👋 우리 팀을 소개합니다.
NetsPresso Core Research 팀은 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.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
다양한 AI 모델을 On-device에 최적화하여 탑재하는 작업을 수행하게 됩니다. 넷츠프레소를 활용해 AI 모델을 경량화 및 최적화하고, 모델의 성능을 분석하고 개선하는 과정에 참여합니다. 또한 최적화된 모델을 실제 디바이스에서 동작하도록 변환하고, 실시간 추론 속도를 측정하여 성능을 검증합니다. 이 과정에서 모델의 품질과 효율성을 극대화하는 데 기여하게 됩니다.
✅ 주요 업무
- On-device AI 모델 최적화 및 변환 지원
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등의 경량화 기법 지원
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX 등 모델 변환 및 최적화 작업 지원
- 다양한 AI 모델의 최적화 작업 지원
- Generative AI (large language model, stable diffusion model 등)
- Computer Vision (classification, object detection, segmentation 등) 및 기타 분야의 AI 모델 최적화 지원
- AI 모델의 성능 분석 및 개선 지원
✅ 자격요건
- Computer Engineering, Electrical Engineering 등 관련 분야 대학(원)생 및 학위 소지자
- Python 개발에 능숙하며, 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
- PyTorch, TensorFlow 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분
- 딥러닝 및 머신러닝 모델 개발에 관심이 있으신 분
- 기본적인 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 이해가 있으신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등의 모델 경량화 기술에 대한 이해 또는 경험이 있으신 분
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX, ArmNN 등의 라이브러리 사용 경험이 있으신 분
- LLM, LVM, Text-to-image 등 Generative AI 모델 개발 또는 최적화 경험이 있으신 분
- Embedded device에서 딥러닝 모델을 포팅해 본 경험이 있으신 분
- AI 프로젝트에 참여하거나 관련 과제 경험이 있으신 분
✅ 채용 절차
- 서류 검토 → 사전 과제 → 1차 인터뷰
🤓 팀의 메세지
AI Engineer Intern은 끊임 없이 AI 기술을 탐구하는 동료들과 함께 업무하며 AI 도메인 기반에 대한 지식에 깊게 관여하며 개발에 임할 수 있습니다. 역동적인 환경 안에서 빠르게 적응하고, 적극적으로 개선 방안을 제안해주실 수 있는 분이면 좋습니다. 또한 본인이 관리하는 부분을 주도적으로 이끌어 나갈 수 있는 분을 찾고 있습니다.
개발자와 연구자가 협업하는 업무를 진행하는 Core Research 팀의 특수한 환경 때문에 무엇보다도 동료간에 활발하게 소통하는 문화를 지향합니다. 생소한 부분도 명확하게 이해하고자 하는 Be Proactive한 자세와 본인이 맡은 분야에 딥다이브 할 수 있는 자세를 가지고 다 함께 매일 성장하고 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.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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NetsPresso Core Research 팀은 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.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
다양한 AI 모델을 On-device에 최적화하여 탑재하는 작업을 수행하게 됩니다. 넷츠프레소를 활용해 AI 모델을 경량화 및 최적화하고, 모델의 성능을 분석하고 개선하는 과정에 참여합니다. 또한 최적화된 모델을 실제 디바이스에서 동작하도록 변환하고, 실시간 추론 속도를 측정하여 성능을 검증합니다. 이 과정에서 모델의 품질과 효율성을 극대화하는 데 기여하게 됩니다.
✅ 주요 업무
- On-device AI 모델 최적화 및 변환 지원
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등의 경량화 기법 지원
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX 등 모델 변환 및 최적화 작업 지원
- 다양한 AI 모델의 최적화 작업 지원
- Generative AI (large language model, stable diffusion model 등)
- Computer Vision (classification, object detection, segmentation 등) 및 기타 분야의 AI 모델 최적화 지원
- AI 모델의 성능 분석 및 개선 지원
✅ 자격요건
- Computer Engineering, Electrical Engineering 등 관련 분야 대학(원)생 및 학위 소지자
- Python 개발에 능숙하며, 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
- PyTorch, TensorFlow 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분
- 딥러닝 및 머신러닝 모델 개발에 관심이 있으신 분
- 기본적인 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 이해가 있으신 분
- 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
✅ 우대사항
- Pruning, Quantization, Knowledge Distillation 등의 모델 경량화 기술에 대한 이해 또는 경험이 있으신 분
- TensorRT, TensorFlow Lite, ONNX, ArmNN 등의 라이브러리 사용 경험이 있으신 분
- LLM, LVM, Text-to-image 등 Generative AI 모델 개발 또는 최적화 경험이 있으신 분
- Embedded device에서 딥러닝 모델을 포팅해 본 경험이 있으신 분
- AI 프로젝트에 참여하거나 관련 과제 경험이 있으신 분
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AI Engineer Intern은 끊임 없이 AI 기술을 탐구하는 동료들과 함께 업무하며 AI 도메인 기반에 대한 지식에 깊게 관여하며 개발에 임할 수 있습니다. 역동적인 환경 안에서 빠르게 적응하고, 적극적으로 개선 방안을 제안해주실 수 있는 분이면 좋습니다. 또한 본인이 관리하는 부분을 주도적으로 이끌어 나갈 수 있는 분을 찾고 있습니다.
개발자와 연구자가 협업하는 업무를 진행하는 Core Research 팀의 특수한 환경 때문에 무엇보다도 동료간에 활발하게 소통하는 문화를 지향합니다. 생소한 부분도 명확하게 이해하고자 하는 Be Proactive한 자세와 본인이 맡은 분야에 딥다이브 할 수 있는 자세를 가지고 다 함께 매일 성장하고 있습니다.
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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.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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