R&D Program & Operations Manager는 TIPS, 글로벌 협력형 R&D, 초격차 스타트업 1000+ 등 여러 R&D 프로그램을 하나의 실행 계획으로 연결하고, 그 결과가 Metep의 기술 자산과 제품 로드맵으로 이어지도록 운영하는 역할입니다. 개발팀의 기술 진행 상황, 협력기관과의 마일스톤, 전문기관 보고와 평가, 연구비 집행과 정산까지 함께 관리하며, 기술 개발과 회사 운영이 같은 방향으로 움직이도록 만드는 포지션입니다.

주요 업무 

R&D Program Management

• 여러 R&D 프로그램의 목표, 일정, 성과지표, 산출물을 통합 관리합니다.
• 과제별 마일스톤, 개발 일정, 기관별 요구사항을 정리하고 실행 계획으로 연결합니다.
• 과제 간 의존관계와 리스크를 파악하고, 개발 우선순위와 운영 일정을 조율합니다.
• 국내외 연구기관, 협력기업, 전문기관과 주요 일정과 실행 사항을 조율합니다.

R&D 성과·보고 및 평가 대응

• 코드, 벤치마크, 데모, 기술자료를 평가 가능한 성과와 산출물로 정리합니다.
• 중간보고, 연차보고, 최종보고, 발표평가, 제안서 등 전문기관 대응 자료를 준비합니다.
• 협약 당시 연구개발 목표와 실제 개발 결과의 정합성을 관리합니다.
• 과제 결과가 보고서로 끝나지 않고, 재사용 가능한 기술 문서와 운영 자산으로 남도록 관리합니다.

자금·정산 및 운영 관리

• 회사 예산, 투자금, 연구비 등 주요 자금 현황을 관리합니다.
• 연구비 집행, 증빙, 정산 및 전문기관 대응을 담당합니다.
• 계약, 외주, 구매 등 R&D 수행에 필요한 주요 운영 업무를 관리합니다.
• 회계·세무 담당자와 협업해 자금 및 정산 이슈를 해결하고 내부 운영 체계를 개선합니다.

R&D 성과의 후속 실행 연결

• R&D 프로그램에서 나온 성과를 Metep의 제품 로드맵, PoC, 제안서, 기술자료 등 후속 실행으로 연결합니다.
• 개발 결과가 과제 보고서에 머무르지 않고, 회사의 기술 자산과 사업 실행 자료로 활용될 수 있도록 정리합니다.
• 회사의 성장과 본인의 경험·역량에 따라 Product Operations, Business Operations, PoC 관리 영역으로 역할을 확장할 수 있습니다.

경험과 역량에 따라 R&D 성과를 Metep의 제품 로드맵, 고객 PoC, 제안서와 기술자료로 연결하는 역할까지 담당할 수 있습니다. 

우리가 찾는 사람

기술 스타트업이나 R&D 조직에서 여러 프로젝트의 일정, 성과, 예산, 보고, 정산을 함께 관리해본 분에게 잘 맞습니다. 

아래 중 하나 이상의 경험이 있는 분을 찾습니다.

• AI, 소프트웨어, 딥테크 분야에서 R&D PM, Program Management, R&D 기획 또는 유사 업무를 경험한 분
• 정부 R&D 과제의 협약, 수행, 보고, 평가, 정산 과정 중 여러 단계를 맡아본 분
• 여러 프로젝트의 일정, 우선순위, 성과, 리스크를 함께 관리해본 분
• 기술 내용을 빠르게 파악하고 문서와 숫자로 정확하게 정리할 수 있는 분
• 개발조직, 경영진, 전문기관, 협력기관 사이에서 필요한 결정을 끌어내고 후속 조치까지 챙길 수 있는 분
• 연구비와 증빙을 꼼꼼하게 관리하면서도 전체 개발 일정의 맥락을 놓치지 않는 분
• 정해진 업무만 처리하기보다, 필요한 운영 체계를 직접 만들고 개선하는 데 익숙한 분

우대 경험

• TIPS, 초격차 스타트업 1000+, 창업성장기술개발사업 등 정부 R&D 프로그램 운영 경험
• 정부 R&D 제안서, 연구개발계획서, 중간·최종보고서 작성 경험
• 연구비 집행, 증빙, 정산 및 전문기관 대응 경험
• 기술 스타트업 또는 기업부설연구소의 예산, 자금, 프로젝트 운영 경험
• AI Runtime, 온디바이스 AI, 반도체, 시스템 소프트웨어에 대한 이해
• 해외 연구기관이나 기업과 영어로 협업한 경험

위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다. 자신이 맡았던 과제와 책임 범위, 여러 이해관계자를 조율하면서 해결한 문제, 그 과정에서 만든 결과를 중심으로 봅니다.

