공고 정보
지원 마감
[코스닥 상장/AI딥테크] AI Engineer (Research/Optimization)
리쿠르트퍼스트코리아
서울 강남구
- 급여면접 후 결정
- 경력경력 2~10년
- 학력학력무관
- 자격요건[AI Research Engineer] ㆍ컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 석사 이상 학위 소지자 ㆍ학사 학위 소지자는 관련 분야 2년 이상의 경력 필수 ㆍQuantization에 대한 경험이 부족하더라도 빠르게 학습하고 개발에 적용할 수 있는 역량을 가지신 분 ㆍPyTorch 기반 딥러닝 모델 최적화 경험 보유자 ㆍ해외 여행에 결격 사유가 없는 분 [AI Optimization Engineer] ㆍ컴퓨터공학, 전자·전기공학 등 관련 전공 학사/석사/박사 학위 보유자 ㆍ학사 학위자의 경우, 관련 경력 2년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유자 ㆍ해외 출장에 결격 사유가 없는 분 ㆍPyTorch, ONNX, Python, Linux, Git/GitHub, Docker 경험 보유
- 우대사항[AI Research Engineer] ㆍQuantization, 모델 압축, 커널 최적화 분야의 연구 및 개발 경험 ㆍExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화 경험 ㆍLow-bit 모델을 Embedded Device에 포팅한 경험 ㆍ딥러닝 모델 최적화 관련 논문 발표 경험 [AI Optimization Engineer] ㆍCUDA 또는 custom NPU SDK 경험 ㆍExecuTorch, TFLite, TensorRT, Hugging Face 등 AI 프레임워크, 도구 및 플랫폼 경험 ㆍvLLM, Llama.cpp, Ollama, SGLang 등 LLM 서비스 제공 관련 경험 ㆍ학회 및 학술지 논문 작성 경험 ㆍ해외 출장 업무 및 해외 학회 발표 수준의 영어 능력
근무 조건
- 근무 형태정규직
- 급여면접 후 결정
- 근무지서울 강남구 테헤란로521 파르나스타워
모집 내용
- 주요 업무Core Research 팀은 주요 모듈의 핵심 기술을 연구하고 개발합니다. 다양한 framework IR (Intermediate Representation)로 들어오는 딥러닝 모델들을 통합된 IR로 변환하고, HW 특성에 맞게 가속화할 수 있도록 경량화 최적화하는 Graph Optimization, Quantization, Compression 등의 기술을 적용합니다. Computer Vision 및 최신 Generative AI 모델들을 타겟 HW에서 가속화할 수 있도록 최적화하며, 새로운 경량화 기법 개발과 다양한 엣지 디바이스부터 데이터센터 서버까지 호환 가능한 기술을 통해 제품의 성능과 범용성을 향상시키는 데 집중하고 있습니다. [AI Research Engineer] 제품의 핵심 역할을 수행하는 양자화 기술을 연구하고 제품화합니다. 최신 양자화 알고리즘을 연구하고, 다양한 모델과 HW의 특성에 맞게 최적화하는 기업의 고유한 양자화 기법을 설계합니다. On-device AI를 위한 다양한 최적화 기술과 최신 모델을을 경험할 수 있습니다. Quantization 기술 연구 및 제품화 ㆍ다양한 딥러닝 모델 대상의 Post-Training Quantization 알고리즘, Quantization-Aware Training 기법 연구 ㆍ모델 및 HW 특성에 맞는 Quantization 기법 적용 framework 개발 및 제품화 ㆍGenerative AI (LLM, VLM, Diffusion 등), Computer Vision (Classification, Detection, Segmentation 등), 기타 다양한 AI 모델에 적용 On-device AI 모델 최적화 및 변환 ㆍExecuTorch, ONNX , TensorRT 등 다양한 프레임워크를 활용한 모델 최적화 및 변환 작업 ㆍQuantization으로 인한 정확도 이슈 분석 및 문제 해결 [AI Optimization Engineer] AI Optimization Engineer는 AI 모델을 그래프 관점에서 정확도를 유지하면서 최적화하고 실행 속도를 향상시키는 작업을 하며, 그 과정에서 각 대상 하드웨어의 특성도 고려해야 합니다. 