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포지션 상세
우리 팀을 소개합니다.
NetsPresso Platform 팀은 Nota AI의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로, 연구하고 개발된 기술을 실제 제품으로 구현하여 사용자에게 제공하는 핵심 플랫폼과 소프트웨어를 설계하고 구현하는 조직입니다.
NetsPresso는 PyTorch, ONNX 등 다양한 딥러닝 프레임워크의 모델을 자사 고유의 통합 IR(NPIR)로 변환한 뒤, Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용해 다양한 타겟 하드웨어(NPU, GPU, CPU)에서 최상의 추론 효율을 낼 수 있도록 지원합니다.
Model Representation, Quantization, Graph Optimization, Model Engineering, SW Engineering 5개 파트가 유기적으로 협업하며, 우리가 다루는 최적화 기술은 ‘AI Everywhere’라는 노타의 비전을 현실로 만드는 핵심 인프라입니다.
? 해당 포지션으로 합류하신다면
NetsPresso는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술과 다양한 AI 가속기 하드웨어가 만나는 매우 좁은 접점에서 만들어지는 제품입니다. 이 접점은 시장에서 가장 빠르게 변하고, 가장 큰 임팩트가 발생하는 영역이기도 합니다.
Technical Product Manager는 이 접점에서 제품의 방향과 우선순위를 결정하고, 5개 기술 파트와 NPU, GPU 등 하드웨어 파트너 및 고객과의 협업을 통해 제품을 실제로 만들어내는 핵심 역할입니다.
특히 본 포지션은 AI 경량화 및 최적화 기술과 AI 가속기 하드웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 단순한 제품 관리를 넘어 기술적 의사결정을 함께 이끌어가실 분을 찾고 있습니다.
• AI 경량화 및 최적화 기술과 AI 가속기 하드웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 제품 로드맵을 정의합니다.
• NPU, GPU 등 하드웨어 파트너 및 칩 벤더와의 기술 협업을 직접 리드합니다.
• 고객의 PoC와 파일럿부터 실제 제품 도입과 운영까지 범위와 일정, 리스크를 책임지고 매니징합니다.
• AI 모델 경량화 및 최적화 시장 동향, 경쟁 솔루션, 신규 하드웨어 트렌드를 분석하여 NetsPresso의 중장기 제품 방향성 정의
• 시장과 고객, 기술 요구사항을 분석하여 제품이 풀어야 할 문제를 정의하고, 필요한 기능과 개발 우선순위를 구체화
• 팀 리드 및 5개 기술 파트 리드와 협업하여 분기 및 연간 로드맵 정렬, AI 기술 제약과 사업 요구사항 사이의 트레이드오프 의사결정
• 하드웨어 파트너십 및 기술 협업
• NPU, GPU, AI Accelerator 벤더 및 Embedded SW 파트너와의 기술 미팅과 로드맵 정렬 리드
• 신규 하드웨어 백엔드 도입 및 지원 우선순위 의사결정
• 파트너사의 SDK, 툴체인, 기술 문서 검토 및 통합 방향 설계
• 고객 프로젝트 및 이해관계자 매니징
• PoC와 파일럿 검증부터 실제 고객 대상 제품 도입 및 운영까지 단계별로 고객 요구사항을 정리하고 제품 기능으로 환류
• 고객에게 제공되는 NetsPresso 도입 프로젝트의 범위, 일정, 리스크를 책임지고 관리
• Business 팀을 비롯한 사내 유관 조직과 협업하여 고객 대응 및 후속 운영 진행
• 고객 피드백을 제품 백로그와 로드맵에 반영하고, 기술 조직과 사업 조직 사이의 정보 비대칭 해소
• 글로벌 파트너 및 고객과 영어 기반의 기술 및 비즈니스 커뮤니케이션 수행
• 10년 이상의 AI 또는 SW 기술 조직 경력을 보유하신 분
• 위 경력 중 제품 또는 프로젝트를 책임지는 PM, TPM 또는 Tech Lead 역할을 2년 이상 수행한 경험을 보유하신 분
• AI 모델 경량화 및 최적화 기술(Quantization, Pruning, Graph Optimization, Distillation 등)에 대한 실무 경험을 보유하신 분
• NPU, GPU, CPU 등 AI 가속기 하드웨어와 컴파일러 또는 툴체인에 대한 기술적 이해를 보유하신 분
• 영어 비즈니스 커뮤니케이션이 능숙하며, 국내외 출장 및 해외여행에 결격 사유가 없으신 분
NetsPresso Platform 팀은 Nota AI의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로, 연구하고 개발된 기술을 실제 제품으로 구현하여 사용자에게 제공하는 핵심 플랫폼과 소프트웨어를 설계하고 구현하는 조직입니다.