함께 일하는 방식

이 포지션은 대표와 가까이 협업하며 개발팀, 회계·세무 담당자, 국내외 연구기관 및 전문기관의 업무를 연결합니다. 담당 프로그램은 주도적으로 운영하고, 기술과 자금에 관한 주요 판단은 관련 담당자들과 함께 결정합니다. 

업무 환경과 지원

• R&D 주요 일정, 자원 배분 및 성과 관리에 관한 의사결정 참여
• 업무에 필요한 소프트웨어 및 AI 도구 지원
• 담당 업무를 주도할 수 있는 자율성과 그에 맞는 책임
• 직무 관련 교육 및 외부 활동 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

근무 조건

• 채용 레벨: Manager / Senior Manager
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력, 전문성 및 담당 역할을 고려해 협의

지원 방법

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [R&D Program & Operations Manager 지원] 성명

이력서나 경력기술서에는 맡았던 R&D 과제와 책임 범위, 여러 프로젝트를 운영하면서 해결한 문제와 그 결과가 잘 드러나면 좋습니다. 이전 회사의 비공개 자료는 보내지 않아도 됩니다.

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 직무 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다. 
필요한 경우, 본인이 직접 운영했던 R&D 과제, 보고·정산 대응, 이해관계자 조율 사례를 중심으로 이야기합니다.

Metep AI Product & Business Lead는 Metep의 기술과 고객 요구를 연결하고, 제품 전략, 가격, 라이선스, 사업모델을 구체화해 실제 고객 도입과 사업 성장으로 이어지게 만드는 포지션입니다.  초기 고객 발굴부터 PoC, 제안, 협상, 계약, 파트너십까지 딥테크 B2B 사업의 전 과정을 대표 및 개발팀과 함께 설계하고 실행하는 역할을 수행합니다.  

이 포지션의 주요 역할

Market & Customer Development

• Metep의 주요 시장과 고객군을 정의하고, 우선순위에 따라 고객 개발 전략을 수립합니다.
• 국내외 잠재 고객과 주요 고객을 발굴하고, 실제 사업 기회로 구체화합니다.
• 고객의 경영진, 기술책임자, 실무 담당자와 사업·기술 이슈를 협의합니다.
• 고객이 가진 실행 비용, 성능, 하드웨어 적용, 운영 효율 문제를 파악하고 Metep 적용 가능성을 정리합니다.

Product Strategy & Business Model

• Metep Runtime, SDK, 라이선스 등 제품 구성과 공급 방식을 구체화합니다.
• 고객 요구와 기술팀의 개발 방향을 연결해 제품 로드맵과 우선순위를 정리합니다.
• 가격, 라이선스 정책, 계약 구조를 설계합니다.
• 기술검증과 고객 프로젝트를 반복 가능한 제품 공급과 사업모델로 발전시킵니다.

Business Development

• 고객 제안, PoC 기획, 협상, 계약 과정을 주도합니다.
• 기술팀과 협업해 고객 요구사항, 검증 범위, 일정, 산출물을 조율합니다.
• 기존 고객의 후속 사업과 적용 범위를 확대합니다.
• 고객 미팅, 제안서, 소개자료, 기술·사업 자료를 준비하고 개선합니다.

Strategic Partnership

• 국내외 기술기업, 산업 파트너, 연구기관과의 협력 기회를 발굴합니다.
• 공동 사업, 기술협력, PoC, 시장 확대를 위한 파트너십을 기획합니다.
• 주요 파트너와 협력 조건을 조율하고 후속 실행을 관리합니다.
• 파트너십을 Metep의 시장 확대와 새로운 사업 기회로 연결합니다.

