👋 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, NetsPresso는 다양한 딥러닝 프레임워크의 모델을 자사 고유의 통합 IR(NPIR)로 변환한 뒤, Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용하여 다양한 타겟 하드웨어(NPU/GPU/CPU)에서 최상의 추론 효율을 낼 수 있도록 지원합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
고객사의 실제 모델과 타겟 하드웨어 환경을 마주하며, NetsPresso가 제공하는 다양한 최적화 기술을 활용해 "현장에서 동작하는 최적화"를 만들어내는 경험을 하시게 됩니다. 단순히 도구를 전달하는 데서 그치지 않고, 고객의 모델 구조와 정확도, 지연시간, 메모리 제약 조건을 분석하여 가장 적합한 최적화 전략을 실행합니다.
✅ 주요 업무
- 고객 모델 최적화 프로젝트 수행
- 고객사의 Gen AI 모델에 대한 구조 분석 및 최적화 전략 수립
- NetsPresso 기술 스택을 활용한 모델 변환, 최적화 및 검증 수행
- 정확도, 지연시간, 메모리 등 trade-off 분석 및 고객 요구사항에 맞는 모델 최적화
- 타겟 하드웨어 대응
- On-device NPU 환경에 Gen AI 모델을 탑재하기 위하여 하드웨어 특성을 고려한 최적화 수행
- NPU 백엔드 컴파일러를 활용한 모델 배포 및 성능 검증
- 하드웨어 제약에 기반한 모델 변환 이슈 분석 및 해결
- NetsPresso 제품화 기여
- 고객 현장에서 발견한 요구사항 및 기술 이슈를 정리하여 제품 개선에 반영
- 반복적으로 발생하는 최적화 워크플로우를 자동화 도구, 스크립트, 내부 라이브러리로 자산화
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위를 소지하신 분
- 관련 분야 3년 이상의 경력을 지니신 분
- PyTorch, ONNX, TFLite 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발, 변환, 추론 경험이 있으신 분
- Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 실제 모델에 적용해 본 경험이 있으신 분
- Linux, Git/GitHub, Docker 사용 경험이 있으신 분
- 고객/외부 파트너와의 기술 커뮤니케이션 및 협업에 거부감이 없으신 분
- 국내 및 해외 출장에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- LLM, VLM 등 생성형 AI 모델을 대상으로 Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용해 본 경험이 있으신 분
- On-device NPU 환경을 대상으로 모델 변환 및 배포 경험이 있으신 분
- ExecuTorch, TensorRT, TFLite, OpenVINO, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화·컴파일 경험이 있으신 분
- 컴파일러/IR(MLIR, ONNX, TVM 등) 및 그래프 최적화 패스에 대한 이해를 갖추신 분
- 하드웨어 벤더 또는 AI 솔루션 회사에서 Field Application Engineer, Solutions Engineer, 기술 컨설팅 등의 경험이 있으신 분
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
- (절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso의 기술이 실험실을 넘어 실제 고객의 제품에서 동작할 때, 가장 가까이에서 그 과정을 함께하는 포지션입니다. Gen AI 모델을 On-device NPU에 탑재하기 위한 과정에서의 고객의 문제를 마주하며 "이론적으로 가능한 최적화"를 "현장에서 동작하는 최적화"로 만들어내는 일에 즐거움을 느끼는 분을 기다립니다. 고객의 언어와 엔지니어의 언어를 모두 이해하고, 현장의 피드백을 제품으로 환류시키는 주도적인 협업이 이 포지션의 핵심입니다. On-device AI의 한계를 고객 현장에서 직접 돌파해보고 싶은 분이라면, 우리 팀에서 가장 빠른 성장과 가장 큰 임팩트를 경험하실 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, NetsPresso는 다양한 딥러닝 프레임워크의 모델을 자사 고유의 통합 IR(NPIR)로 변환한 뒤, Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용하여 다양한 타겟 하드웨어(NPU/GPU/CPU)에서 최상의 추론 효율을 낼 수 있도록 지원합니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
고객사의 실제 모델과 타겟 하드웨어 환경을 마주하며, NetsPresso가 제공하는 다양한 최적화 기술을 활용해 "현장에서 동작하는 최적화"를 만들어내는 경험을 하시게 됩니다. 단순히 도구를 전달하는 데서 그치지 않고, 고객의 모델 구조와 정확도, 지연시간, 메모리 제약 조건을 분석하여 가장 적합한 최적화 전략을 실행합니다.
✅ 주요 업무
- 고객 모델 최적화 프로젝트 수행
- 고객사의 Gen AI 모델에 대한 구조 분석 및 최적화 전략 수립
- NetsPresso 기술 스택을 활용한 모델 변환, 최적화 및 검증 수행
- 정확도, 지연시간, 메모리 등 trade-off 분석 및 고객 요구사항에 맞는 모델 최적화
- 타겟 하드웨어 대응
- On-device NPU 환경에 Gen AI 모델을 탑재하기 위하여 하드웨어 특성을 고려한 최적화 수행
- NPU 백엔드 컴파일러를 활용한 모델 배포 및 성능 검증
- 하드웨어 제약에 기반한 모델 변환 이슈 분석 및 해결
- NetsPresso 제품화 기여
- 고객 현장에서 발견한 요구사항 및 기술 이슈를 정리하여 제품 개선에 반영
- 반복적으로 발생하는 최적화 워크플로우를 자동화 도구, 스크립트, 내부 라이브러리로 자산화
✅ 자격요건
- 컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 학위를 소지하신 분
- 관련 분야 3년 이상의 경력을 지니신 분
- PyTorch, ONNX, TFLite 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발, 변환, 추론 경험이 있으신 분
- Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 실제 모델에 적용해 본 경험이 있으신 분
- Linux, Git/GitHub, Docker 사용 경험이 있으신 분
- 고객/외부 파트너와의 기술 커뮤니케이션 및 협업에 거부감이 없으신 분
- 국내 및 해외 출장에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- LLM, VLM 등 생성형 AI 모델을 대상으로 Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용해 본 경험이 있으신 분
- On-device NPU 환경을 대상으로 모델 변환 및 배포 경험이 있으신 분
- ExecuTorch, TensorRT, TFLite, OpenVINO, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화·컴파일 경험이 있으신 분
- 컴파일러/IR(MLIR, ONNX, TVM 등) 및 그래프 최적화 패스에 대한 이해를 갖추신 분
- 하드웨어 벤더 또는 AI 솔루션 회사에서 Field Application Engineer, Solutions Engineer, 기술 컨설팅 등의 경험이 있으신 분
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발
- (절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
NetsPresso의 기술이 실험실을 넘어 실제 고객의 제품에서 동작할 때, 가장 가까이에서 그 과정을 함께하는 포지션입니다. Gen AI 모델을 On-device NPU에 탑재하기 위한 과정에서의 고객의 문제를 마주하며 "이론적으로 가능한 최적화"를 "현장에서 동작하는 최적화"로 만들어내는 일에 즐거움을 느끼는 분을 기다립니다. 고객의 언어와 엔지니어의 언어를 모두 이해하고, 현장의 피드백을 제품으로 환류시키는 주도적인 협업이 이 포지션의 핵심입니다. On-device AI의 한계를 고객 현장에서 직접 돌파해보고 싶은 분이라면, 우리 팀에서 가장 빠른 성장과 가장 큰 임팩트를 경험하실 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)