-타겟 머신러닝/딥러닝 응용에 커스터마이징된 edge computing 시스템 개발 -타겟 응응에 따라 CPU/GPU/TPU/NPU/MPU 등 다양한 computing 환경에서 테스크 수행

[담당업무] -CPU/GPU/TPU/NPU/MPU 등 다양한 컴퓨팅 환경에서 머신러닝/딥러닝 기반 edge computing 솔루션 연구개발 [자격요건] - 나이/국적/전공/학위와 상관없이 "딥러닝", "임베디드 시스템"에 대한 지식이 풍부한 분 - 능숙한 프로그래밍 언어가 하나 이상 있으신 분(Python, C/C++ 우대) - 전자회로, Digital system, Computer architecture 에 대한 기본 개념 이해가 되어있으신 분 - CPU/GPU/TPU/NPU/MCU 기반 임베디드 시스템에서 새로운 응용을 개발 할 수 있는 분 - Linux, RTOS 등 OS, algorithm, DB에 대한 기본 개념 이해 및 사용 경험이 있으신 분 - 새로운 논문이나 기술에 궁금증이 많고 스스로 알아가는 것을 즐거워하는 분 - 일 외에 꾸준하게 하는 자기만의 취미가 있는 분 - 위 자격요건이 모두 충족되지 않더라도 딥러닝 기반 임베디드 시스템 연구개발에 대한 열정과 의지가 있는 능동적인 분 [우대사항] - 머신러닝/딥러닝에 대한 연구 논문을 follow-up할 수 있는 분 - Tensorflow, Keras 등으로 작성된 모델을 이해하고 이를 바탕으로 새로운 모델을 만든 경험이 있는 분 - OS, Algorithm, DB에 대한 기본 개념 이해 및 사용 경험이 있는 분 - 전자회로, digital system, computer architecture에 대한 기본 개념 이해 - Signal/image processing에 대한 기본 개념 이해 및 이를 활용한 연구개발 경험이 있는 분 - Compiler, Digital signal processing system, VLSI 에 대한 기본 개념 이해 및 연구/개발 경험이 있는 분 [채용절차] - 서류 전형 - 온라인 코딩테스트 - 오프라인 인터뷰 * 온라인 코딩테스트, 오프라인 인터뷰 사이에 직군별 Assignment가 있을 수 있으며, 오프라인 인터뷰시 Paper Review나 서술형 문제풀이를 함께 진행할 수 있습니다. [지원방법] - join@nota.ai 로 CV를 보내주세요. - 포트폴리오, Github 아이디 등 본인을 알릴 수 있는것도 함께 보내주시면 더 좋습니다. * 외부강의, 학원수업 등 학업에 관련된 내용이 CV, Portfolio에 있을 경우, "성적증명서"를 첨부해주시기 바랍니다. [유의사항] ※지원시, 지원 포지션_이름_서류명(CV)로 서류를 정리하여 보내주세요. - 인터뷰 최종합격 시 별도 처우를 협의합니다. - 입사 후 Fit을 맞춰보는 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다. (개인에 따라 상이) - 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 *채용이 취소*될 수 있습니다. 전 직군에서 *전문연구요원* (신규편입, 전직) 가능합니다! ▶ 채용공고 자세히 보기 https://nota.ai/recruiting.html