이 역할에서 다루는 문제 

Metep은 단순한 애플리케이션이나 일반 SaaS가 아니라, AI 모델과 하드웨어 실행 계층을 연결하는 기술 제품입니다. 따라서 고객에게 Metep을 제안하기 위해서는 단순 영업이 아니라, 고객의 기술 문제와 사업 요구를 함께 이해해야 합니다. 

Metep AI Product & Business Lead는 고객이 겪는 AI 실행 비용, 성능, 하드웨어 적용, 운영 효율 문제를 파악하고, 이를 PoC 범위, 제품 구성, 가격 정책, 라이선스 구조, 계약 조건으로 구체화합니다. 기술검증이 일회성 프로젝트로 끝나지 않고 반복 가능한 제품 공급과 사업모델로 이어질 수 있도록, 대표 및 개발팀과 함께 제품·시장·사업 전략을 만들어가는 역할입니다.

우리가 찾는 사람 

이 포지션은 단순 영업이나 기존 고객 관리에 그치지 않고, 기술을 이해하고 고객의 문제를 제품과 사업 기회로 구조화해 실제 결과까지 만들어가는 분에게 잘 맞습니다.

• B2B AI, 소프트웨어, 반도체, 딥테크 분야의 사업개발, 제품전략, 기술영업, 컨설팅 또는 유사 업무를 경험한 분
• 기술과 고객 요구를 이해하고 이를 제품 전략과 사업 기회로 연결할 수 있는 분
• 기업 고객의 경영진, 기술책임자, 실무 담당자와 사업 및 기술 이슈를 협의할 수 있는 분
• PoC, 제안, 협상, 계약 등 B2B 고객 개발 과정을 주도해본 분
• 가격, 라이선스, 계약 구조에 대해 고민하고 제안해본 경험이 있는 분
• 불확실한 상황에서도 스스로 판단하고 실행해 결과를 만들어본 분

우대 경험

• AI Runtime, 온디바이스 AI, AI 반도체, 시스템 소프트웨어, SDK / API 사업 경험
• 제조, 로보틱스, 모빌리티, 국방 등 산업용 AI 시장 경험
• 기술검증이나 고객 프로젝트를 유료 계약, 제품 공급, 라이선스 사업으로 전환한 경험
• 초기 딥테크 기업의 시장 확대, 사업개발, Go-to-Market 전략 수립 경험
• 가격 정책, 라이선스 구조, 계약 조건을 설계하거나 협상한 경험
• 해외 기업 및 파트너와 영어로 사업개발, 제안, 협상을 수행한 경험

위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다. 자신이 주도한 기술사업, 제품전략, 고객개발, 계약 또는 파트너십과 그 과정에서 만들어낸 결과를 중심으로 봅니다.

함께 일하는 방식

Metep AI Product & Business Lead는 대표와 긴밀히 논의하며 제품, 시장, 고객, 사업모델에 관한 주요 의사결정에 참여합니다. 고객과 시장에 관한 판단은 주도적으로 제안하며, 기술적 가능성과 제품 방향은 대표 및 개발팀과 함께 결정합니다.

업무 환경과 지원

• 제품·시장·사업 관련 주요 의사결정에 참여
• 담당 영역에 대한 높은 자율성과 책임
• 업무에 필요한 소프트웨어 및 AI 도구 지원
• 직무 관련 교육 및 외부 활동 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

역량과 경험에 따라 제품전략, 사업개발, 사업운영 영역으로 역할 범위를 확장할 수 있습니다.

근무 조건

• 채용 레벨: Manager / Lead 
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력, 전문성 및 담당 역할을 고려해 협의

지원 방법 

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [Metep AI Product & Business Lead 지원] 성명

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 직무 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다.
필요한 경우, 본인이 주도했던 고객개발, PoC, 제품전략, 계약 또는 파트너십 사례를 중심으로 이야기합니다.

이 포지션의 주요 역할

Metep Core Architecture

• Tensor, Operator, Graph, Runtime Core의 구조를 설계하고, 각 계층의 책임 범위와 공통 Interface를 정의합니다.
• Modern C++, Template, Generic Programming을 기반으로 Framework Core를 개발합니다.
• 성능, 확장성, 유지보수성 간 Trade-off를 고려해 Core Architecture를 개선합니다.