또한 관련 최신 연구 내용을 파악하고 업무에 반영하며, 이 모든 과정을 거쳐 최종적으로는 제품의 실제 제품을 구현하게 됩니다. 이 포지션에 합류하시면 AI Optimization Engineer로서 AI 모델 최적화의 첨단 이론과 구현, 제품화까지의 전 과정을 모두 경험하게 될 것입니다. 그래프 최적화를 통한 AI 모델 성능 개선 ㆍ연산 제거, 통합, 대체, 합성을 통한 구조 단순화 ㆍ정확도 유지 기반의 속도 향상 및 메모리 효율화 ㆍ다양한 AI 프레임워크 기반 최적화 (ONNX, PyTorch, ExecuTorch 등) 다양한 모델 및 하드웨어 대상 AI 모델 최적화 ㆍGenerative AI(LLM, VLM, Diffusion model 등) 및 Computer Vision 모델 등 폭넓은 영역 지원 ㆍGPU, NPU, CPU 등 특정 하드웨어 환경에 최적화된 모델 변환 및 효율화
- 직무• IT개발·데이터• 연구·R&D
- 경력경력 2~10년
- 학력학력무관
- 자격 요건[AI Research Engineer] ㆍ컴퓨터공학, 전자공학 등 관련 전공 석사 이상 학위 소지자 ㆍ학사 학위 소지자는 관련 분야 2년 이상의 경력 필수 ㆍQuantization에 대한 경험이 부족하더라도 빠르게 학습하고 개발에 적용할 수 있는 역량을 가지신 분 ㆍPyTorch 기반 딥러닝 모델 최적화 경험 보유자 ㆍ해외 여행에 결격 사유가 없는 분 [AI Optimization Engineer] ㆍ컴퓨터공학, 전자·전기공학 등 관련 전공 학사/석사/박사 학위 보유자 ㆍ학사 학위자의 경우, 관련 경력 2년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유자 ㆍ해외 출장에 결격 사유가 없는 분 ㆍPyTorch, ONNX, Python, Linux, Git/GitHub, Docker 경험 보유
- 우대 사항[AI Research Engineer] ㆍQuantization, 모델 압축, 커널 최적화 분야의 연구 및 개발 경험 ㆍExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET 등의 라이브러리를 활용한 모델 최적화 경험 ㆍLow-bit 모델을 Embedded Device에 포팅한 경험 ㆍ딥러닝 모델 최적화 관련 논문 발표 경험 [AI Optimization Engineer] ㆍCUDA 또는 custom NPU SDK 경험 ㆍExecuTorch, TFLite, TensorRT, Hugging Face 등 AI 프레임워크, 도구 및 플랫폼 경험 ㆍvLLM, Llama.cpp, Ollama, SGLang 등 LLM 서비스 제공 관련 경험 ㆍ학회 및 학술지 논문 작성 경험 ㆍ해외 출장 업무 및 해외 학회 발표 수준의 영어 능력
추가 안내
- 복지/혜택• 경영진이 정말 회사와 직원들을 많이 신경 써주시고 회사를 위해서 누구보다 노력을 많이 하시는 분들입니다 • 웰컴 기프트: 웰컴 키트, 개인용 업무 장비 구매 지원, 근속 축하 포상 제도, 업무용 최신 노트북/데스크톱 지원 • 구성원 성장 지원: 교육 및 세미나 참가비, 직무 발명 보상 제도, 사내 동호회, 사내 스터디그룹, 도서 구매 • 건강 관리: 종합 건강 검진, 유급 보건 휴가, 유급 병가, 심리 상담 프로그램 • 건강한 가족: 가족 돌봄 휴가, 경조 휴가 & 경조금, 생일 축하금 • 근무 환경 지원: 재량근로제, 선택적 근로시간제, 간식 및 야근 식대 지원, 야간 택시비 지원, 팀 회식비 & 티타임, 모션 데스크 • 연구직: 글로벌 행사 참석 지원, 특허/논문 발표 지원 (연구, 비용 등 / 내부 변리사 2명 有)
기업 정보
리쿠르트퍼스트코리아
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- 주소서울 중구 을지로5길 26 미래에셋 센터원(Mirae Asset CENTER1) 동관 22층