AI Runtime Engineer (C++ / Computation Graph / Model Execution)

About the role

디자인드에이아이(DesignedAI)는 다양한 AI 모델을 CPU·GPU 등 여러 하드웨어 환경에서 정확하고 효율적으로 실행하기 위한 독자적인 C++ 기반 AI Software Framework / Runtime인 Metep을 개발하고 있습니다.

Metep AI Runtime Engineer는 Transformer·LLM을 중심으로 다양한 AI 모델의 연산 및 실행 구조를 이해하고, 외부 AI 모델을 Metep의 Tensor·Graph·Operator 구조로 연결하여 정확하고 효율적으로 실행되도록 만드는 역할입니다.

특히 Transformer·LLM 모델의 실행 지원을 확장하는 동시에, CNN·Vision 모델을 포함한 다양한 AI 모델에 대한 C++ Runtime의 범용성과 완성도를 높이는 핵심 기술 개발을 담당합니다.

• Why DesignedAI?

AI Framework를 사용하는 것을 넘어, AI 모델의 실행 구조와 Runtime 기술을 직접 설계합니다.

DesignedAI는 독자적인 C++ 기반 AI Software Framework인 Metep을 개발하는 딥테크 기업입니다. 차세대 AI Software Framework의 핵심 기술을 직접 설계·구현하고 성능을 검증하며, 새로운 기술적 도전과 혁신을 주도할 수 있는 기회를 제공합니다.
또한 투자 유치, 미국 Georgia Tech와의 글로벌 공동 R&D, TIPS 및 초격차 스타트업 1000+ 선정 등을 통해 지속적인 기술개발과 성장 기반을 확보하고 있습니다.

DesignedAI에서는 다음과 같은 경험을 할 수 있습니다.

• 독자적인 AI Software Framework의 핵심 아키텍처 및 Runtime 기술 개발
• Transformer·LLM을 중심으로 CNN·Vision까지 다양한 AI 모델의 실행 기술 개발
• Computation Graph, Operator, Tensor 및 Model Execution 기술 설계·구현
• CPU·GPU 등 다양한 하드웨어 환경을 위한 AI Runtime 기술 개발
• 핵심 기술의 설계부터 구현, 최적화 및 성능 검증까지 주도적으로 참여
• 기술적 자율성과 주도성을 존중하는 개발문화 및 고성능 AI 개발환경
• 학회 및 연구활동 지원
• 성과와 기여도에 따른 스톡옵션 검토

기존 AI Framework를 활용하는 것을 넘어, 차세대 AI Software Framework의 핵심 실행 기술을 직접 만들어갈 엔지니어를 기다립니다.

What you'll do

• Transformer·LLM 모델을 Metep의 Tensor·Graph·Operator 구조로 연결하고 실행 기능 구현
• Model Loading, Computation Graph 생성·변환, Operator Mapping 및 Graph Execution 개발
• Transformer·LLM의 Attention, KV Cache, Prefill/Decode 등 핵심 추론 실행 기능 개발 및 최적화
• CNN·Vision 모델을 포함한 다양한 AI 모델의 실행 호환성 및 Runtime 범용성 개선
• CPU·GPU Backend 및 Compute Kernel과 연계한 모델 실행 경로 개발
• PyTorch, ONNX Runtime 등 외부 Framework와의 실행 결과 비교, Test·Benchmark·Profiling을 통한 정확성·안정성·성능 검증

Requirements

• Modern C++ 기반 소프트웨어 설계 및 개발 경험
• AI 모델의 Tensor, Operator, Computation Graph 및 실행 구조에 대한 이해
• PyTorch, ONNX, ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO 등을 활용한 AI 모델 실행·변환·검증 경험
• Transformer·LLM 또는 CNN·Vision 모델의 연산 구조와 실행 과정에 대한 이해
• 복잡한 모델 실행 흐름과 Shape, Layout, Operator 등 호환성 문제를 코드 수준에서 분석하고 해결하는 역량

Preferred qualifications

• AI Runtime, Inference Engine, AI Framework 또는 Model Importer 개발 경험
• Computation Graph 생성·변환, Operator Mapping 및 Graph Execution 구현 경험
• Transformer·LLM의 Attention, KV Cache, Prefill/Decode 등 추론 실행 기능 개발 경험
• ONNX Runtime, TensorRT, TVM, OpenVINO, TensorFlow Lite 등의 내부 실행 구조 분석 또는 확장 경험
• CNN·Vision 모델의 Runtime 실행 구조 분석 및 모델 호환성 개선 경험
• CPU·GPU·NPU Backend와 AI 모델 실행 경로를 연계한 경험

Benefits

• 유연 출근제 운영
• 고성능 CPU·GPU 및 AI 개발 장비 지원
• 업무에 필요한 개발 도구 및 소프트웨어 지원
• 직무 관련 학회·세미나 및 기술 연구활동 지원
• 핵심 기술 개발에 대한 자율성과 주도성 보장
• 성과와 기여도에 따른 스톡옵션 부여 검토
• 4대 보험 및 법정 연차휴가 제공

Hiring process

서류 전형 --＞ 온라인 사전 인터뷰 --＞ 1차 기술 면접 및 역량 평가 --＞ 2차 면접 --＞ 처우 협의 및 입사