Graph·Operator·Execution Core

• Graph, Operator, Execution 영역의 책임과 Core Interface를 설계합니다.
• Operator, Kernel, Shape, Dtype, Layout, Device 정보를 일관된 구조로 표현합니다.
• Graph Optimization, Operator Fusion, Static Dispatch 등이 확장될 수 있는 Core 구조를 설계합니다.

Framework Interface & Integration

• Model Execution, Runtime, Backend, Kernel이 공통 Architecture 아래 확장될 수 있는 Interface를 설계합니다.
• 새로운 Backend와 Kernel을 연결할 수 있는 공통 실행·확장 구조를 발전시킵니다.
• Runtime, Backend, Kernel 간 Architecture Boundary와 주요 Interface 이슈를 조율합니다.

Framework Quality & Technical Assets

• Core API, Test 구조와 Framework 품질 기준을 개선합니다.
• 주요 Architecture Decision과 기술 문서를 체계적으로 관리합니다.
• 실제 모델과 하드웨어 적용 과정에서 필요한 기능을 재사용 가능한 Framework Core로 발전시킵니다.

이 역할에서 다루는 문제 

AI Framework 위에서 기능을 개발하는 일과, Framework 자체의 구조와 경계를 설계하는 일은 다릅니다.

Framework Architect는 Tensor와 Operator를 어떻게 추상화할지, Graph와 Runtime의 책임을 어디에서 나눌지, Backend와 Kernel이 어떤 Interface를 통해 확장될지를 설계·구현합니다. 새로운 모델과 하드웨어를 지원하면서 발견되는 구조적 한계를 특정 기능을 위한 Patch로 처리하는 것이 아니라, Metep Framework Architecture의 개선으로 해결합니다. Runtime, Backend, Kernel Engineer와 함께 Model부터 Device 실행까지 이어지는 Full-stack AI Execution 구조를 다루며, Metep 전체의 성능, 확장성, 유지보수성에 영향을 주는 주요 기술 의사결정에 참여할 수 있습니다.

우리가 찾는 사람 

기능 구현에 그치지 않고, 여러 기능과 기술 영역이 오랫동안 확장될 수 있는 구조를 고민하고 이를 실제 Modern C++ 코드로 구현할 수 있는 분에게 잘 맞습니다.

아래 중 하나 이상의 경험이 있는 분을 찾습니다.

• Modern C++ 기반 시스템 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
• Template Programming, Generic Programming 등 Modern C++ 설계 기법을 이해하는 분
• 복잡한 Software Architecture에서 계층 간 책임 범위와 공통 Interface를 설계해본 분
• 성능, 확장성, 유지보수성 간 Trade-off를 판단할 수 있는 분
• Memory, Object Lifetime, Resource Management를 이해하는 분
• 구조적 문제를 분석하고 실제 코드와 Architecture 개선으로 해결할 수 있는 분
• Test 구조와 API 설계를 함께 고려해 Framework 품질을 개선해본 분

우대 경험

• C++ Template Metaprogramming, Expression Template 등 고급 Generic Programming 경험
• 고성능 C++ Library, Framework, Runtime Architecture 설계 경험
• AI Runtime, Inference Engine, Compiler, Computational Graph Engine 개발 경험
• Graph Optimization, Operator Fusion, Static Dispatch, Tensor / Operator 구조 설계 경험
• Runtime, Backend, Kernel Interface 또는 Plugin Architecture 개발 경험
• 대규모 C++ Codebase의 구조 개선, 리팩터링 또는 오픈소스 시스템 소프트웨어 기여 경험
• CPU, GPU, NPU 등 다양한 Backend 확장을 고려한 Framework 구조 설계 경험

위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다. 자신이 직접 설계하거나 개선한 C++ 시스템, 주요 Architecture 판단과 그 이유, 그리고 담당했던 책임 범위를 중심으로 봅니다.

함께 일하는 방식

이 포지션은 Runtime, Backend, Kernel Engineer와 함께 Metep의 Core Architecture와 기술 방향을 설계합니다. 

