👋 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 Model Representation Part는 다양한 딥러닝 프레임워크로부터 유입되는 모델들을 자사 고유의 통합 IR (Intermediate Representation)인 NPIR로 변환하여, Quantization, Graph Optimization, Compression 등의 최적화 기술을 적용 가능케 합니다.
- 다양한 프레임워크 모델을 자사 고유의 NPIR로 통합하여 기술적 범용성을 확보하며
- 최신 AI 모델들과 다양한 하드웨어를 지원 가능하도록 확장하고
- 딥러닝 모델의 논리적 구조를 타겟 런타임 환경에 최적화하여 실제 하드웨어에서의 추론 효율을 극대화 합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
다양한 산업 도메인에서 발생하는 문제를 AI 기술을 활용해 해결하는 실전 중심의 프로젝트를 경험할 수 있습니다. 또한 단순히 모델을 개발하는 수준에 그치지 않고, 실제 현업에서 활용 가능한 AI 솔루션으로 발전시키는 전 과정을 함께하게 됩니다. 최신 논문을 기반으로 한 기술 스터디와 성능 분석 활동을 통해 AI 연구와 실무 개발 사이의 균형 잡힌 경험을 쌓을 수 있으며, 경험 많은 AI Application 개발자들과의 협업을 통해 제품 수준의 AI 시스템을 구축하는 과정도 함께하게 됩니다.
✅ 주요 업무
- IR 구현 및 유지보수
- NPIR 그래프 구조 개발: 다양한 딥러닝 프레임워크의 다양한 모델 구조를 표현할 수 있는 NetsPresso Intermediate Representation (NPIR)의 데이터 구조를 구현하고 기능을 확장합니다.
- 프레임워크 변환 로직 개발: PyTorch, ONNX 등 다양한 프레임워크와 NPIR 간의 변환 로직을 구현하고 검증합니다.
- 최신 AI 모델 및 다양한 하드웨어 지원 확장
- 폭넓은 모델 영역 지원: Computer Vision은 물론 LLM, VLM, Diffusion 모델과 같은 최신 Generative AI 모델의 변환 및 최적화 기술을 연구 개발합니다.
- 범용적 호환성 확보: NPU를 포함한 Edge Device부터 데이터센터용 GPU까지 다양한 하드웨어 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 호환 기술을 개발합니다.
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위를 소지하신 분
- Python 언어에 능숙하며, 객체 지향 프로그래밍(OOP) 및 클린 코드 작성이 가능하신 분
- 관련 분야 3년 이상의 경력을 보유하신 분
- 딥러닝 그래프 및 그래프 관련 알고리즘에 대한 경험을 보유하신 분
- PyTorch 기반 딥러닝 모델 최적화 경험을 보유하신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- ONNX, MLIR 또는 LLVM과 같은 컴파일러/IR 관련 프로젝트 경험
- 그래프 최적화 및 경량화 기법을 실제로 적용해 본 경험
- ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화 경험
- 딥러닝 모델 최적화 및 경량화 관련 논문 발표 경험
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 사전과제 발표 → 1차 인터뷰→ 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso의 기반이 되는 통합된 IR을 제품화하는 과정에 참여합니다. 다양한 딥러닝 프레임워크와 하드웨어의 특성을 파악하고, 노타만의 고유한 IR(NPIR)을 설계하고 개발하는 데 기여하게 됩니다. 이 과정에서 On-device AI를 위한 다양한 경량화 및 최적화 기술이 실제 제품에 어떻게 적용되는지 경험하며, 최신 모델들이 다양한 하드웨어에서 효율적으로 구동될 수 있도록 기술적 문제를 해결해 나갑니다. AI 엔지니어로서 이론적인 연구 결과물을 실제 소프트웨어 스택으로 구현해내는 성취감을 느끼실 수 있습니다.
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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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 Model Representation Part는 다양한 딥러닝 프레임워크로부터 유입되는 모델들을 자사 고유의 통합 IR (Intermediate Representation)인 NPIR로 변환하여, Quantization, Graph Optimization, Compression 등의 최적화 기술을 적용 가능케 합니다.
- 다양한 프레임워크 모델을 자사 고유의 NPIR로 통합하여 기술적 범용성을 확보하며
- 최신 AI 모델들과 다양한 하드웨어를 지원 가능하도록 확장하고
- 딥러닝 모델의 논리적 구조를 타겟 런타임 환경에 최적화하여 실제 하드웨어에서의 추론 효율을 극대화 합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
다양한 산업 도메인에서 발생하는 문제를 AI 기술을 활용해 해결하는 실전 중심의 프로젝트를 경험할 수 있습니다. 또한 단순히 모델을 개발하는 수준에 그치지 않고, 실제 현업에서 활용 가능한 AI 솔루션으로 발전시키는 전 과정을 함께하게 됩니다. 최신 논문을 기반으로 한 기술 스터디와 성능 분석 활동을 통해 AI 연구와 실무 개발 사이의 균형 잡힌 경험을 쌓을 수 있으며, 경험 많은 AI Application 개발자들과의 협업을 통해 제품 수준의 AI 시스템을 구축하는 과정도 함께하게 됩니다.
✅ 주요 업무
- IR 구현 및 유지보수
- NPIR 그래프 구조 개발: 다양한 딥러닝 프레임워크의 다양한 모델 구조를 표현할 수 있는 NetsPresso Intermediate Representation (NPIR)의 데이터 구조를 구현하고 기능을 확장합니다.
- 프레임워크 변환 로직 개발: PyTorch, ONNX 등 다양한 프레임워크와 NPIR 간의 변환 로직을 구현하고 검증합니다.
- 최신 AI 모델 및 다양한 하드웨어 지원 확장
- 폭넓은 모델 영역 지원: Computer Vision은 물론 LLM, VLM, Diffusion 모델과 같은 최신 Generative AI 모델의 변환 및 최적화 기술을 연구 개발합니다.
- 범용적 호환성 확보: NPU를 포함한 Edge Device부터 데이터센터용 GPU까지 다양한 하드웨어 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 호환 기술을 개발합니다.
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위를 소지하신 분
- Python 언어에 능숙하며, 객체 지향 프로그래밍(OOP) 및 클린 코드 작성이 가능하신 분
- 관련 분야 3년 이상의 경력을 보유하신 분
- 딥러닝 그래프 및 그래프 관련 알고리즘에 대한 경험을 보유하신 분
- PyTorch 기반 딥러닝 모델 최적화 경험을 보유하신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- ONNX, MLIR 또는 LLVM과 같은 컴파일러/IR 관련 프로젝트 경험
- 그래프 최적화 및 경량화 기법을 실제로 적용해 본 경험
- ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화 경험
- 딥러닝 모델 최적화 및 경량화 관련 논문 발표 경험
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 사전과제 발표 → 1차 인터뷰→ 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso의 기반이 되는 통합된 IR을 제품화하는 과정에 참여합니다. 다양한 딥러닝 프레임워크와 하드웨어의 특성을 파악하고, 노타만의 고유한 IR(NPIR)을 설계하고 개발하는 데 기여하게 됩니다. 이 과정에서 On-device AI를 위한 다양한 경량화 및 최적화 기술이 실제 제품에 어떻게 적용되는지 경험하며, 최신 모델들이 다양한 하드웨어에서 효율적으로 구동될 수 있도록 기술적 문제를 해결해 나갑니다. AI 엔지니어로서 이론적인 연구 결과물을 실제 소프트웨어 스택으로 구현해내는 성취감을 느끼실 수 있습니다.
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)