포지션 상세 정보
- 기술스택
C++
DeepLearning
TensorFlow
Python
PyTorch
C
- 주요업무
• Quantization, Pruning 등 딥러닝 모델 경량화 연구 및 적용 • HW 최적화를 고려한 딥러닝 모델 아키텍쳐 설계 및 학습 • 딥러닝 최신 연구 동향 분석
- 자격요건
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 능력 • 프로그래밍 언어(Python, C/C++ 등) 활용 능력 • 수리적, 논리적 분석을 통한 문제 해결 능력 • 최종 성적증명서 제출 필수
- 우대사항
• 경량화 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
- 복지 및 혜택
[ 여러분의 성장을 응원합니다 ] • 전 세계가 주목하는 AI 반도체라는 인공지능, 반도체 분야의 최첨단 기술을 접할 수 있습니다. • AI 반도체 특성상 타 분야 엔지니어와의 교류가 필수적이며 인공지능 솔루션 기업들과 협업할 기회가 많기 때문에 다양한 경험을 통해 시야를 넓히고 융합형 인재로 성장할 수 있습니다. • 열정적이고 성장에 욕심 많은 멤버들을 위해 세미나 참석비 지원, 도서구입비 지원 제도를 운영하고 있습니다. • 직무발명보상제도를 운영하여 멤버들의 역량 증진을 장려하고 성과에 대해 보상해드리고 있습니다. [ 우리는 이렇게 일해요 ] • 자율출퇴근, 자유복장을 원칙으로 하고 있습니다. • 공공기관에 준하는 휴일, 휴가 제도를 운영하며 연차는 자유롭게 사용하실 수 있습니다. • 직급없이 님을 사용하며 스스로 업무를 관리하는 수평적 조직문화를 자랑합니다. • 불필요한 문서 작업을 철저히 배척하고 직접적이고 빠른 의사소통으로 문제를 해결합니다. [ Low-Risk & High-Return ] • 열정페이가 아닌 열정이 샘솟는 페이를 지향합니다. • 국내 AI 반도체 선도기업 중 규모가 작은 편으로, 지금 합류하시면 회사의 성장으로 인한 기쁨을 스톡옵션을 통해 금전적으로도 충분히 누리실 수 있습니다. • AI 반도체는 차세대 비메모리 반도체 패권을 결정짓는 국가전략산업으로 미국은 2025년까지 56조원, EU는 2030년까지 182조원, 우리 정부 역시 1조 4000억원의 투자를 발표했습니다. 모빌린트는 국내최고수준의 AI반도체 기술력을 활용하여 지금도 여러 과제에 참여하고 있으며, 앞으로도 정부 지원을 통해 안정적으로 AI 반도체 기술 국산화에 도전할 계획입니다. [ 쾌적한 근무 환경 ] • 멤버들이 연구 개발에 집중하실 수 있도록 편안한 환경 조성을 최우선 목표로 하고 있습니다. • 역삼역 3분 거리에 있는 넓고 깨끗한 사무실에서 근무합니다. • 신규 멤버가 입사하실 때마다 최고 사양의 컴퓨터와 듀얼 모니터를 새로 구입해드리며 필요한 소프트웨어를 요청하시면 지체 없이 지원해드립니다. [ 그 외 소소한 복지 제도 ] • 4대 보험 및 매년 건강검진 지원 • 중식 및 석식 제공 • 간식, 음료 무제한 제공 • 고급 캡슐 커피 무제한 제공 • 명절, 연말 등 특별한 선물
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
[채용 절차] • 서류 접수 > 1차 기술 면접 > 2차 임원 면접 > 처우 협의 > 최종합격 • 최종 성적증명서 제출 필수 (석,박사의 경우 학부 성적표도 첨부)
포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보
- 경력
- 신입~20년
- 학력
- 석사졸업 이상(졸업예정자 가능)
- 마감일
- 2024-07-10
- 근무지역
- 서울 강남구 선릉로93길 35 나라키움 역삼 B 빌딩 3층
기업/서비스 소개
기업상세 정보로 이동![모빌린트_[전문연구요원 가능] Deep Learning Optimization Engineer](https://cdn.jumpit.co.kr/lg/images/dabin_3358/20213125163127247_2000_1611.webp)
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모빌린트의 Deep Learning Research Engineer는 최신 딥러닝 알고리즘 연구를 통해 AI 반도체가 다양한 모델들을 처리할 수 있도록 하고, 각종 경량화 기술을 적용하여 제품의 추론 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 딥러닝 모델을 단순히 차용하는데 그치지 않고 모델 경량화 및 최적화를 통해 실제 어플리케이션에서 사용하기 편리한 모델을 만들어보고 싶으신 분, 다양한 딥러닝 기법을 연구하는데 흥미가 있으신 분, 그리고 새로운 도전을 즐기시는 분들께 적극 추천드립니다!