연산 제거, 통합, 대체, 합성을 통한 구조 단순화
- 정확도 유지 기반의 속도 향상 및 메모리 효율화
- 다양한 AI 프레임워크 기반 최적화 (ONNX, PyTorch, ExecuTorch 등)
- 다양한 모델 및 하드웨어 대상 AI 모델 최적화
- Generative AI(LLM, VLM, Diffusion model 등) 및 Computer Vision 모델 등 폭넓은 영역 지원
- GPU, NPU, CPU 등 특정 하드웨어 환경에 최적화된 모델 변환 및 효율화
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자·전기공학 등 관련 전공 학사/석사/박사 학위 보유자
- 학사 학위자의 경우, 관련 경력 2년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유자
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분
- PyTorch, ONNX, Python, Linux, Git/GitHub, Docker 경험 보유
✅ 우대사항
- CUDA 또는 custom NPU SDK 경험
- ExecuTorch, TFLite, TensorRT, Hugging Face 등 AI 프레임워크, 도구 및 플랫폼 경험
- vLLM, Llama.cpp, Ollama, SGLang 등 LLM 서비스 제공 관련 경험
- 학회 및 학술지 논문 작성 경험
- 해외 출장 업무 및 해외 학회 발표 수준의 영어 능력
✅ 채용 절차
- 서류 접수 → 원격 과제 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso Core Research 팀은 기술적 깊이와 협업의 힘을 중요하게 생각합니다. 잡한 문제를 단순하게 풀어내고, 모델 최적화의 새로운 방향을 함께 탐구합니다. 팀원 각자가 맡은 영역을 주도적으로 이끌되, 서로의 아이디어를 적극적으로 공유하며 최적의 해결책을 찾아갑니다.
기술을 깊이 이해하고 효율적인 구조를 고민하는 과정 자체를 즐길 수 있는 분, 그리고 그 여정을 팀과 함께 나누고 싶은 분이라면 Core Research 팀에서 분명 좋은 시너지를 낼 수 있을 것입니다.
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
- 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
- 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
- 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
- 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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