AI/ML Engineer (Edge) I AIsight, Seoul, Korea

Key Responsibilities

• Model Design & quantization
• Design computer vision and deep learning models (e.g., image classification, object detection, segmentation)
• Convert and optimize models
• Embedded Platform Integration
• Integrate C/C++ native libraries (NDK)
• Interface with drivers and SDKs to leverage hardware accelerators (NPU, DSP, GPU, NNAPI, etc.)
• Performance Analysis & Optimization
• Measure memory, CPU, and power usage; identify bottlenecks using profiling tools
• Develop and validate strategies to minimize real-time inference latency
• Build automated workflows from model training → quantization → testing → flash memory upload
• Collaboration & Documentation
• Write integrated test scenarios in coordination with firmware, hardware, and app development teams
• Document model versioning, performance reports, and integration guides

Qualifications

• Minimum 3 years of relevant experience
• Master’s degree or higher
• Degree in Computer Engineering, Electronic Engineering, AI, or equivalent practical experience
• Experience developing models in Python (e.g. TensorFlow, PyTorch, etc.)
• Experience with model-quantization frameworks (e.g. TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch Mobile)
• Proficiency in writing and cross-compiling C/C++ native code
• Experience profiling and optimizing models (quantization, pruning, kernel tuning)
• Strong analytical problem-solving skills and clear communication
• Ability to write, review, and communicate in English technical documentation

Preferred

• Experience interfacing with hardware accelerators (NPU/DSP/GPU/NNAPI)
• Experience with AutoML or Neural Architecture Search (NAS) tools
• Experience with optimization libraries
• Experience in computer vision or sensor fusion (depth, IMU) projects
• Experience with synthetic data generation

주요업무

• 모델 설계 및 양자화

• 컴퓨터 비전·딥러닝 모델(예: 이미지 분류, 객체 검출, 세분화 등) 설계

• 변환 및 최적화• 임베디드 플랫폼 통합

• C/C++ 기반 네이티브 라이브러리(NDK) 연동

• NPU, DSP, GPU, NNAPI 등 하드웨어 가속기 활용을 위한 드라이버·SDK 연동

• 성능 분석 및 최적화

• 메모리·CPU·전력 사용량 측정, 프로파일링 도구를 통한 병목 식별

• 실시간 추론 지연 시간(latency) 최소화 전략 수립 및 검증

• 모델 학습부터 양자화, 테스트, 플래시 메모리 업로드까지의 전체 파이프라인 자동화 구축

• Edge 환경 OTA(Over-the-Air) 배포 지원

• 협업 및 문서화

• 펌웨어·하드웨어·앱 개발팀과 연계한 통합 테스트 시나리오 작성

• 모델 버전 관리, 성능 리포트 및 통합 가이드 문서화

자격요건

• 경력 3년 이상

• 석사졸업이상

• 컴퓨터공학·전자공학·AI 관련 전공 또는 동등 수준 실무 경험

• Python 기반 모델 개발 경험 (예 : TensorFlow, PyTorch 등)

• TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch Mobile 등 모델 양자화 프레임워크 활용 경험

• C/C++ 네이티브 코드 작성 및 크로스 컴파일에 능숙

• 하드웨어 가속(NPU/DSP/GPU/NNAPI) 연동 경험

• 모델 프로파일링 및 최적화(양자화, 프루닝, 커널 튜닝) 경험

• 문제 분석·해결 능력 및 원활한 커뮤니케이션 스킬

• 영어 기술 문서 작성·리뷰 및 영어 소통 능력

우대사항

• AutoML, Neural Architecture Search(NAS) 도구 사용 경험

• 최적화 라이브러리 경험

• 컴퓨터 비전·센서 퓨전(Depth, IMU) 프로젝트 경험

• 데이터 합성 경험