Recruitment background

[인턴] [NetsPresso] R&D AI Engineer (Quantization팀)

노타|2026. 8. 14. 게시|
9

공고 요약

경력1년 이하
채용 유형체험형인턴
학력무관
지역서울
마감일마감
출처원티드

담당업무

  • Quantization 기술 연구 및 제품화

  • 차세대 Quantization Algorithm 개발

  • 모델 및 Hardware 특성을 기반으로 한 Quantization 연구

  • 논문 및 특허 등 연구 성과 도출

  • On-device AI 모델 최적화

자격요건

  • Quantization, Model Compression 또는 Deep Learning Optimization 분야 연구·개발 경험

  • PyTorch, ExecuTorch, ONNX 기반 Deep Learning Model Optimization 이해

우대사항

  • Quantization, Model Compression, Kernel Optimization 관련 Top-tier 학회 논문 발표 경험

  • 연구 결과의 제품화 또는 상용 서비스 적용 경험

  • ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET, llama.cpp 등 Optimization Library 심화 활용 경험

  • Low-bit Model의 Embedded Device Porting 및 성능 Tuning 경험

  • vLLM, SGLang, llama.cpp 등 LLM Inference Framework 사용 경험

  • Open Source Project 기여 또는 유지보수 경험

마감기한

2026년 8월 23일 23:59까지

공고 원문

소개

[Nota AI] 2026 R&D Internship • 노타와 함께 실제 AI 제품과 기술을 만들어갈 R&D 인턴을 모집합니다. AI for everyone, everywhere AI를 누구에게나, 어디에서나 노타는 AI 최적화 기술을 통해 AI의 일상화를 선도하는 기업입니다. 우리는 다양한 디바이스와 산업 전반에 걸쳐, 누구나 어디서나 AI를 사용할 수 있는 세상을 만들고자 합니다. 노타의 핵심 제품인 넷츠프레소(NetsPresso)는 하드웨어의 특성을 이해하는 AI 모델 최적화 플랫폼입니다. 또한, 차세대 영상 관제 솔루션 (NVA: Nota Vision Agent), 지능형 교통 시스템(ITS) 등 온디바이스 생성형 AI 솔루션을 통해 실제 산업 현장에서의 AI 실현 가능성을 넓히고 있습니다. 국내 스타트업으로는 최초로 삼성과 LG의 투자 유치 기록을 보유하고 있으며, 네이버 DS2F의 첫 투자 기업이기도 합니다. 최근에는 두바이 교통국과의 AI 솔루션 공급 계약을 체결하고, CB Insights AI 100에도 선정되는 등 글로벌 무대에서의 성과를 이어가고 있습니다. 노타는 빠르게 성장하는 조직과 함께할 다양한 직군의 노타 크루를 찾고 있습니다. 직급과 경력에 관계없이 누구나 동등한 입장에서 의견을 나눌 수 있는 수평적인 문화 속에서, 공동의 목표를 향해 자율적으로 일할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다. 누구나, 어디에서나 AI의 가치를 경험할 수 있도록 하는 여정, 지금 노타에서 함께하세요.

주요업무

• Quantization 기술 연구 및 제품화 • 차세대 Quantization Algorithm 개발 • 모델 및 Hardware 특성을 기반으로 한 Quantization 연구 • 논문 및 특허 등 연구 성과 도출 • On-device AI 모델 최적화

자격요건

• Quantization, Model Compression 또는 Deep Learning Optimization 분야의 연구/개발 경험이 있으신 분 • PyTorch, ExecuTorch, ONNX 기반 Deep Learning Model Optimization에 대한 이해가 있으신 분

우대사항

• Quantization, Model Compression, Kernel Optimization 관련 Top-tier 학회(NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR 등) 논문 발표 경험이 있으신 분 • 연구 결과를 제품화하거나 상용 서비스에 적용해 본 경험이 있으신 분 • ExecuTorch, ONNX, TensorRT, AIMET, llama.cpp 등 Optimization Library 심화 활용 경험이 있으신 분 • Low-bit Model의 Embedded Device Porting 및 성능 Tuning 경험이 있으신 분 • vLLM, SGLang, llama.cpp 등 LLM Inference Framework 사용 경험이 있으신 분 • Open Source Project 기여 또는 유지보수 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

[근무지] 서울특별시 강남구 테헤란로 521 (삼성동, 파르나스타워) 16층 Nota

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