Framework Architect는 특정 기능만 구현하는 역할이 아니라, Tensor, Operator, Graph, Runtime Core, Backend Interface가 장기적으로 확장될 수 있는 구조를 함께 만드는 역할입니다. Metep의 핵심 Framework 구조를 설계하고 확장해가는 단계이기 때문에, Core API, Architecture Boundary, Interface 설계, 기술 부채 개선, 주요 구조 변경에 대한 기술 의사결정에도 참여할 수 있습니다.

개발 환경과 지원

• Metep Core Architecture와 주요 기술 의사결정에 참여
• 고성능 개발 장비 및 개발 소프트웨어 지원
• 담당 기술 영역에 대한 높은 자율성과 책임
• 학회·논문·기술 발표 및 직무발명·특허 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

근무 조건

• 채용 레벨: Senior / Lead
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력·전문성·담당할 기술적 책임 범위를 고려해 협의

지원 방법

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [Metep AI Framework Architect 지원] 성명

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 기술 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다. 필요한 경우, 본인이 직접 설계하거나 개선한 C++ 시스템 구조, Architecture Decision, 기술적 Trade-off 사례를 중심으로 이야기합니다. 

이 포지션의 주요 역할

Model Execution Pipeline

• ONNX 등 외부 AI 모델을 Metep의 Tensor·Graph·Operator 구조로 연결합니다.
• Model Load → Graph Build → Optimization → Execution으로 이어지는 모델 실행 흐름을 개발하고 개선합니다.
• 새로운 모델을 지원하면서 반복적으로 필요한 기능을 Runtime의 공통 구조로 반영합니다.

Model Compatibility & Correctness

• CNN·YOLO부터 Transformer·sLLM까지 다양한 AI 모델의 실행을 지원합니다.
• Shape, Dtype, Layout, Input/Output, Opset 관련 호환성 문제를 분석하고 해결합니다.
• PyTorch 및 ONNX Runtime과 실행 결과를 비교해 정확성을 검증합니다.
• 모델 호환성, 정확성, 성능을 검증하는 Test 및 Regression Test를 구축합니다.

Runtime API와 품질 개선

• 새로운 Operator와 모델 지원 범위를 확대합니다.
• Runtime API, SDK, Sample, Benchmark를 개선합니다.
• 고객 적용이나 신규 모델 지원 과정에서 발견한 문제를 Runtime의 공통 기능으로 정리합니다.

Model Execution Optimization

• 모델 실행 과정의 병목과 불필요한 연산 및 메모리 사용을 분석하고 개선합니다.
• Framework/Core, Backend, Kernel Engineer와 협업해 CPU·GPU·NPU 실행 경로를 연결합니다.
• 모델 실행 성능과 메모리 효율을 개선하기 위한 Runtime 구조를 함께 설계합니다.

이 역할에서 다루는 문제

AI Framework 위에서 모델을 사용하는 일과, Runtime 내부에서 모델이 실제로 어떻게 표현되고 실행되는지를 설계하는 일은 다릅니다.

Metep AI Runtime Engineer는 외부 AI 모델이 Metep 내부에서 실행될 수 있도록 Graph 구성, Operator Mapping, Shape·Dtype·Layout 처리, Tensor와 Backend 연결을 다룹니다.

단순히 Framework API를 사용하는 것을 넘어, 모델이 Runtime 내부에서 어떻게 표현되고 실행되는지 이해하고, 실행 결과 차이나 호환성 문제의 원인을 코드 수준에서 분석하며, 

PyTorch, ONNX, ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO 등 기존 AI Framework나 Inference Engine을 사용해본 경험을 바탕으로, Metep의 Runtime 구조를 함께 만들어 갑니다.

우리가 찾는 사람

Framework API를 사용하는 데 그치지 않고, 모델이 Runtime 내부에서 어떻게 실행되는지 이해하며 문제의 원인을 코드 수준에서 추적하고 싶은 분에게 잘 맞습니다.

경력 연수보다 해결한 문제의 깊이, 구조를 이해하는 능력, 직접 책임지고 개선한 경험을 중요하게 보며, 아래 중 하나 이상의 경험이 있는 분을 모십니다.

