포지션 상세 정보
- 기술스택
- scikit-learnJenkinsMachineLearningKubernetesTensorFlowPythonDockerPyTorchGitHub Actions
- 주요업무
• 학습 데이터의 데이터 수집, 전처리, 가공 및 분석 • 모델 학습/배포를 위한 파이프라인 구축 및 운영 • 모델 학습/배포를 위한 API, 인프라 구축 및 운영 • Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 서비스 개발 및 유지보수
- 자격요건
• 머신러닝 프레임워크(Tensorflow, Pytorch, scikit-learn 등) 에 대한 이해도가 있으신 분 • github action, jenkins 등을 사용하여 CI/CD 구축 및 빌드, 테스트, 배포 자동화 경험이 있으신 분 • airflow, kubeflow 등을 사용하여 data ETL, 모델 학습/배포 pipeline 설계 및 구축 경험이 있으신 분 • ML/MLOps에 대한 전반적인 이해가 있으신 분
- 우대사항
• Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 IaaS 서비스 배포 경험이 있으신 분 • TensorRT, TFServing, TorchServe 등을 이용한 모델 서빙 최적화 경험이 있으신 분 • Hadoop, Spark, ElasticSearch 등 빅데이터 관리 프레임워크 사용 경험이 있으신 분 • 관련 학회 및 저널 게재 경력자 • 관련 전공 석사, 박사 학위 보유 시 경력 인정
- 복지 및 혜택
• 평일 주 5일 선택 자유 출퇴근 제도(9시 ~ 11시 출근 선택) • 저녁식대 및 사내 간식 지원 • 도서 구입, 컨퍼런스, 스터디 등 역량 개발을 아낌없이 지원 • 인센티브 제도(기술발명보상제도)
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
[산업기능요원/전문연구요원 자격] • 산업기능요원 보충역 - 정보처리 관련 전공학과 2년 이상 수료 또는 경력기간 2년 이상 보유자 - 정보처리기능사 이상 (정보처리기능사, 정보처리산업기사, 정보처리기사 등) 보유한, 정 보처리 관련 전공학과 또는 경력기간 1년 이상 보유자 • 산업기능요원 현역과 전문연구요원은 TO 상황을 고려한 채용 진행 중으로 개별 문의 바랍니다. [지원방법 및 채용절차] • 지원 방법 : 자유형식 이력서(국/영문 무관) 첨부, Github 링크 추가 (없을 경우 포트폴리오 첨부) • 채용 절차: 서류 심사 ➡️ 온라인 코딩 테스트 ➡️ 인터뷰 ➡️ 최종 합격 • 지원마감일 : 2022년 8월 31일(화)까지 [유의사항] • 서류 심사 결과는 코딩테스트 대상자에 한하여 연락 드립니다. • 인턴을 제외한 모든 직무는 3개월 미만의 수습기간을 거칩니다. • 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
기업/서비스 소개
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[회사 소개] 에너자이는 스마트폰, 자동차, CCTV, 드론 등 제약된 환경의 Edge 디바이스에서도 고성능•저전력으로 구동할 수 있는 AI 모델을 제공하는 Edge AI 솔루션 스타트업입니다. 일반적으로 AI 모델의 정확도를 높이기 위해서는 필연적으로 모델의 크기가 커지기 때문에 고성능 AI 모델을 Edge에 적용하는 것은 매우 어렵지만, 당사는 고유의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술로 정확도가 높으면서도 가볍고 빠른 AI 모델을 구현하는데 성공하였습니다. 에너자이는 뛰어난 기술력을 바탕으로 국제 저명 학회 CVPR 주최 Mobile AI Challenge에 참가하여 Xiaomi, Huawei 등의 글로벌 기업들을 제치고 우수한 성적으로 입상하였으며, 이후 그 기술력 및 사업성을 인정받아 Intel, Microsoft, Arm, 삼성전자 등의 글로벌 대기업들과 파트너쉽을 체결하고 협력을 진행하고 있습니다. 