✨ 포티투닷에서 AI Model Optimization and Tool Development Engineer (NPU) 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 자율주행 및 온디바이스 LLM 모델을 위한 NPU 기반 AI 모델 최적화 및 관련 도구를 개발합니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 자율주행 스택 최적화 및 온디바이스 LLM 최적화를 담당하는 팀에서 AI 모델 최적화 및 관련 도구 개발을 담당합니다.

💡 주요 업무:

• LLM 및 자율주행 스택을 위한 AI 모델을 NPU 하드웨어에 포팅 및 최적화
• AI 모델을 NPU로 포팅하기 위한 툴체인 설계 및 구현
• 자율주행에 필요한 AI 모듈 최적화 및 LLM 추론 최적화를 통한 성능 향상
• AI 모델의 런타임 성능 분석 및 병목현상 파악, 하드웨어 utilization 극대화

✅ 꼭 필요해요:

• 컴퓨터 공학, AI 또는 관련 분야 학사/석사 학위
• AI 모델 최적화 및 하드웨어 가속기 경험 (3년 이상)
• NPU, GPU, 또는 ASIC을 활용한 AI 최적화 경험
• TensorFlow Lite, ONNX, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크 및 모델 변환 도구 사용 경험
• CUDA/C++/Python과 같은 프로그래밍 언어 및 하드웨어-가속 코드 작성 경험

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

• 자율주행 스택 (예: SLAM, 경로 계획, 객체 인식) 경험
• 온디바이스 AI/LLM 관련 최적화 경험
• LLVM/MLIR 등 컴파일러 기술 활용 경험
• 임베디드 시스템에서의 AI 최적화 경험
• 오픈소스 AI 최적화 프로젝트에 기여한 경험

💰 연봉 및 복지:

• 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • (공고 내 명시된 복지 정보는 없으나) 일반적으로 업계 수준의 복지 제공 예상

📍 근무지:

• (근무지 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다.)

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 기간: 채용 시 마감
• 지원 방법: https://42dot.ai/careers/openroles/254a8dcb-6f42-4407-90ff-739c31f62b43
• 채용 절차: 서류 전형 → 코딩테스트 → 1차 면접 → 2차 면접 → 최종 합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: 코딩 테스트는 어떤 유형으로 진행되나요?
  • A: 공고에 구체적인 코딩 테스트 유형은 명시되어 있지 않지만, AI 모델 최적화 및 하드웨어 가속 관련 지식을 평가하는 내용이 포함될 것으로 예상됩니다.
• Q2: 면접은 어떤 방식으로 진행되나요?
  • A: 1차 면접은 1시간 내외, 2차 면접은 3시간 내외로 진행됩니다. 직무 관련 기술 역량 및 경험, 문제 해결 능력 등을 심층적으로 평가할 것으로 예상됩니다.
• Q3: 자율주행 스택 경험이 필수는 아닌가요?
  • A: 자율주행 스택 경험은 우대 조건이며, 필수는 아닙니다. 하지만 자율주행 분야에 대한 이해가 있다면 업무에 도움이 될 수 있습니다.

📢 포티투닷의 AI Model Optimization and Tool Development Engineer (NPU)에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

#포티투닷 #AI모델최적화 #NPU #자율주행 #LLM #채용 #AI엔지니어