• Modern C++ 기반 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
• PyTorch, ONNX, ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO 등으로 AI 모델 실행·배포·검증을 해본 분
• CNN, YOLO, Transformer, sLLM 등 AI 모델 실행 과정에서 발생하는 문제를 다뤄본 분
• Shape, Input/Output, Pre/Post-processing, Operator, Precision 관련 문제를 분석해본 분
• Tensor, Operator, Graph 구조에 관심이 있고 Runtime 내부 구조로 경험을 확장하고 싶은 분
• 복잡한 모델 실행 문제의 원인을 코드 수준에서 추적하고 해결하는 것을 좋아하는 분
• Test, Benchmark, Profiling을 통해 결과를 확인하고 개선하는 데 익숙한 분

우대 경험

• ONNX Importer, AI Runtime, Inference Engine 또는 AI Framework 개발 경험
• ONNX Runtime, TensorRT, TVM, OpenVINO, TensorFlow Lite의 내부 구조를 분석하거나 확장한 경험
• CNN, YOLO, Transformer, sLLM 모델 실행 경험
• Dynamic Shape, Custom Operator, ONNX Opset / Operator 호환성 처리 경험
• CPU·GPU·NPU 등 여러 Backend에서 모델을 실행하거나 연결한 경험
• FP16, BF16, INT8 등 Mixed / Low Precision 모델 처리 경험
• Template Programming, Generic Programming, Template Metaprogramming 등 Modern C++ 기반 구조 설계 경험

함께 일하는 방식 

이 포지션은 Framework/Core, Backend, Kernel Engineer와 함께 Metep의 모델 실행 경로를 설계하고 개선합니다. Runtime Engineer는 외부 모델이 Metep 내부에서 어떻게 표현되고 실행되는지 다루며, Graph Build, Operator Mapping, Shape 처리, Runtime API, 모델 호환성 개선에 대한 기술 의사결정에도 참여할 수 있습니다.

개발 환경과 지원

• 고성능 개발 장비 및 개발 소프트웨어 지원
• 개발과 기술 설계에 대한 높은 자율성
• 학회·논문·기술 발표 및 직무발명·특허 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

근무 조건

• 채용 레벨: Mid / Senior
  경력과 기술 역량에 따라 Technical Lead 역할 협의 가능
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력, 전문성 및 담당 역할을 고려해 협의

지원 방법

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [Metep AI Runtime Engineer 지원] 성명

이력서에는 해결한 문제, 설계한 구조, 담당했던 책임 범위와 결과가 잘 드러나면 좋습니다.
이전 회사의 비공개 코드나 자료는 보내지 않아도 됩니다.

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 기술 인터뷰 → 대표 미팅 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다.
필요한 경우, 본인이 직접 해결한 기술 문제나 프로젝트 사례를 중심으로 이야기합니다.

이 포지션의 주요 역할

Backend & Device Execution

• CPU·GPU·NPU를 Metep에 연결하는 Backend와 Device 실행 구조를 개발합니다.
• 새로운 Device 확장을 위한 Backend Interface와 Device Abstraction을 설계합니다.
• 동기·비동기 실행과 Execution Context를 관리하고 개선합니다.

Dispatch & Kernel Integration

• Device, Dtype, Layout, Operator에 따라 적절한 실행 경로와 Kernel을 선택하는 구조를 개발합니다.
• CPU·GPU Kernel 및 외부 연산 Library를 Metep Backend와 연결합니다.
• FP32, FP16, BF16, INT8 등 다양한 Precision 실행을 지원합니다.

Memory & Data Transfer

• Tensor와 Buffer의 할당, 재사용, 해제를 포함한 Memory Lifecycle을 설계하고 개선합니다.
• Host·Device 간 Data Transfer와 Synchronization을 최적화합니다.
• Layout, Stride, Alignment 등 하드웨어 실행 과정에서 발생하는 문제를 분석하고 해결합니다.

Performance & Stability

• Benchmark와 Profiling을 통해 Backend 병목을 분석하고 개선합니다.
• Backend Test와 Regression Test를 구축합니다.
• 신규 하드웨어나 고객 적용 과정에서 발견한 문제를 Backend의 공통 기능 개선으로 이어지도록 정리합니다.

