딥러닝 추론 최적화 개발자

주요업무

Deep Learning Inference Optimization Engineer(딥러닝 추론 최적화 개발자) 컴퓨터 비전, 머신러닝, 데이터 엔지니어링 팀과 협력하여 실생활 LiDAR 문제 해결 다양한 신경망 연산 최적화 및 새로운 최적화 기법 개발 PyTorch, TensorFlow, JAX, Flax 등으로 생성된 신경망 모델을 특정 하드웨어에서 실행 가능하도록 변환하는 딥러닝 커널 컴파일러 개발 자율주행 또는 인프라 시스템의 실시간 구동을 위해 학습 알고리즘 및 추론 프로세스 최적화 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 뷰런의 DL팀은 Lidar 세상 속에서 다양한 문제를 탐구하고, 설명 가능한 기술의 방향성을 제시하기 위해서 Deep Learning System을 연구합니다. DL팀에게 딥러닝은 단순한 Operation의 조합을 통한 네트워크 제안에서의 시각이 아닌, 순수하게 시스템 자체가 연구의 대상이자 탐구의 주제입니다. 이를 기반으로 성능과 실시간성의 트레이드오프를 타협하지 않기 위해 다양한 관점에서 네트워크 및 Operation들을 관측하고 관측한 사실을 기반으로 연구를 진행합니다. 딥러닝은 우리에게 그 자체로 문제이자 문제를 풀게 도와주는 도구입니다. 우리의 Deep Learning은 실제로 Edge에서 바로 적용되는 경험적이고 실질적인 기술입니다. 팀 구성원은 커널의 세상에서 누구보다 치열하고, 연구의 과정에서 결과를 위해 무엇과도 타협하지 않지만, 커널 밖의 세상에서는 팀을 위해 이해와 타협이 공존하는 세상도 같이 만들어 갈 수 있는 동료를 찾고 있습니다.

자격요건

컴퓨터공학, 전기전자공학 또는 관련 분야 학사 학위가 있으신 분 커널 컴파일러 최적화 및 추론 엔지니어링 경험이 있으신 분 CUDA/C/C++ 및 Python에 대한 이해가 있으신 분

우대사항

컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신러닝 관련 석사 또는 박사 학위가 있으신 분 저수준(Embedded) 소프트웨어 개발 및 디버깅 경험이 있으신 분 딥러닝 모델 고성능 커널 개발 경험이 있으신 분(CUDA, CCCL, SYCL, OpenMP, OpenCL 또는 ARM Cortex-A50, X86_64 기반 가속기 커널 프로그래밍) 특수 하드웨어 가속 경험이 있으신 분(AMD ROCm, cuDNN, CUTLASS, cuBLAS, oneAPI, OpenVINO)

기술스택

C, C++, Python, Pytorch, Tensorflow

채용절차

서류 전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 개발 직군은 1차 인터뷰 전에 코딩테스트가 진행될 수 있습니다. 비개발 직군은 1차 인터뷰 전에 전화 인터뷰가 진행될 수 있습니다.