👋 우리 팀을 소개합니다.
XPU Enabler 팀은 NetsPresso의 중·장기 기술 경쟁력을 확보하기 위한 선행 연구(Advanced Research)를 수행합니다.
특히 Edge AI 환경에서 최신 AI 모델을 실제 디바이스에서 안정적으로 구동하기 위한 모델 구조 분석, 최적화 전략 수립, HW 적합성 검증을 주요 미션으로 삼고 있습니다.
국가 주도의 AI 기술 고도화 프로젝트(K-AI 프로젝트, 정부 R&D 과제 등)에 참여하여 Edge AI 및 On-device AI 분야의 기술 표준과 방향성을 함께 만들어가고 있습니다.
본 포지션은 즉각적인 제품 기능 개발보다는, 국가 프로젝트 및 NetsPresso 제품 개발을 동시에 뒷받침하는 선행 기술 연구 역할에 집중합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
Edge 환경에서의 AI 모델 구동 가능성을 선제적으로 검증하고, 새로운 모델을 기존 또는 신규 Edge Device에 탑재하기 위한 모델 최적화·변환·성능 분석을 수행합니다. 또한, 대한민국 K-AI 프로젝트 및 정부 R&D 과제에서 기술적으로 핵심적인 역할을 수행하며, 연구 결과를 기반으로 다음과 같은 활동에도 참여할 수 있습니다.
- 정부 과제 제안서 작성을 위한 기술 내용 기획 및 정리
- 연구 수행 과정 및 성과에 대한 보고 자료 작성 및 관리
- 산학연·컨소시엄 협업 과제에서의 기술적 논의 및 연구 결과 공유
즉, 본 포지션은 연구 → 실험 → 국가 과제 및 제품 전략으로 연결되는 기술 허브 역할을 수행하게 됩니다.
✅ 주요 업무
Edge AI 모델 선행 연구 및 최적화
- 최신 AI 모델(LLM, VLM, Diffusion, Vision 모델 등)의 구조 분석 및 Edge 환경 적용 가능성 연구
- 기존 또는 신규 Edge Device(CPU, GPU, NPU 등)에 모델을 구동하기 위한 최적화 전략 수립
- 모델 연산 특성, 메모리 사용량, latency, throughput 분석
모델 변환 및 실행 검증
- PyTorch 기반 모델을 Edge 환경에서 실행 가능한 형태로 변환 및 검증
- ONNX, ExecuTorch, TensorRT 등 다양한 실행 환경을 활용한 실험
- HW 제약 조건에 따른 모델 구조 수정 또는 대안 설계
정확도·성능 트레이드오프 분석
- 최적화 과정에서 발생하는 정확도 저하 및 성능 병목 분석
- Edge 환경에 적합한 모델 구성 및 추론 전략 제안
- 연구 결과 문서화 및 기술 인사이트 정리
K-AI 프로젝트 및 정부 과제 수행
- 대한민국 K-AI 프로젝트 및 정부 R&D 과제에서의 핵심 기술 연구 수행
- 정부 과제 제안서 작성을 위한 기술 내용 기획 및 정리
- 과제 수행 과정에 따른 기술 보고서, 중간·최종 보고 자료 작성 및 관리
- 산학연 및 외부 기관과의 기술 협업 및 연구 결과 공유
NetsPresso 제품 개발을 위한 기술 지원
- 선행 연구 결과를 바탕으로 제품 개발 방향성에 대한 기술적 피드백 제공
- 향후 NetsPresso에 적용 가능한 Edge AI 모델 최적화 기술 제안
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 석사 이상 학위 소지자
- 학사 학위 소지자는 관련 분야 2년 이상 경력 필수
- 딥러닝 모델 구조 및 추론 과정에 대한 이해
- PyTorch 기반 모델 실험 및 분석 경험
- 새로운 HW 또는 프레임워크에 대한 빠른 학습 및 실험 능력
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Edge AI, On-device AI, 모델 최적화 관련 연구 또는 개발 경험
- LLM, VLM, Diffusion 등 최신 Generative AI 모델 실험 경험
- ONNX, ExecuTorch, TensorRT 등 추론 프레임워크 활용 경험
- 다양한 Edge Device(CPU/GPU/NPU)에서 모델을 직접 구동해 본 경험
- 정부 R&D 과제, 국가 연구 프로젝트 참여 경험
- 딥러닝 모델 최적화·가속 관련 논문 작성 또는 연구 경험
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
우리 팀은 다양한 NPU, GPU, AI 가속기 환경에서 LLM과 Computer Vision 모델이 안정적으로 동작하도록모델 변환부터 그래프 최적화, 벤더 컴파일러 연동, 디바이스 런타임 구성, 배포까지 모델의 전체 생명주기를 설계하고 구현하는 역할을 맡고 있습니다. 하드웨어 제조사가 제공하지 않는 영역, 예를 들면 Front 및 Middle End 최적화, Graph Surgery, 연산자 수정과 같은 부분을 독자적으로 해결하며 어떤 모델이든, 어떤 디바이스 환경에서도 동작 가능하게 만드는 것이 팀의 핵심 미션입니다.
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.
- 장애인 고용 촉진을 위한 행정적 절차 확인이 필요한 경우, 장애인 등록증 사본을 기타 서류 란에 선택적으로 제출하실 수 있습니다. 제출 여부는 전형 평가에 어떠한 영향도 미치지 않습니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능)
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XPU Enabler 팀은 NetsPresso의 중·장기 기술 경쟁력을 확보하기 위한 선행 연구(Advanced Research)를 수행합니다.
