AI Engineer

👋 우리 팀을 소개합니다.

NetsPresso Platform 팀은 Nota AI의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 기반으로, 연구/개발한 기술을 실제 제품으로 구현하여 사용자에게 제공하는 NetsPresso 제품 전반의 핵심 플랫폼과 소프트웨어를 설계/구현하는 조직입니다.

Model Representation, Quantization, Graph Optimization, SW Engineering, Model Engineering 파트와 함께 Customer Toolchain 파트는 Nota AI의 모델 최적화 기술을 바탕으로 고객사 On-device AI 프로젝트를 수행하는 조직입니다.

고객사의 다양한 모델(CV, 생성형 AI 등)을 타겟 NPU에 맞게 변환, 양자화, 최적화하는 툴체인을 개발하고, 모델 검증과 릴리스, 고객 기술 대응까지 프로젝트 전반을 담당하고 있습니다.

📌 해당 포지션으로 합류하신다면

글로벌 반도체 고객사의 실제 모델과 타겟 NPU 환경을 대상으로, 노타의 최적화 기술이 고객 제품에서 동작하도록 만드는 전 과정을 담당하게 됩니다.

모델 구조 분석과 최적화부터 툴체인 개발, 검증, 고객 납품 빌드, 고객 커뮤니케이션까지 폭넓게 경험할 수 있으며, 본인의 강점 분야를 중심으로 역할을 넓혀 갈 수 있습니다.

또한 AI 도구를 적극적으로 활용하여 반복 업무를 자동화하고, 적은 인원으로도 높은 대응 품질을 유지하는 방식을 팀과 함께 만들어 갑니다.

✅ 주요 업무

• 툴체인 SW 엔지니어링, 검증 및 빌드
• 모델 최적화 툴체인을 구성하는 각 모듈(Graph Optimizer, Quantizer 등)의 개발 및 패치를 수행합니다. 모듈의 병목을 분석하고 개선합니다.
• CV / Gen AI 모델 성능 평가를 진행하고 모델 단위 검증 파이프라인, 회귀 테스트, 릴리스 QA를 설계하고 운영합니다.
• 패키지 빌드, Docker 기반 실행 환경, CI/CD 등 고객 납품을 위한 시스템 빌드 환경을 구축하고 관리합니다.
• 모델 구조 및 최적화 기법을 분석하고 기술 및 비즈니스 관점에서 최적화 포인트를 제시합니다.
• 고객 모델 대응 및 최적화
• 고객사의 딥러닝 모델(CV, Gen AI) 구조를 분석하고, 타깃 On-device NPU에 탑재하기 위한 변환, 그래프 최적화, 양자화, 성능 평가를 수행합니다.
• 모델 변환 및 컴파일 실패, 성능 이슈가 발생하면 원인이 모델과 최적화 툴체인 제약 중 어디에 해당하는지 분석하고 해결합니다.
• 고객 현장에서 확인한 요구 사항과 기술 이슈를 정리하여 내부 개발 조직과 공유하고 제품에 반영합니다.
• AI를 활용한 자동화 및 업무 효율화
• 반복되는 모델 대응, 검증, 이슈 분석 업무를 스크립트, 자동화 도구, AI 에이전트(Claude Code 등)로 처리하여 팀의 대응 속도를 높입니다.
• 프로젝트에서 반복적으로 발생하는 작업 방식을 정리하여 내부 도구와 문서로 자산화합니다.

✅ 자격요건

• 학사 졸업 후 2년 이상, 석/박사 졸업 및 졸업 예정자
• 딥러닝 모델 구조(CNN, Transformer 등)를 깊이 이해하고 계신 분
• PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발, 변환, 추론에 능숙하신 분
• ONNX, TFLite, OpenVINO 등 Static Graph 기반 모델 경량화·최적화를 직접 수행하실 수 있는 분
• Graph Optimization, Quantization등 모델 최적화 기술을 실제 모델에 적용해 본 분
• Python 기반 개발에 능숙하고, Linux, Git, Docker 환경을 자유롭게 다루실 수 있는 분
• 고객/외부 파트너와의 기술 커뮤니케이션 및 협업에 거부감이 없으신 분
• 국내 및 해외 출장에 결격 사유가 없는 분

✅ 우대사항

• LLM, VLM 등 Generative AI 모델을 On-device 환경에 맞게 최적화해 본 경험이 있으신 분
• ExecuTorch, TensorRT, AIMET 등 모델 최적화/컴파일 도구 사용 경험이 있으신 분
• 대규모 딥러닝 모델 Regression test 시스템 구축 경험이 있으신 분
• 고객사나 외부 파트너와 함께 기술 프로젝트를 수행하거나 이끌어 본 분
• Top-tier 학회 (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, MLSys 등) 논문 출판 경력이 있으신 분

✅ 채용 절차

• 서류 검토 → 온라인 코딩테스트 → 1차 기술 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)

🤓 팀의 메세지

연구실에서 가능한 최적화를 고객 제품에서 실제로 동작하는 최적화로 만드는 것이 저희 팀의 일입니다.모든 키워드에 완벽히 해당하지 않아도 괜찮습니다. 자기 분야에서 어려운 문제를 끝까지 해결해 본 경험이 있고, 고객과 동료의 이야기를 잘 듣고 명확하게 전달할 수 있는 분이라면 함께 빠르게 성장할 수 있습니다.모델, 시스템, 고객을 모두 이해하는 엔지니어로 성장하고 싶은 분의 지원을 기다립니다.

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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