포지션 상세
노타는 '인공지능으로 생활을 보다 편리하고 풍요롭게 하자'는 철학 아래 KAIST 학생 창업으로 시작했습니다. 노타는 on-device AI를 위한 인공지능 원천기술인 딥러닝 모델 경량화 기술을 보유하고 있습니다. 이 기술로 노타는 AI 모델 자동 경량화 플랫폼 넷츠프레소(NetsPresso)를 개발했습니다.
노타는 컴퓨터 비전을 기반으로 제조, 건설, 유통, 모빌리티 등 다양한 분야의 Top-tier 기업과 PoC를 진행하여 고객사를 빠르게 확보하고 있으며, 시리즈A 투자를 발판으로 해외 진출을 적극 시도하고 있습니다.
ITS팀의 RL Engineer는 "스마트 교통 신호"의 개발을 주로 수행합니다. 스마트 교통 신호는 실시간 교통 상황을 기반으로 교통 정체를 최소화하는 의사 결정을 합니다. 교통 시뮬레이션을 활용한 실험실 수준의 모델 개발 뿐만 아니라, 실제 환경에도 적용할 수 있는 '제품화 관점'에서 업무를 수행합니다.
- 다중 에이전트 강화학습 (Multi-agent Reinforcement Learning, MARL)에 대한 이해가 있는 분 (ex. MADDPG, COMA, QATRAN 등)
- Graph Neural Network (GNN)에 대한 이해가 있는 분
- Pytorch, Tensorflow 등을 이용한 RL모델 구현 및 개발 경험이 있는 분
- RL을 연구 관점이 아닌 제품 관점에서 개발하시려는 분
노타는 컴퓨터 비전을 기반으로 제조, 건설, 유통, 모빌리티 등 다양한 분야의 Top-tier 기업과 PoC를 진행하여 고객사를 빠르게 확보하고 있으며, 시리즈A 투자를 발판으로 해외 진출을 적극 시도하고 있습니다.
주요업무
해당 포지션은 ITS팀 소속으로,ITS팀의 RL Engineer는 "스마트 교통 신호"의 개발을 주로 수행합니다. 스마트 교통 신호는 실시간 교통 상황을 기반으로 교통 정체를 최소화하는 의사 결정을 합니다. 교통 시뮬레이션을 활용한 실험실 수준의 모델 개발 뿐만 아니라, 실제 환경에도 적용할 수 있는 '제품화 관점'에서 업무를 수행합니다.
자격요건
- 위 업무 관련 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량 (학력 및 전공 무관)- 다중 에이전트 강화학습 (Multi-agent Reinforcement Learning, MARL)에 대한 이해가 있는 분 (ex. MADDPG, COMA, QATRAN 등)
- Graph Neural Network (GNN)에 대한 이해가 있는 분
- Pytorch, Tensorflow 등을 이용한 RL모델 구현 및 개발 경험이 있는 분
- RL을 연구 관점이 아닌 제품 관점에서 개발하시려는 분
