응용 소프트웨어 설계·분석가

1. Physical AI 연구 및 개발 • VLM·VLA 기반 Robot foundation model 연구 • VLA policy의 학습(fine-tuning) 및 • 시뮬레이션·벤치마크 기반 성능 평가 • World model, action-conditioned prediction 등 • Physical AI 관련 최신 연구 탐색 및 적용 2. Model optimization 연구 및 개발 • VLA·VLM·LLM 등 Foundation model의 • Quantization (PTQ/QAT, low-bit·mixed-precision), Pruning, Knowledge Distillation • Training-free / test-time optimization, efficient attention, efficient inference (KV cache 최적화, token reduction 등) 연구 3. 연구 성과의 실환경 검증 및 NetsPresso 제품화 • 다양한 Target HW (GPU, NPU, Robot-arm, Humanoid 등)에서의 latency/memory 프로파일링 및 배포 검증 • 최적화된 모델의 downstream task 성능 검증 및 NetsPresso 기능 추가 4. Top-tier 학회 (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, MLSys 등) 논문 출판 현지 채용으로 급여 상세내역, 휴가 및 기타 근로 조건 면접 시 협의.