Deep Learning Research Engineer는 최신 머신러닝/딥러닝 알고리즘 연구를 통해 AI 반도체에서 활용할 수 있는 모델을 개발하는 역할을 합니다. 딥러닝 모델을 단순히 차용하는데 그치지 않고 각 Task, Dataset에 맞도록 수정, 개발, 학습하는 역할을 합니다.

NPU에 최적화된 딥러닝 모델 개발, NPU를 사용하고 싶은 고객사의 딥러닝 모델 개발, 자체 딥러닝 알고리즘 솔루션 개발, 딥러닝 학습에 필요한 툴 개발 등 주요 기술을 담당합니다. 단순히 딥러닝 모델 학습하는 것이 아니라 NPU와 연계하여 시너지를 낼 수 있는 업무를 원하시는 분, 딥러닝 모델 학습 관련하여 다양한 업무를 기획, 수행하실 분들께 추천드립니다.

Job Responsibilities

Task, Dataset, Size, NPU 별 최적화된 딥러닝 모델 연구 및 설계
Quantization, Pruning 등 딥러닝 모델 경량화 연구 및 적용
Computer vision 최신 연구 동향 분석
각종 최신 딥러닝 알고리즘 연구
고객사 데이터 분석 및 딥러닝 모델 학습
딥러닝 모델 학습 관련 툴 개발

Requirements

딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 능력
프로그래밍 언어(Python, C/C++ 등) 활용 능력
딥러닝 모델 개발 관련 전체 프로세스 경험

Preferred Qualifications

경량화 및 딥러닝 모델, 학습 개발 경험 및 논문 실적이 있으신 분
컴퓨터 비전 딥러닝 모델 학습에 대한 이해도가 높으신 분
딥러닝 핵심 연산들에 대해 정확히 이해하시는 분
NPU에 대한 이해도가 높으신 분

Hiring Process

서류 전형 > 1차 면접 (실무 면접) > 2차 면접 (최종 면접) > 최종 합격

서류 전형 : 이력서 및 자기소개서(필수), 포트폴리오(선택)
지원서 제출 시 최종 성적증명서 제출 필수. (석, 박사의 경우 학부 성적표 함께 첨부)
지원 시 합격 여부와 관계없이 메시지를 전달해 드립니다.

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.