NetsPresso는 PyTorch, ONNX 등 다양한 딥러닝 프레임워크의 모델을 자사 고유의 통합 IR(NPIR)로 변환한 뒤, Quantization, Graph Optimization, Compression 등 최적화 기술을 적용해 다양한 타겟 하드웨어(NPU, GPU, CPU)에서 최상의 추론 효율을 낼 수 있도록 지원합니다.
Model Representation, Quantization, Graph Optimization, Model Engineering, SW Engineering 5개 파트가 유기적으로 협업하며, 우리가 다루는 최적화 기술은 ‘AI Everywhere’라는 노타의 비전을 현실로 만드는 핵심 인프라입니다.
? 해당 포지션으로 합류하신다면
NetsPresso는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술과 다양한 AI 가속기 하드웨어가 만나는 매우 좁은 접점에서 만들어지는 제품입니다. 이 접점은 시장에서 가장 빠르게 변하고, 가장 큰 임팩트가 발생하는 영역이기도 합니다.
Technical Product Manager는 이 접점에서 제품의 방향과 우선순위를 결정하고, 5개 기술 파트와 NPU, GPU 등 하드웨어 파트너 및 고객과의 협업을 통해 제품을 실제로 만들어내는 핵심 역할입니다.
특히 본 포지션은 AI 경량화 및 최적화 기술과 AI 가속기 하드웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 단순한 제품 관리를 넘어 기술적 의사결정을 함께 이끌어가실 분을 찾고 있습니다.
• AI 경량화 및 최적화 기술과 AI 가속기 하드웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 제품 로드맵을 정의합니다.
• NPU, GPU 등 하드웨어 파트너 및 칩 벤더와의 기술 협업을 직접 리드합니다.
• 고객의 PoC와 파일럿부터 실제 제품 도입과 운영까지 범위와 일정, 리스크를 책임지고 매니징합니다.
주요업무
• 제품 전략 및 로드맵• AI 모델 경량화 및 최적화 시장 동향, 경쟁 솔루션, 신규 하드웨어 트렌드를 분석하여 NetsPresso의 중장기 제품 방향성 정의
• 시장과 고객, 기술 요구사항을 분석하여 제품이 풀어야 할 문제를 정의하고, 필요한 기능과 개발 우선순위를 구체화
• 팀 리드 및 5개 기술 파트 리드와 협업하여 분기 및 연간 로드맵 정렬, AI 기술 제약과 사업 요구사항 사이의 트레이드오프 의사결정
• 하드웨어 파트너십 및 기술 협업
• NPU, GPU, AI Accelerator 벤더 및 Embedded SW 파트너와의 기술 미팅과 로드맵 정렬 리드
• 신규 하드웨어 백엔드 도입 및 지원 우선순위 의사결정
• 파트너사의 SDK, 툴체인, 기술 문서 검토 및 통합 방향 설계
• 고객 프로젝트 및 이해관계자 매니징
• PoC와 파일럿 검증부터 실제 고객 대상 제품 도입 및 운영까지 단계별로 고객 요구사항을 정리하고 제품 기능으로 환류
• 고객에게 제공되는 NetsPresso 도입 프로젝트의 범위, 일정, 리스크를 책임지고 관리
• Business 팀을 비롯한 사내 유관 조직과 협업하여 고객 대응 및 후속 운영 진행
• 고객 피드백을 제품 백로그와 로드맵에 반영하고, 기술 조직과 사업 조직 사이의 정보 비대칭 해소
• 글로벌 파트너 및 고객과 영어 기반의 기술 및 비즈니스 커뮤니케이션 수행
자격요건
• 컴퓨터공학, 전자공학, AI/ML 등 관련 전공 학사 이상의 학위• 10년 이상의 AI 또는 SW 기술 조직 경력을 보유하신 분
• 위 경력 중 제품 또는 프로젝트를 책임지는 PM, TPM 또는 Tech Lead 역할을 2년 이상 수행한 경험을 보유하신 분
• AI 모델 경량화 및 최적화 기술(Quantization, Pruning, Graph Optimization, Distillation 등)에 대한 실무 경험을 보유하신 분
• NPU, GPU, CPU 등 AI 가속기 하드웨어와 컴파일러 또는 툴체인에 대한 기술적 이해를 보유하신 분
• 영어 비즈니스 커뮤니케이션이 능숙하며, 국내외 출장 및 해외여행에 결격 사유가 없으신 분
