Deep Learning Optimization Engineer

Role Summary

Deep ​Learning ​Optimization ​Engineer는 최신 ​딥러닝 알고리즘 연구를 통해 ​AI ​반도체가 다양한 ​모델들을 처리할 수 ​있도록 컴파일러를 ​개발∙개선하고, ​각종 경량화 ​기술을 ​적용해 ​제품의 추론 성능을 ​향상시키는 ​역할을 합니다.

다양한 딥러닝 ​Framework에서 ​개발한 ​딥러닝 모델을 하나의 ​공통된 형태로 ​변환하는 ​기술, 변환된 ​형태에서 모델 ​최적화/경량화 ​기술, AI 반도체의 ​실제 구동에서 ​사용할 수 있는 정확한 파라미터를 생성하는 기술 등 AI 반도체 활용을 위한 핵심적인 기술을 개발합니다. 최신 딥러닝 모델 연구부터 컴파일러, 반도체 설계팀과 공동 개발까지 폭넓은 개발 경험을 하고 싶은 분들께 추천드립니다.

Job Responsibilities

• Quantization, Pruning, 등 딥러닝 모델 경량화 연구 및 적용
• HW 최적화를 고려한 딥러닝 모델 아키텍처 설계 및 학습
• 딥러닝 최신 연구 동향 분석

Requirements

• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 능력
• 프로그래밍 언어(Python, C/C++ 등) 활용 능력
• 수리적, 논리적 분석을 통한 문제 해결 능력

Preferred Qualifications

• 경량회 및 딥러닝 모델 학습 개발 경험 및 논문 실적이 있으신 분
• 수학적 사고와 통계, 최적화 등 각종 수학 이론에 대한 이해가 높으신 분
• NPU 또는 GPU에 대한 이해도가 높으신 분

Hiring Process

서류 전형 > 실무 면접 > 임원 면접 > 처우협의 > 최종 합격

• 제출 서류: 이력서 및 자기소개서(필수), 성적증명서(필수), 포트폴리오(선택)
• 서류 전형 합격자에 한하여 개별 안내드리며, 채용절차는 사전 안내 후 변경될 수 있습니다.

Additional Information

• 신입 및 경력 입사자는 입사 후 3개월의 수습 기간이 적용됩니다.
• 장애인 및 국자유공자 등 취업 보호 대상자는 관련 법령에 따라 우대합니다.
• 지원서 및 제출 서류에 허위 사실이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.