지신은 서울대학교, Imperial College London, KAIST, ETH Zurich 등 국내외 최고 수준의 학력과 경험을 갖춘 인재들이 모여, AI 기술의 산업 적용이라는 공통된 목표를 향해 함께 성장하고 있어요. 최근 SEED 투자를 유치했으며, 중소벤처기업부 TIPS 프로그램에도 선정되어 기술력을 인정받았어요. 2025년 2월 설립 이후 불과 1년 만에 15개 이상의 주요 정부·공공기관 및 고객사와 함께 빠르게 성장하고 있어요.
[합류하게 될 Model Optimization/Quantization 팀에 대해 알려드려요]
Model Optimization/Quantization 팀은 “현장에서 돌아가는 AI”를 만들기 위해, 모델을 더 빠르고 가볍게 만드는 핵심 기술을 담당해요. 단순한 연구를 넘어, 실제 제조 현장의 Edge Device 환경에서 지연시간, 처리량, 전력/발열, 안정성까지 고려해 모델을 최적화하고 배포해요. Computer Vision, 시계열/이상탐지, LLM 등 다양한 모델을 대상으로 경량화 기법을 적용하여 “실시간”으로 동작하는 AI 애플리케이션을 완성해요. 하드웨어 엔지니어, ML Application 팀, 현장 담당자와 긴밀히 협업하며 철강·자동차부품·전자제조 등 다양한 산업에서 AI가 실제로 가치를 만드는 과정을 끝까지 함께하게 될 거예요.
주요 업무
[이런 일들을 하게 돼요]
FP32/FP16 모델을 INT8/INT4 등으로 Quantization(PTQ/QAT)하고, 정확도 저하를 최소화하는 캘리브레이션/평가 파이프라인을 구축해요.
TensorRT / ONNX Runtime / OpenVINO / TVM 등 추론 스택을 활용해 성능을 끌어올리고, 실제 장비에서 병목을 찾아 최적화해요.
Edge 환경(제조 현장 네트워크/센서/카메라/제어기 연동)에서 실시간 추론이 가능하도록 메모리/스레딩/배치/스트림 등을 튜닝해요.
모델 배포를 위한 빌드/패키징/버전관리/롤백 등 운영 관점의 배포 체계를 정리하고, 현장 안정성을 높여요.
자격요건
[이런 분과 함께하고 싶어요]
컴퓨터공학, 전기전자, 산업공학 등 관련 분야 학사 졸업 이상이신 분이 필요해요.
Python을 능숙하게 다루고, PyTorch 또는 TensorFlow 기반 모델링/추론/배포 경험이 있으신 분이 필요해요.
모델 정확도뿐 아니라, 속도·메모리·전력·안정성까지 포함한 “제품 관점”의 최적화에 관심이 있으신 분과 함께하고 싶어요.
리눅스 환경에서 디버깅/프로파일링을 통해 문제를 해결해본 경험이 있으신 분이 필요해요.
우대사항
[이런 경험이 있다면 더욱 좋아요]
Jetson Nano / Jetson Orin 등 ARM 기반 Edge Device에서 모델 최적화 및 배포 경험이 있으신 분
INT8 Quantization(PTQ/QAT), mixed precision, pruning, distillation 등 모델 경량화/가속화 경험이 있으신 분
TensorRT(Builder 설정, calibrator, 엔진 캐싱), ONNX 변환/최적화(그래프 정리, op 호환성) 경험이 있으신 분
