포지션 상세
함께하게 될 FDE본부 Frontier팀을 소개합니다 !
-FDE (Forward Deployed Engineering) 본부에서는 산업에서 발생하는 다양한 문제 해결을 위해 AI 기술을 개발하고 산업현장에 적용하여 실질적인 가치를 만들어 냅니다.
-Frontier팀은 기술 및 사업 관점에서 도전적이고 임팩트가 큰 산업/제조업 문제를 AI 기술로 해결하는 미션을 수행합니다.
-산업 현장의 데이터를 이용해 AI 문제를 정의하고 이를 풀어가는 과정을 통해 End-to-end 머신러닝 라이프 사이클을 경험합니다. 또한 마키나락스에 축적된 문제 해결 경험을 자산화하여 문제 해결 프로세스로 체계화하는 과정을 함께 합니다.
-최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 개발, 변환 및 검증 작업을 수행합니다.
-다양한 구조의 LLM 모델에 대한 개발 업무 및 양자화(Quantization) 기술을 연구하고 실제 모델에 적용합니다.
-새로운 모델 최적화 기법에 대한 선행 연구를 수행하고, 논문 작성 및 특허 출원을 적극 장려합니다.
PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX, AIMET 등 다양한 딥러닝 프레임워크 및 툴을 활용하여 모델 성능을 정량적으로 분석하고 개선합니다.
-효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유 및 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.
-3년 이상의 ML/DS 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
-딥러닝과 LLM 모델에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며, PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX 등 딥러닝 개발 및 추론 프레임워크를 다뤄본 경험이 있는 분
-Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training과 같은 양자화 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
-FDE (Forward Deployed Engineering) 본부에서는 산업에서 발생하는 다양한 문제 해결을 위해 AI 기술을 개발하고 산업현장에 적용하여 실질적인 가치를 만들어 냅니다.
-Frontier팀은 기술 및 사업 관점에서 도전적이고 임팩트가 큰 산업/제조업 문제를 AI 기술로 해결하는 미션을 수행합니다.
-산업 현장의 데이터를 이용해 AI 문제를 정의하고 이를 풀어가는 과정을 통해 End-to-end 머신러닝 라이프 사이클을 경험합니다. 또한 마키나락스에 축적된 문제 해결 경험을 자산화하여 문제 해결 프로세스로 체계화하는 과정을 함께 합니다.
주요업무
이런 일을 함께 합니다.-최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 개발, 변환 및 검증 작업을 수행합니다.
-다양한 구조의 LLM 모델에 대한 개발 업무 및 양자화(Quantization) 기술을 연구하고 실제 모델에 적용합니다.
-새로운 모델 최적화 기법에 대한 선행 연구를 수행하고, 논문 작성 및 특허 출원을 적극 장려합니다.
PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX, AIMET 등 다양한 딥러닝 프레임워크 및 툴을 활용하여 모델 성능을 정량적으로 분석하고 개선합니다.
-효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유 및 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.
자격요건
이런 분을 찾습니다.-3년 이상의 ML/DS 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
-딥러닝과 LLM 모델에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며, PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX 등 딥러닝 개발 및 추론 프레임워크를 다뤄본 경험이 있는 분
-Post-Training Quantization 또는 Quantization-Aware Training과 같은 양자화 기술을 적용해 본 경험이 있는 분
