[NetsPresso] Operator Converter Engineer
직군R&D
경력사항무관
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 521, 파르나스 타워 16층
👋 NetsPresso 팀 Core Research 파트를 소개합니다.
Core Research 파트는 넷츠프레소를 구성하는 모듈의 핵심 기술의 기능 확장과 개선을 위해 연구/개발하는 역할을 하고 있습니다. 세부적으로는 Trainer를 통해 HW-aware한 AI모델을 연구/개발하고, Compressor를 통해 새로운 경량화 기법을 연구/개발하며, Converter를 통해 새로운 Edge Device를 지원하는 연구/개발을 수행합니다.
✅ 주요 업무
- On-device AI를 위한 모델 최적화 및 변환
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX 등 모델 변환을 통한 최적화 기법 연구 및 제품화
- Deep Learning Compiler에 대한 분석 및 최적화
- 특정 모델과 연산의 TFlite, TensorRT, TVM 등 DL Compiler에서 보이는 성능에 대한 분석
- 해당 분석을 토대로 Graph optimization 등을 통해 연산 효율을 높일 수 있는 방법을 고안하고 구현
- 다양한 AI 모델에 대한 최적화
- Generative AI (large language model, stable diffusion model 등)
- Computer Vision (classification, object detection, segmentation 등) 및 그 외 분야
✅ 자격요건
- 위 업무 관련 경력 2년 이상 또는 그에 준하는 역량을 가지신 분
- Computer Engineering, Electrical Engineering 관련 전공 학위를 보유하신 분
- 석사 학위 이상 혹은 학사 학위 소지자의 경우 2년 이상 관련 분야 경력이 있는 분
- PyTorch framework에서 deep learning model optimization 연구/개발 경험이 있으신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등 경량화 분야의 연구/개발 경험이 있으신 분
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX, ArmNN 등의 라이브러리 optimization 및 On-Device AI 관련 optimization 업무를 경험 해보신 분
- LLM, LVM, Tex-to-image 등 Generative AI 모델 최적화 및 경량화 경험이 있으신 분
- Embedded device에서 Low-precision deep learning model porting 업무 경험이 있으신 분
- AI model optimization 관련 논문 제출 경력이 있는 분
✅ 채용 절차
- 서류 접수 → 온라인 인터뷰 → 원격 과제 → 1차 인터뷰→ 2차 인터뷰
(절차간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서에 민감한 개인 정보가 포함되지 않도록 확인 부탁드립니다.
- 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.
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[NetsPresso] Operator Converter Engineer
👋 NetsPresso 팀 Core Research 파트를 소개합니다.
Core Research 파트는 넷츠프레소를 구성하는 모듈의 핵심 기술의 기능 확장과 개선을 위해 연구/개발하는 역할을 하고 있습니다. 세부적으로는 Trainer를 통해 HW-aware한 AI모델을 연구/개발하고, Compressor를 통해 새로운 경량화 기법을 연구/개발하며, Converter를 통해 새로운 Edge Device를 지원하는 연구/개발을 수행합니다.
✅ 주요 업무
- On-device AI를 위한 모델 최적화 및 변환
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX 등 모델 변환을 통한 최적화 기법 연구 및 제품화
- Deep Learning Compiler에 대한 분석 및 최적화
- 특정 모델과 연산의 TFlite, TensorRT, TVM 등 DL Compiler에서 보이는 성능에 대한 분석
- 해당 분석을 토대로 Graph optimization 등을 통해 연산 효율을 높일 수 있는 방법을 고안하고 구현
- 다양한 AI 모델에 대한 최적화
- Generative AI (large language model, stable diffusion model 등)
- Computer Vision (classification, object detection, segmentation 등) 및 그 외 분야
✅ 자격요건
- 위 업무 관련 경력 2년 이상 또는 그에 준하는 역량을 가지신 분
- Computer Engineering, Electrical Engineering 관련 전공 학위를 보유하신 분
- 석사 학위 이상 혹은 학사 학위 소지자의 경우 2년 이상 관련 분야 경력이 있는 분
- PyTorch framework에서 deep learning model optimization 연구/개발 경험이 있으신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등 경량화 분야의 연구/개발 경험이 있으신 분
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX, ArmNN 등의 라이브러리 optimization 및 On-Device AI 관련 optimization 업무를 경험 해보신 분
- LLM, LVM, Tex-to-image 등 Generative AI 모델 최적화 및 경량화 경험이 있으신 분
- Embedded device에서 Low-precision deep learning model porting 업무 경험이 있으신 분
- AI model optimization 관련 논문 제출 경력이 있는 분
✅ 채용 절차
- 서류 접수 → 온라인 인터뷰 → 원격 과제 → 1차 인터뷰→ 2차 인터뷰
(절차간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
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- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서에 민감한 개인 정보가 포함되지 않도록 확인 부탁드립니다.
- 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.
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