⚡스퀴즈비츠는...

다양한 도메인에서 ​AI가 ​제대로 ​활용될 수 ​있도록 경량화/최적화 기술을 연구·개발하고 ​있습니다. ​텍스트, 이미지, ​비디오 등 각종 ​생성형 AI ​모델이 ​최적의 속도로 ​서비스될 ​수 ​있도록 여러 하드웨어 ​환경에 ​적합한 경량화 및 ​최적화 ​진행을 ​함께 하실 전문 ​인재를 찾고 ​있습니다.

🎯ML ​Engineer로 함께하시면

다양한 ​AI 가속 ​하드웨어를 ​사용해보며 습득한 지식과 ​경험을 바탕으로 ​최신 생성형 AI 모델들에 대한 경량화/최적화 및 실제 서빙까지 AI 모델 서비스에 필요한 전체적인 개발 스택에 대해 경험해 보실 수 있습니다.

[채용 구분]

• 정규직 신입
• 정규직 경력
• 산업기능요원 (신규 편입 가능)
• 전문연구요원 (신규 편입 가능)
• 인턴 (4개월 이상)

[주요 업무] 합류하시면 주로 이런 일을 담당합니다

• 다양한 생성형 AI 모델을 GPU, NPU 등 다양한 하드웨어 향으로 최적화 및 서빙하는 엔진 설계·개발
• 생성형 AI 모델의 GPU, NPU 등 각 하드웨어 별 최적화, 경량화, 성능 평가 및 API 제품화에 이르는 파이프라인 구축
• Quantization, Pruning 등의 경량화 방법론, 각종 Caching 등의 최적화 방법론 등 성능·비용 최적화 연구 및 실제 서비스 적용
• 생성형 AI 모델의 오픈소스 서빙 프레임워크 및 하드웨어 SDK 별 추론 속도/모델 성능 등 평가, 비교 분석 및 최적화

💻 사용 언어 / 개발 환경

Python, PyTorch, C/C++, Docker

[자격 사항] 이런 분을 찾고 있습니다

• 딥러닝 모델 경량화 및 서빙 최적화에 대한 이해와 높은 관심을 가지신 분
• Vision, LLM, Gen AI 중 한 분야 이상의 학습/파인튜닝 또는 서비스 적용 경험을 보유하신 분
• 팀원과의 원활한 커뮤니케이션이 가능하신 분
• 회사와 함께 성장하고자 하는 의지가 있으신 분
• 해외 여행에 결격 사유가 없는 분

[우대 사항] 이런 경험은 더 좋습니다

• 모델 경량화 또는 서빙 최적화 관련 경력 2년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 지니신 분 (AI/ML 관련 석사 학위 이상)
• 생성형 AI(영상·이미지·텍스트) 모델의 실제 서비스 및 최적화 경험을 보유하신 분
• NPU를 직접 사용해보신 경험 및 NPU향 모델 최적화 경험을 보유하신 분
• CUDA 프로그래밍 또는 커스텀 커널 최적화 경험을 보유하신 분
• Top-tier Computer Vision/Machine Learning 학회 논문을 보유하신 분

전형 절차

서류 접수 → 1차 직무 인터뷰 → 2차 Culture Fit 인터뷰 → 처우 협의 → 온보딩

• 서류는 자유 양식입니다. 지원 포지션 및 자격 요건에 얼마나 핏한지 마음껏 표현해주세요.
• 전형 결과는 접수일로부터 일주일 내외로 소요되며, 합격 여부와 상관 없이 접수해주신 이메일로 안내드립니다.
• 1차 직무 인터뷰는 온라인 진행, 2차 컬쳐핏 인터뷰는 대면 진행을 원칙으로 합니다. 상황에 따라, 1·2차 인터뷰를 모두 대면 또는 온라인으로 진행할 수 있습니다.
• 경력직의 경우 평판조회 절차가 추가될 수 있습니다.

참고 사항

• 본 공고는 모집 완료 시 마감됩니다.
• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간을 운영합니다. 단, 수습기간 동안 대우에 차별을 두지 않습니다.
• 제출하신 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.
• 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령 상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.
• 채용 관련 문의사항은 메일로 문의 주시기 바랍니다. ([email protected])