[We Are A Mobility AI Company] 42dot은 소프트웨어와 AI 기술로 service-defined과 safety-designed 가치를 중심으로 한 SDV (software-defined vehicle)를 만들고 있습니다. 2022년 8월 현대자동차그룹의 소프트웨어 관련 사업 역량을 강화하는 목표로 그룹의 멤버가 된 42dot은 SDV 기술을 기반으로 자율주행 및 모빌리티 솔루션과 서비스를 제공하고 있습니다. [42dot 기사]

https://www.hankyung.com/article/202401118201g

[42dot 영상]

https://www.youtube.com/watch?v=KX5FVReOdNg

https://www.youtube.com/watch?v=xL56nsH585s

42dot 의 AI Model Optimization and Tool Development Engineer (NPU) 는 자율주행 스택 최적화 및 온디바이스(on-device) LLM(대규모 언어 모델) 최적화를 중심으로, NPU 기반 AI 모델 최적화 및 관련 도구를 개발할 엔지니어를 모집합니다. 본 직무는 딥러닝 모델을 하드웨어 가속기에 맞게 최적화하고, 효율적인 실행을 보장하는 툴 체인을 설계하여 자율주행 및 LLM과 같은 AI 기술의 발전을 지원합니다. 1. AI 모델 최적화 - 자율주행 스택 및 온디바이스 LLM을 포함한 딥러닝 모델을 NPU 하드웨어에 맞게 최적화 - 모델 압축(양자화, 프루닝 등), 연산자 퓨전, 메모리 최적화 기법을 활용하여 성능 개선 2. 툴 체인 개발 - AI 모델 변환 및 최적화를 위한 툴체인 설계 및 구현 - 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)와의 통합 및 효율적인 워크플로우 제공 - NPU 대상 코드 생성 및 디버깅 도구 개발 3. 자율주행 및 LLM 스택 최적화 - 자율주행에 필요한 AI 모듈(예: 객체 인식, 경로 계획 등)을 최적화하여 실시간 실행 성능 확보 - LLM 추론 최적화를 통해 메모리 효율성과 속도 향상 - 멀티모달 AI 스택에서 모델 병렬화 및 분산 실행 기술 적용 4. 성능 분석 및 개선 - AI 모델의 런타임 성능 분석 및 병목현상 파악 - 하드웨어 리소스(NPU, GPU, 메모리 등) 활용률을 극대화할 수 있는 기술 구현 5. 리서치 및 신기술 도입 - AI 모델 최적화 및 NPU 관련 최신 기술 동향을 연구 - NPU 성능을 극대화할 수 있는 새로운 기법 실험 및 도입

• 컴퓨터 공학, AI 또는 관련 분야 학사/석사 학위 • AI 모델 최적화 및 하드웨어 가속기 경험 (3년 이상) • NPU, GPU, 또는 ASIC을 활용한 AI 최적화 경험 • TensorFlow Lite, ONNX, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크 및 모델 변환 도구 사용 경험 • 양자화, 프루닝, 지연 평가(Lazy Evaluation)와 같은 모델 압축 및 최적화 기술 • C++/Python과 같은 프로그래밍 언어 및 하드웨어-가속 코드 작성 경험 • 메모리 관리 및 병렬 컴퓨팅 기술

•자율주행 스택 (예: SLAM, 경로 계획, 객체 인식) 경험 •온디바이스 AI/LLM 관련 최적화 경험 •LLVM/MLIR 등 컴파일러 기술 활용 경험 •임베디드 시스템에서의 AI 최적화 경험 •오픈소스 AI 최적화 프로젝트에 기여한 경험

•서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격 •전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. •전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

• 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. • 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. • 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. • 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.