특히 Edge AI 환경에서 최신 AI 모델을 실제 디바이스에서 안정적으로 구동하기 위한 모델 구조 분석, 최적화 전략 수립, HW 적합성 검증을 주요 미션으로 삼고 있습니다.
국가 주도의 AI 기술 고도화 프로젝트(K-AI 프로젝트, 정부 R&D 과제 등)에 참여하여 Edge AI 및 On-device AI 분야의 기술 표준과 방향성을 함께 만들어가고 있습니다.
본 포지션은 즉각적인 제품 기능 개발보다는, 국가 프로젝트 및 NetsPresso 제품 개발을 동시에 뒷받침하는 선행 기술 연구 역할에 집중합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
Edge 환경에서의 AI 모델 구동 가능성을 선제적으로 검증하고, 새로운 모델을 기존 또는 신규 Edge Device에 탑재하기 위한 모델 최적화·변환·성능 분석을 수행합니다. 또한, 대한민국 K-AI 프로젝트 및 정부 R&D 과제에서 기술적으로 핵심적인 역할을 수행하며, 연구 결과를 기반으로 다음과 같은 활동에도 참여할 수 있습니다.
- 정부 과제 제안서 작성을 위한 기술 내용 기획 및 정리
- 연구 수행 과정 및 성과에 대한 보고 자료 작성 및 관리
- 산학연·컨소시엄 협업 과제에서의 기술적 논의 및 연구 결과 공유
즉, 본 포지션은 연구 → 실험 → 국가 과제 및 제품 전략으로 연결되는 기술 허브 역할을 수행하게 됩니다.
✅ 주요 업무
Edge AI 모델 선행 연구 및 최적화
- 최신 AI 모델(LLM, VLM, Diffusion, Vision 모델 등)의 구조 분석 및 Edge 환경 적용 가능성 연구
- 기존 또는 신규 Edge Device(CPU, GPU, NPU 등)에 모델을 구동하기 위한 최적화 전략 수립
- 모델 연산 특성, 메모리 사용량, latency, throughput 분석
모델 변환 및 실행 검증
- PyTorch 기반 모델을 Edge 환경에서 실행 가능한 형태로 변환 및 검증
- ONNX, ExecuTorch, TensorRT 등 다양한 실행 환경을 활용한 실험
- HW 제약 조건에 따른 모델 구조 수정 또는 대안 설계
정확도·성능 트레이드오프 분석
- 최적화 과정에서 발생하는 정확도 저하 및 성능 병목 분석
- Edge 환경에 적합한 모델 구성 및 추론 전략 제안
- 연구 결과 문서화 및 기술 인사이트 정리
K-AI 프로젝트 및 정부 과제 수행
- 대한민국 K-AI 프로젝트 및 정부 R&D 과제에서의 핵심 기술 연구 수행
- 정부 과제 제안서 작성을 위한 기술 내용 기획 및 정리
- 과제 수행 과정에 따른 기술 보고서, 중간·최종 보고 자료 작성 및 관리
- 산학연 및 외부 기관과의 기술 협업 및 연구 결과 공유
NetsPresso 제품 개발을 위한 기술 지원
- 선행 연구 결과를 바탕으로 제품 개발 방향성에 대한 기술적 피드백 제공
- 향후 NetsPresso에 적용 가능한 Edge AI 모델 최적화 기술 제안
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 석사 이상 학위 소지자
- 학사 학위 소지자는 관련 분야 2년 이상 경력 필수
- 딥러닝 모델 구조 및 추론 과정에 대한 이해
- PyTorch 기반 모델 실험 및 분석 경험
- 새로운 HW 또는 프레임워크에 대한 빠른 학습 및 실험 능력
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Edge AI, On-device AI, 모델 최적화 관련 연구 또는 개발 경험
- LLM, VLM, Diffusion 등 최신 Generative AI 모델 실험 경험
- ONNX, ExecuTorch, TensorRT 등 추론 프레임워크 활용 경험
- 다양한 Edge Device(CPU/GPU/NPU)에서 모델을 직접 구동해 본 경험
- 정부 R&D 과제, 국가 연구 프로젝트 참여 경험
- 딥러닝 모델 최적화·가속 관련 논문 작성 또는 연구 경험
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
우리 팀은 다양한 NPU, GPU, AI 가속기 환경에서 LLM과 Computer Vision 모델이 안정적으로 동작하도록모델 변환부터 그래프 최적화, 벤더 컴파일러 연동, 디바이스 런타임 구성, 배포까지 모델의 전체 생명주기를 설계하고 구현하는 역할을 맡고 있습니다. 하드웨어 제조사가 제공하지 않는 영역, 예를 들면 Front 및 Middle End 최적화, Graph Surgery, 연산자 수정과 같은 부분을 독자적으로 해결하며 어떤 모델이든, 어떤 디바이스 환경에서도 동작 가능하게 만드는 것이 팀의 핵심 미션입니다.
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- 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.
- 장애인 고용 촉진을 위한 행정적 절차 확인이 필요한 경우, 장애인 등록증 사본을 기타 서류 란에 선택적으로 제출하실 수 있습니다. 제출 여부는 전형 평가에 어떠한 영향도 미치지 않습니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능)