머신러닝 엔지니어(모델최적화)
직군
Tech경력사항
경력 3년 이상고용형태
정규직근무지
Seoul, Korea대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
👨👦👦함께하게 될 FDE본부 Frontier팀을 소개합니다 !
- FDE (Forward Deployed Engineering) 본부에서는 산업에서 발생하는 다양한 문제 해결을 위해 AI 기술을 개발하고 산업현장에 적용하여 실질적인 가치를 만들어 냅니다.
- Frontier팀은 기술 및 사업 관점에서 도전적이고 임팩트가 큰 산업/제조업 문제를 AI 기술로 해결하는 미션을 수행합니다.
- 산업 현장의 데이터를 이용해 AI 문제를 정의하고 이를 풀어가는 과정을 통해 End-to-end 머신러닝 라이프 사이클을 경험합니다. 또한 마키나락스에 축적된 문제 해결 경험을 자산화하여 문제 해결 프로세스로 체계화하는 과정을 함께 합니다.
🧑🏻💻이런 일을 함께 합니다.
- 최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 개발, 변환 및 검증 작업을 수행합니다.
- 다양한 구조의 LLM 모델에 대한 개발 업무 및 양자화(Quantization) 기술을 연구하고 실제 모델에 적용합니다.
- 새로운 모델 최적화 기법에 대한 선행 연구를 수행하고, 논문 작성 및 특허 출원을 적극 장려합니다.
- PyTorch, ONNX, AIMET 등 다양한 딥러닝 프레임워크 및 툴을 활용하여 모델 성능을 정량적으로 분석하고 개선합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유 및 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.
💡이런 분을 찾습니다.
- 3년 이상의 ML/DS 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
- 딥러닝과 LLM 모델에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며, PyTorch, ONNX 등 딥러닝 개발 및 추론 프레임워크를 다뤄본 경험이 있는 분
- Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training과 같은 양자화 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
📣이런 분이면 더 좋습니다.
- LLM이나 LVM 등 생성형 AI 모델을 대상으로 최적화 및 양자화(Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training 등) 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
- On-device NPU 환경을 대상으로 Generative AI 모델 개발 및 양자화 관련 연구 경험이 있는 분
- Top-tier AI/ML 또는 LLM 양자화(Quantization) 관련 학회에 논문을 게재한 경험이 있는 분
📆 채용절차
- 서류접수
- 온라인 코딩테스트
- 기술 인터뷰
- Fit 인터뷰
- 평판조회
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머신러닝 엔지니어(모델최적화)
👨👦👦함께하게 될 FDE본부 Frontier팀을 소개합니다 !
- FDE (Forward Deployed Engineering) 본부에서는 산업에서 발생하는 다양한 문제 해결을 위해 AI 기술을 개발하고 산업현장에 적용하여 실질적인 가치를 만들어 냅니다.
- Frontier팀은 기술 및 사업 관점에서 도전적이고 임팩트가 큰 산업/제조업 문제를 AI 기술로 해결하는 미션을 수행합니다.
- 산업 현장의 데이터를 이용해 AI 문제를 정의하고 이를 풀어가는 과정을 통해 End-to-end 머신러닝 라이프 사이클을 경험합니다. 또한 마키나락스에 축적된 문제 해결 경험을 자산화하여 문제 해결 프로세스로 체계화하는 과정을 함께 합니다.
🧑🏻💻이런 일을 함께 합니다.
- 최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 개발, 변환 및 검증 작업을 수행합니다.
- 다양한 구조의 LLM 모델에 대한 개발 업무 및 양자화(Quantization) 기술을 연구하고 실제 모델에 적용합니다.
- 새로운 모델 최적화 기법에 대한 선행 연구를 수행하고, 논문 작성 및 특허 출원을 적극 장려합니다.
- PyTorch, ONNX, AIMET 등 다양한 딥러닝 프레임워크 및 툴을 활용하여 모델 성능을 정량적으로 분석하고 개선합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유 및 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.
💡이런 분을 찾습니다.
- 3년 이상의 ML/DS 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
- 딥러닝과 LLM 모델에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며, PyTorch, ONNX 등 딥러닝 개발 및 추론 프레임워크를 다뤄본 경험이 있는 분
- Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training과 같은 양자화 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
📣이런 분이면 더 좋습니다.
- LLM이나 LVM 등 생성형 AI 모델을 대상으로 최적화 및 양자화(Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training 등) 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
- On-device NPU 환경을 대상으로 Generative AI 모델 개발 및 양자화 관련 연구 경험이 있는 분
- Top-tier AI/ML 또는 LLM 양자화(Quantization) 관련 학회에 논문을 게재한 경험이 있는 분
📆 채용절차
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- 온라인 코딩테스트
- 기술 인터뷰
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