Quantization Research Engineer (NetsPresso팀)

우리는 인공지능 모델 최적화 기술을 기반으로 AI 보편화를 추구하는 기업, 노타입니다.

노타는 다양한 산업과 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI 사용을 보편화하여 모든 사람에게 어디에서나 AI를 활용할 수 있는 것을 목표로 합니다.

노타의 핵심 제품은 인공지능 원천기술인 딥러닝 모델 경량화 기술을 기반으로 AI 모델 개발 프로세스를 자동화 하는 AI 최적화 플랫폼, 넷츠프레소(NetsPresso)입니다. 노타의 AI 최적화 기술은 지능형 교통 시스템 및 저전력 운전자 모니터링 시스템을 포함한 다양한 AI 솔루션을 제안합니다.

국내 스타트업으로는 최초로 삼성과 LG의 투자 유치 기록을 보유하고 있으며, 네이버 D2SF가 최초로 투자한 스타트업입니다. 노타는 세계 시장을 선도하는 NVIDIA, Intel, ARM 등과 같은 기업들과 강력한 파트너십을 구축하여 해외 AI 시장 진출에 박차를 가하고 있습니다.


[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.

해당 포지션으로 합류하신다면 넷츠프레소의 모듈인 Converter의 Core 기술 중 하나인 Quantization 기법을 연구하고 제품화합니다. 넷츠프레소에 탑재되는 On-device AI 모델들을 최적화하거나 노타만의 Quantization 기법을 주로 연구, 개발합니다.

성과 및 관련 자료 읽어보기
https://www.notion.so/notaai/NetsPresso-Core-Research-26db45802dc14a52a32df9864c984b7a


[Core Research 파트 리드의 메세지]
해당 직무의 담당자는 Quantization 기법을 개발하기 위해 이를 위한 개발 지식과 경량화 기법에 관련된 지식의 활용이 필수적이며 최신 기술에 대한 높은 관심도를 활용하여 본인이 생각했던 부분을 현실화 시키는 능력이 중요하기 때문에 단순 연구에서 끝마치는 것이 아니라 노타만의 Quantization 기술을 개발하며 본인이 개발한 기술이 노타가 제공하는 서비스에 직접적으로 연관되어 탑재되는 과정까지 고민해야 합니다.

넷츠프레소가 가지고 있는 특성과 타 모듈과의 원활한 호환과 성능 향상을 위해 우리 팀은 팀원 간에 활발하게 소통하는 문화를 지향합니다. 생소한 부분도 명확하게 이해하고자 하는 Proactive한 자세와 본인이 맡은 분야에 딥다이브 할 수 있는 자세를 가지고 다 함께 매일 성장하고 있습니다.

• Quantization 기법 연구 및 제품화
- 다양한 deep learning model에 대한 post-training quantization, quantization-aware training
- Generative AI (stable diffusion, large language model 등), Computer Vision (classification, object detection, segmentation 등) 및 그 외 분야

• On-device AI를 위한 모델 최적화 및 변환
- TensorRT, TensorFlow Lite 등

- 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

- Quantization, compression, kernel optimization 분야의 연구/개발 경험이 있으신 분
- TensorFlow Lite, TensorRT, ArmNN 등의 라이브러리 optimization 및 On-Device AI 관련 optimization 업무를 경험 해보신 분
- Embedded device에서 Low-precision deep learning model porting 업무 경험이 있으신 분
- ML/DL compiler 또는 framework (e.g. TVM, Glow, nGraph, XLA, etc.)를 이용한 deep learning model optimization 연구/개발 경험이 있으신 분

• 노타는 재택근무제와 자율출퇴근제를 시행하고 있습니다. 기본적으로 정해진 업무 시간의 틀은 있으나 그보다 적게 일하거나, 그보다 많이 일하는 것을 강제하지 않습니다. 자신의 업무 위주로 진행하는 것이 특징입니다.
• 자신의 일에만 집중할 수 있는 환경을 기본으로 하며 신규 입사 시 웰컴키트 제공을 비롯해 개인 선호 장비 구매 비용을 일정 한도 내에서 지원합니다.
• 사무실에 다양한 간식을 매달 구비해 놓고 있으며, 저녁까지 근무하시는 날에는 저녁 식사 비용을 지원해 드립니다.
• 도서 구매 지원, 해외 학회 세미나 참석 지원, 관련 분야 논문 작성 지원 등 개인의 업무 역량을 위해서라면 다양한 부분에서의 지원을 아끼지 않는 회사입니다.
• 장기근속자에게 연차 외 휴가 및 선물을 제공하고 있습니다.


[지원 전, 확인해주세요!]
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서에 연봉 정보 등 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.
- Deep learning model optimization 관련 논문 제출 경력이 있는 분
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.


[읽어보면 도움 되는 관련 자료]
• [오피니언] 넷츠프레소 서비스 범위 밖 문제는 어떻게 해결하는가? │ NetsPresso 팀 Application 파트 박한철님
https://www.teamblog.nota.ai/post/opinion-3
• [오피니언] 세상에 없는 것을 정의하다. 1편 │ NetsPresso 팀 Product Owner 백종원님
https://www.teamblog.nota.ai/post/opinion-4
• 노타의 그라운드 룰, LP를 소개합니다.
https://www.teamblog.nota.ai/post/leadershipprinciples-1
• 노타크루는 핵심 가치(CV)를 어떻게 실행할까?
https://www.teamblog.nota.ai/post/corevalue-1

서류 접수 → 온라인 인터뷰 → 원격 과제 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰
(절차간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)

해당 포지션은 서류 지원 시 사전 질문에 대한 답변을 메일로 요청드리고 있습니다. 작성해주신 답변을 토대로 최종 서류 검토 결과가 나오니 지원 시 참고해주시기 바랍니다.

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