포지션 상세

모빌린트의 Deep Learning Optimization Engineer는 최신 딥러닝 알고리즘 연구를 통해 AI 반도체가 다양한 모델들을 처리할 수 있도록 컴파일러를 개발·개선하고, 각종 경량화 기술을 적용하여 제품의 추론 성능을 향상시키는 역할을 합니다.

다양한 딥러닝 Framework에서 개발한 딥러닝 모델을 하나의 공통된 형태로 변환하는 기술, 변환된 형태에서 모델 최적화/경량화 기술, AI 반도체의 실제 구동에서 사용할 수 있는 정확한 파라미터를 생성하는 기술 등 AI반도체 활용을 위한 핵심적인 기술을 개발합니다. 최신 딥러닝 모델 연구부터 컴파일러, 반도체 설계팀과 공동 개발까지 폭넓은 개발 경험을 하고 싶은 분들께 적극 추천드립니다!

1. "Drive the Future of AI: Lead the charge in optimizing AI performance by creatively reconstructing deep learning model operations on NPUs. Be at the forefront of accelerating inference, shaping the next wave of AI advancements."

2. "Expand Technological Horizons: Play a pivotal role in broadening the capabilities of our NPU SDK. Delve into a diverse array of deep learning frameworks and push the boundaries of what's possible, contributing to a groundbreaking shift in AI technology."

3. "Strengthen and Innovate: Analyze a variety of deep learning models to not only expand the reach of our NPU SDK but also enhance its stability. Your work will ensure robust, reliable AI solutions, setting new standards in the industry and leading the way in AI innovation."

(정규직, 전문연구요원 가능)

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

[AI반도체] Deep Learning Optimization Engineer

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

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근무지역