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포지션 상세
Info
• 위치: 대한민국 서울
• 고용 형태: 인턴
• 근무 형태: 대면 근무
About ZETIC
ZETIC.ai는 온디바이스(On-device) AI를 위한 배포 레이어(Deployment Layer)를 구축합니다.우리는 모델, 런타임, 하드웨어 사이의 접점에서 연구하며, AI 시스템이 통제된 환경뿐만 아니라 실제 기기에서 실제로 구동될 수 있도록 만듭니다. 우리는 단순한 포팅을 넘어, 하드웨어의 제약 조건을 알고리즘적 통찰로 극복하여 AI 모델을 수십억 개의 기기에 실제로 탑재(Shippable)하는 것을 목표로 합니다.
실무적으로 우리는 다음과 같은 문제들을 해결합니다:
• GPU 서버에서는 빠르지만 모바일 NPU에서는 느린 모델
• 기기마다 예측 불가능하게 변하는 성능
• 운영 환경에서 정확도가 깨지는 양자화(Quantized) 모델
• 벤치마크에서는 괜찮아 보이지만 실제 제약 조건 하에서는 실패하는 시스템
• SaaS 제품을 받쳐주는 핵심 서비스를 설계하고 개발합니다.
• Cloud infrastructure 와 실제 device farm 을 오가는 workload 를 오케스트레이션합니다.
• 플랫폼이 커져도 안정적이고, 관측 가능하고, 빠르게 동작하도록 만듭니다.
• ML 팀, infra 팀과 함께 시스템을 지탱하는 contract 를 정의합니다.
• Python 에 능숙하고, modern web framework 실무 경험
• 클라우드 환경 활용 및 운영 경험
• 실제 고객이 쓰는 REST API 를 설계하고 운영해 본 경험
• 테스트, 코드 리뷰, observability, 장애 대응 등 기본기
• 인턴 3개월
• 위치: 대한민국 서울
• 고용 형태: 인턴
• 근무 형태: 대면 근무
About ZETIC
ZETIC.ai는 온디바이스(On-device) AI를 위한 배포 레이어(Deployment Layer)를 구축합니다.우리는 모델, 런타임, 하드웨어 사이의 접점에서 연구하며, AI 시스템이 통제된 환경뿐만 아니라 실제 기기에서 실제로 구동될 수 있도록 만듭니다. 우리는 단순한 포팅을 넘어, 하드웨어의 제약 조건을 알고리즘적 통찰로 극복하여 AI 모델을 수십억 개의 기기에 실제로 탑재(Shippable)하는 것을 목표로 합니다.
실무적으로 우리는 다음과 같은 문제들을 해결합니다:
• GPU 서버에서는 빠르지만 모바일 NPU에서는 느린 모델
• 기기마다 예측 불가능하게 변하는 성능
• 운영 환경에서 정확도가 깨지는 양자화(Quantized) 모델
• 벤치마크에서는 괜찮아 보이지만 실제 제약 조건 하에서는 실패하는 시스템
주요업무
ZETIC의 SaaS 를 받쳐주는 서비스를 직접 설계하고 운영할 Backend Engineer 를 모십니다. API server, 모델 변환/벤치마크 pipeline, 그리고 이것을 실제 device farm 과 연결하는 cloud infrastructure 까지 폭넓게 다루게 됩니다. 단순히 endpoint만 찍어내는 역할이 아닙니다. Auth, billing 부터 대규모 workload orchestration 까지, AI engineer들이 우리 플랫폼을 어떻게 경험할지를 직접 설계할 분을 찾습니다.• SaaS 제품을 받쳐주는 핵심 서비스를 설계하고 개발합니다.
• Cloud infrastructure 와 실제 device farm 을 오가는 workload 를 오케스트레이션합니다.
• 플랫폼이 커져도 안정적이고, 관측 가능하고, 빠르게 동작하도록 만듭니다.
• ML 팀, infra 팀과 함께 시스템을 지탱하는 contract 를 정의합니다.
자격요건
• Production 서비스를 운영해 본 경험• Python 에 능숙하고, modern web framework 실무 경험
• 클라우드 환경 활용 및 운영 경험
• 실제 고객이 쓰는 REST API 를 설계하고 운영해 본 경험
• 테스트, 코드 리뷰, observability, 장애 대응 등 기본기
고용조건
• 정규직전환형• 인턴 3개월
