디노티시아는 AI(인공지능)와 데이터를 융합해 혁신적인 가치를 창출하는 장기기억 인공지능 전문기업으로 최근 CB 인사이트 선정 '2025 글로벌 AI 100' 에 선정되었습니다. 세계 최초로 개발한 벡터 데이터 연산 가속기인 VDPU(VECTOR DATA PROCESSING UNIT)를 기반으로 한 ▲고성능 벡터 데이터베이스, ‘SEAHORSE(씨홀스)’를 선보이며, 생성형 인공지능 핵심 기술인 검색증강생성(RAG:RETRIVEAL-AUGMENTED GENERATION) 솔루션을 구현합니다. 또한 자사 고성능, 저비용 LLM 기반 파운데이션 모델을 활용한 ▲PERSONAL/EDGE LLM 디바이스인 ‘MNEMOS(니모스)’를 통해 개인화된 AI경험을 가능하게 합니다. 디노티시아는 특화된 반도체와 최적화된 알고리즘을 통합하여 새로운 인공지능 시대를 열고자 합니다. AI에 데이터를 융합하여 장기기억을 가진 AI를 개발함으로써, 누구나 쉽게 이용할 수 있는 낮은 비용의 AGI (ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE)를 구현하고, AI의 혜택을 대중이 쉽게 누릴 수 있는 미래를 열어갑니다.

• LLM ​(Large Language ​Model) Inference 엔진의 설계 및 개발 • Open Source 기반 Inference 프레임워크(e.g., vLLM)의 구조 분석 및 필요시 커스터마이징 • LLM 워크로드에 대한 정량적 분석 및 병목 지점 프로파일링 • Quantization 및 Pruning 기법을 활용한 추론 경량화 및 최적화 설계 및 구현 • 최신 논문 및 공개된 구현체 기반 최적화 기법 지속적 습득 및 적용 • 시스템/하드웨어 특성에 맞춘 추론 경로 최적화 (e.g., CPU-GPU 간 데이터 이동 최소화, 메모리 계층 활용 등)

• C++ 또는 Python 기반 개발 능력 • Transformer 구조 및 LLM 아키텍처에 대한 기초적인 이해 • Quantization 또는 Pruning 기법에 대한 이론 및 실습 경험 • Git, Linux 환경 기반 개발 및 디버깅 경험

• vLLM 또는 유사한 LLM Inference Engine 내부 구조에 대한 깊은 이해 및 수정 경험 • CUDA 및 GPU 최적화 커널 개발 경험 • GPU 아키텍처 및 메모리 계층 구조에 대한 실질적인 이해 (e.g., HBM, L2 cache, shared memory 등) •TorchScript, TorchDispatch, TorchDynamo 등 PyTorch 시스템 레이어 경험 • 다음 분야에 대한 이해 및 실무 활용 능력 : - Computer Architecture (CPU/GPU 파이프라인, 메모리 계층 구조 등) - Heterogeneous Computing (CPU-GPU 협업 및 오프로드 전략 등) - Operating System 기초 (메모리 관리, 스케줄링, IO path 등) • LLM 추론 관련 최신 논문 및 구현체를 빠르게 분석하고 적용하는 능력

서류전형 – 온라인면접 – 실무면접 – 임원면접 – 처우협의 및 평판조회 – 최종 합격 * 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 디노티시아는 한 사람 한 사람의 다양성을 존중하며 글로벌 Tech회사의 문화를 만들어가고 있습니다. 또한, 채용전형에서 나이, 국적, 성별, 출신 등 업무역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공합니다. AI 알고리즘, 컴퓨팅 가속, 데이터 관리 및 서비스 시스템 영역 등에서 다양한 업계 최고의 인재들이 함께하고 있는 디노티시아에 많은 관심 부탁드리며, 채용전형과 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 디노티시아 인사팀에 문의 주시기 바랍니다.

• 유연한 근무 시간 • 중식 지원 및 간식바 상시 운영 • 생일 선물 제공 • 경조비 및 경조휴가 제공 • 아늑한 마사지 의자 운영 • 모션데스크 지원 및 개인맞춤 업무장비 Credit 제도 운영 • 수면 캡슐 • 연간 무료 건강검진 • 업무 관련 도서 구매 지원 등