👋 우리 팀을 소개합니다.
NetsPresso Platform 팀은 Nota AI의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로, 연구·개발된 기술을 실제 제품으로 구현하여 사용자에게 제공하는 핵심 플랫폼과 소프트웨어를 설계·구현하는 조직입니다.
Model Representation, Quantization, Graph Optimization, Model Engineering, SW Engineering 파트로 구성되어 있으며, 그중 Quantization 파트는 NetsPresso의 핵심 최적화 기술인 양자화를 연구하고, 자체 기술을 제품에 탑재하여 다양한 HW에서 딥러닝 모델 추론을 가속화합니다.
- 양자화로 인한 성능 저하를 최소화하는 알고리즘을 연구하며
- 다양한 HW 및 Backend의 제약사항에 맞는 양자화를 지원하고
- 실제 HW에서 가속 가능한 형태로 모델을 변환합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
NetsPresso의 핵심 역할을 수행하는 양자화 기술을 연구하고 제품화합니다. 최신 양자화 알고리즘을 연구하고, 다양한 모델과 HW의 특성에 맞게 최적화하는 노타만의 고유한 양자화 기법을 설계합니다. On-device AI를 위한 다양한 최적화 기술과 최신 모델을 경험할 수 있습니다.
✅ 주요 업무
- Quantization 기술 연구 및 제품화
- 차세대 Post-Training Quantization(PTQ), Quantization-Aware Training(QAT), Compression 알고리즘 연구 및 개발
- 모델 아키텍처 및 타겟 HW 특성을 고려한 Quantization 전략 수립 및 프레임워크 설계
- Generative AI(LLM, VLM, Diffusion 등), Computer Vision(Classification, Detection, Segmentation 등) 및 다양한 AI 모델에 대한 최적화 방법론 연구
- 연구 결과의 논문 발표 및 특허 출원을 통한 기술 리더십 확보
- On-device AI 모델 최적화
- 다양한 On-device HW로의 배포를 위한 quantization 파이프라인 설계 및 고도화
- AI 모델 최적화 프로젝트 수행
- Quantization으로 인한 정확도 저하 원인 분석 및 체계적인 해결 방안 수립
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위 소지자
- 학사 5년 이상, 석사 후 3년 이상, 박사 졸업 및 졸업 예정자
- Quantization, 모델 압축, 또는 딥러닝 최적화 분야에서의 심도 있는 연구/개발 경험
- PyTorch, ExecuTorch, ONNX 기반 딥러닝 모델 최적화에 대한 깊은 이해
- 소규모 이상의 프로젝트 리드 및 관리 경험
- 기술 문서 작성 및 영어 커뮤니케이션 능력
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Quantization, 모델 압축, 커널 최적화 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR 등) 논문 발표 경험
- 연구 결과의 제품화 및 상용 서비스 적용 경험
- ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등 최적화 라이브러리 심화 활용 경험
- Low-bit 모델의 Embedded Device 포팅 및 성능 튜닝 경험
- 오픈소스 프로젝트 기여 또는 유지보수 경험
- 박사 학위 소지자
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 사전 과제 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
새로운 기술에 대한 높은 관심과 아이디어를 실제로 구현해내는 실행력이 중요합니다. 단순한 연구에 그치지 않고, NetsPresso 서비스와 직접 연결되는 독자적인 양자화 기술을 개발하는 포지션입니다. 각 모듈이 유기적으로 연결되어 있는 만큼, 팀 내 활발한 소통과 주도적인 태도를 무엇보다 중요하게 생각합니다. 복잡한 기술적 문제를 깊이 있게 파고들고, 협업을 통해 함께 성장하고 싶은 분이라면 이 팀에서 분명 좋은 성과를 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.
- 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)
🔎 읽어보면 도움 되는 관련 자료
👋 우리 팀을 소개합니다.
NetsPresso Platform 팀은 Nota AI의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로, 연구·개발된 기술을 실제 제품으로 구현하여 사용자에게 제공하는 핵심 플랫폼과 소프트웨어를 설계·구현하는 조직입니다.
Model Representation, Quantization, Graph Optimization, Model Engineering, SW Engineering 파트로 구성되어 있으며, 그중 Quantization 파트는 NetsPresso의 핵심 최적화 기술인 양자화를 연구하고, 자체 기술을 제품에 탑재하여 다양한 HW에서 딥러닝 모델 추론을 가속화합니다.
- 양자화로 인한 성능 저하를 최소화하는 알고리즘을 연구하며
- 다양한 HW 및 Backend의 제약사항에 맞는 양자화를 지원하고
- 실제 HW에서 가속 가능한 형태로 모델을 변환합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
NetsPresso의 핵심 역할을 수행하는 양자화 기술을 연구하고 제품화합니다. 최신 양자화 알고리즘을 연구하고, 다양한 모델과 HW의 특성에 맞게 최적화하는 노타만의 고유한 양자화 기법을 설계합니다. On-device AI를 위한 다양한 최적화 기술과 최신 모델을 경험할 수 있습니다.
✅ 주요 업무
- Quantization 기술 연구 및 제품화
- 차세대 Post-Training Quantization(PTQ), Quantization-Aware Training(QAT), Compression 알고리즘 연구 및 개발
- 모델 아키텍처 및 타겟 HW 특성을 고려한 Quantization 전략 수립 및 프레임워크 설계
- Generative AI(LLM, VLM, Diffusion 등), Computer Vision(Classification, Detection, Segmentation 등) 및 다양한 AI 모델에 대한 최적화 방법론 연구
- 연구 결과의 논문 발표 및 특허 출원을 통한 기술 리더십 확보
- On-device AI 모델 최적화
- 다양한 On-device HW로의 배포를 위한 quantization 파이프라인 설계 및 고도화
- AI 모델 최적화 프로젝트 수행
- Quantization으로 인한 정확도 저하 원인 분석 및 체계적인 해결 방안 수립
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위 소지자
- 학사 5년 이상, 석사 후 3년 이상, 박사 졸업 및 졸업 예정자
- Quantization, 모델 압축, 또는 딥러닝 최적화 분야에서의 심도 있는 연구/개발 경험
- PyTorch, ExecuTorch, ONNX 기반 딥러닝 모델 최적화에 대한 깊은 이해
- 소규모 이상의 프로젝트 리드 및 관리 경험
- 기술 문서 작성 및 영어 커뮤니케이션 능력
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Quantization, 모델 압축, 커널 최적화 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR 등) 논문 발표 경험
- 연구 결과의 제품화 및 상용 서비스 적용 경험
- ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등 최적화 라이브러리 심화 활용 경험
- Low-bit 모델의 Embedded Device 포팅 및 성능 튜닝 경험
- 오픈소스 프로젝트 기여 또는 유지보수 경험
- 박사 학위 소지자
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 사전 과제 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
새로운 기술에 대한 높은 관심과 아이디어를 실제로 구현해내는 실행력이 중요합니다. 단순한 연구에 그치지 않고, NetsPresso 서비스와 직접 연결되는 독자적인 양자화 기술을 개발하는 포지션입니다. 각 모듈이 유기적으로 연결되어 있는 만큼, 팀 내 활발한 소통과 주도적인 태도를 무엇보다 중요하게 생각합니다. 복잡한 기술적 문제를 깊이 있게 파고들고, 협업을 통해 함께 성장하고 싶은 분이라면 이 팀에서 분명 좋은 성과를 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.
- 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)