스퀴즈비츠는 Quantization을 중심으로 다양한 경량화 및 최적화 기술을 이용하여 AI 모델을 효율적으로 만듭니다. 하루가 다르게 새롭게 등장하는 AI 모델에 적합한 경량화 방법을 개발하고 적용하는 일에 관심이 있으신 분은 지원해주세요!
[주요 업무] 팀에 합류하면 이런 일을 담당합니다
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딥러닝 모델 경량화 및 거대 생성모델 서빙 관련 최적화 기술 연구/개발 (논문 작성 및 특허 출원 장려)
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경량화 소프트웨어 툴킷 (OwLite) 및 LLMOps 툴킷 (Fits on chips) 관련 선행 기술 연구/개발
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OwLite Business / On-premise Tier 고객사 모델 경량화 전문 지원
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다양한 하드웨어 플랫폼 (Mobile, GPU 등)에 적합한 모델 최적화 및 학습
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State-of-the-art 딥러닝 경량화 기술 조사 및 재현
[ 사용 언어 / 개발 환경 ]
Python
PyTorch
Deep Learning Inference Frameworks (TensorRT, LiteRT, ONNX Runtime, OpenVINO, etc.)
[자격 요건] 이런 분을 찾고 있습니다
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위 업무 관련 경력 2년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 지니신 분 (AI/ML 관련 석사 학위 이상)
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PyTorch에 대한 이해와 사용 능력이 뛰어나신 분
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딥러닝 경량화 기술 및 거대 생성 모델의 서빙 최적화에 대한 이해와 실제 적용 경험을 보유하신 분
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ExecuTorch, LiteRT, ONNX Runtime, TensorRT, vLLM, TensorRT-LLM 중 최소 1개 이상의 프레임워크를 사용해본 경험이 있으신 분
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팀원과의 원활한 커뮤니케이션이 가능하신 분
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회사와 함께 성장하고자 하는 의지가 있으신 분
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해외 여행에 결격사유가 없는 분
[우대 사항] 이런 경험을 갖고 계신다면 더 좋습니다
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Top-tier Computer Vision/Machine Learning 학회 논문을 보유하신 분
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딥러닝 경량화 기술을 직접 적용하여 모델을 최적화해 본 경험을 보유하신 분
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Generative AI model (Vision / Language) 경량화/최적화 경험 혹은 관련 논문을 보유하신 분
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CUDA Programming 경험을 보유하신 분
지원 방법 및 채용 절차
채용 절차 : [서류 전형 → 실무진 인터뷰 → Culture Fit 인터뷰 → 처우 협의 → 온보딩]1.
서류 전형
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서류에는 별도 양식이 없습니다. 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 등 … 아래의 기본적인 내용을 포함하시어, 지원자님을 마음껏 표현해주세요!
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기본 인적사항 (이름, 연락처, 이메일 등)
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학력/경력사항 (별도 경력이 없는 경우 신입으로 기재해주세요.)
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지원 포지션 및 자격 요건에 본인이 얼마나 잘 맞는지
2.
인터뷰 전형
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서류 전형을 통과하신 분들에 한하여 개별로 일정을 전달드립니다.
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지원 포지션에 해당하는 실무 역량에 대한 인터뷰를 1차로 진행합니다.
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스퀴즈비츠의 구성원으로서 함께 일하시게 될 방식과 문화에 대한 인터뷰를 2차로 진행합니다.
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직무 특성에 따라 필요 시 추가 인터뷰 또는 Coding Test를 진행할 수 있습니다.
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대면 면접을 기본으로 하되, 코로나19 상황에 따라 화상 면접으로 진행될 수 있습니다.
3.
처우 협의
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급여 및 처우는 최종 인터뷰 통과 시 별도로 협의 예정입니다.
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경력직의 경우 평판조회 절차가 추가될 수 있습니다.
참고 사항
1.
정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간을 운영합니다. 단, 수습 기간 동안 대우에 차별을 두지 않습니다.
2.
제출한 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.