에너자이는 현재 딥러닝 기반 Neural ISP 솔루션, 딥러닝 기반 Radar 솔루션을 비롯해 다양한 분야 Edge AI 솔루션을 개발 완료하여 스마트폰, 자동차, CCTV, 드론 등의 Edge 디바이스 제조사들을 대상으로 사업화를 진행하고 있으며, 향후 지속적인 기술 고도화 및 사업 영역 확장을 통해 “모든 이들이 모든 사물을 통해 최고의 AI를 경험할 수 있도록” 이라는 당사 비전을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. [주요 솔루션 소개] • 딥러닝 기반 Neural ISP 솔루션 - 카메라 내 보정 및 영상 처리를 담당하는 반도체인 이미지 신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor) 내 기존 Rule-based Noise Reduction(NR) 기능을 학습 기반의 NR 기능으로 대체하여, 크기가 작은 이미지 센서를 탑재한 촬영 장비가 사용되거나 광량이 적을 때 급격히 증가하는 악조건 속에서도 더욱 강력한 NR 효과 제공 - 시연 영상: http://bit.ly/46tMkUd • 딥러닝 기반 Radar 솔루션 - 크기가 작고 가격경쟁력이 있지만, 해상도가 낮고 제한된 하드웨어 리소스를 가지는 Legacy Radar에 고성능 Edge AI 기술을 적용하여 성능, 가격, 크기 등 시장의 Needs를 모두 충족할 수 있는 제품으로, 현재 후석 승객 알림(ROA; Rear Occupant Alert)과 안전벨트 착용 알림(SBR; Seat Belt Reminder), 환자 상태 모니터링(PM; Patient Monitoring)의 세 가지 애플리케이션을 지원 - 후석 승객 알림: https://youtu.be/rRikbJrmstI - 안전벨트 착용 알림: https://youtu.be/9nfcP9Z_-cY - 환자 상태 모니터링: https://youtu.be/C9rgY_obJUg • AI 모델 추론 최적화 엔진(AI Compiler) - 사용자가 여러 타겟 디바이스에서 최적의 성능을 낼 수 있게 모델 배포를 지원하는 추론 엔진으로, 구글 Mediapipe 모델을 Arm Cortex-A77 기반 Qualcomm Kryo 585 CPU(QRB5165)에서 Single Thread/Float16으로 성능을 측정한 결과, 정확도는 유지하면서 구글의 TFLite XNNPACK 대비 최대 2.2배, Ryzen9 7950x에서는 Intel OpenVINO 대비 1.6배 더 빠른 속도 달성 - 소개 페이지: https://slashpage.com/optima [주요 성과] • 2019 1월 네이버 계열 VC SpringCamp로부터 Seed 투자 유치 • 2019 9월 Seoulz 주관 '주목해야할 대한민국 AI 스타트업 Top 10' 선정 • 2020 2월 중소벤처기업부 TIPS 프로그램 선정 • 2021 4월 Edge AI and Vision Alliance 회원사 선정 • 2021 5월 'CVPR 2021 - Mobile AI Workshop and Challenges' 3위 기록 • Huawei, Megvii, Xiaomi, Dahua 등 Global IT 회사 참여 • 2021 5월 Microsoft 스타트업 프로그램 선발 • 2021 11월 삼성 C-Lab Outside 선발 • 2021 12월 Intel AI Builder 선발 • 2021 12월 SK True Innovation 선발 • 2022 4월 Intel Gold Tier Partner 선정 • 2022 5월 대한민국 녹색에너지 우수기업 대상 수상 • 2022 5월 SK이노베이션 주관 친환경 스타트업 진흥 프로그램 ‘에그’ 선발 • 2022 6월 정보통신산업진흥원 주관 인공지능 온라인 경진대회 1위 수상 • 2022 9월 Arm AI Partner 선정 • 2022 12월 Qualcomm IoT Accelerator 프로그램 선발 • 2023 1월 Series A 투자 유치 • 한국투자파트너스, 어센도벤처스, 스프링캠프, 신용보증기금 참여 • 2023 1월 KDB NextOne 6기 선정 • 2023 3월 신한 인큐베이션 10기 선정 • 2023 8월 중소벤처기업부 POST TIPS 프로그램 선정 • 2023년 10월 NVIDIA Inception 프로그램 선발 • 2023 공고일 기준 특허 28건 등록, 23건 출원 완료