이 역할에서 다루는 문제

AI Framework 위에서 모델을 실행하는 일과, 그 모델이 실제 Device 위에서 어떻게 동작할지를 설계하는 일은 다릅니다.  

Metep AI Backend Engineer는 Runtime과 Kernel 사이에서 Device Abstraction, Dispatch, Memory Management, Data Transfer, Kernel 연결까지 AI 모델의 실제 하드웨어 실행 구조를 다룹니다.

새로운 CPU·GPU·NPU를 지원하는 과정에서 발생하는 문제를 특정 Device만을 위한 코드로 처리하는 것이 아니라, 여러 하드웨어에서 재사용 가능한 Backend 구조로 정리하고 개선하며,  Framework/Core, Runtime, Kernel Engineer와 함께 AI 모델부터 실제 Device 실행까지 이어지는 Full-stack AI Execution 구조를 다루며, Backend Architecture, Multi-device Execution, Memory Management, Performance Optimization 영역으로 역할을 넓혀갈 수 있습니다.

우리가 찾는 사람 

C++ 기반 시스템 소프트웨어 경험을 바탕으로, AI Runtime이 실제 하드웨어를 어떻게 추상화하고 실행하는지 이해하며 문제의 원인을 실행 계층 내부까지 추적하고 싶은 분에게 잘 맞습니다. 

아래 중 하나 이상의 경험이 있는 분을 찾습니다.

• Modern C++ 기반 시스템 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
• Runtime·Backend·Device Abstraction 구조를 이해하는 분
• Memory Management와 Resource Lifecycle을 이해하는 분
• Tensor·Buffer·Layout·Stride·Alignment를 이해하는 분
• CPU·GPU·NPU 등 Device 실행 경로를 다뤄본 경험이 있는 분
• 복잡한 실행 문제나 Memory 문제의 원인을 코드 수준에서 추적하고 해결하는 것을 좋아하는 분
• Test, Benchmark, Profiling을 통해 결과를 검증하고 개선하는 데 익숙한 분

우대 경험

• AI Runtime, Inference Engine, Execution Backend 개발 경험
• CPU·GPU·NPU 등 Multi-device 실행 구조 개발 경험
• OpenCL, Vulkan, CUDA, SYCL, ARM Compute Library 활용 경험
• Kernel Registry, Operator Dispatch, Plugin Architecture 개발 경험
• Allocator, Memory Pool, Buffer Reuse, Data Transfer, Async Execution 개발 경험
• FP16, BF16, INT8 등 Low Precision 실행 경험
• Template Programming, Generic Programming, Template Metaprogramming 등 Modern C++ 기반 구조 설계 경험

위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다. 자신이 직접 해결한 Backend·Runtime 관련 문제와 설계 경험, 그리고 그 과정에서 맡았던 책임 범위를 중심으로 봅니다.

함께 일하는 방식

이 포지션은 Framework/Core, Runtime, Kernel Engineer와 함께 Metep의 하드웨어 실행 경로를 설계하고 개선합니다.  Backend Interface, Device Abstraction, Memory Management, Dispatch 구조, Kernel 연동 방식 등 핵심 Backend 구조를 직접 다루며, Backend Architecture와 실행 전략에 대한 기술 의사결정에도 참여할 수 있습니다.

개발 환경과 지원 

• 고성능 개발 장비 및 개발 소프트웨어 지원
• 개발과 기술 설계에 대한 높은 자율성
• 학회·논문·기술 발표 및 직무발명·특허 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

근무 조건

• 채용 레벨: Mid / Senior Engineer
  경력과 기술 역량에 따라 Technical Lead 역할 협의 가능
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력, 전문성 및 담당 역할을 고려해 협의

지원 방법 

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [Metep AI Backend Engineer 지원] 성명

이력서에는 해결한 문제, 설계한 구조, 담당했던 책임 범위와 결과가 잘 드러나면 좋습니다.
이전 회사의 비공개 코드나 자료는 보내지 않아도 됩니다.

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 기술 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다.
필요한 경우, 본인이 직접 해결한 기술 문제나 프로젝트 사례를 중심으로 이야기합니다.

이 포지션의 주요 역할

AI Compute Kernel

• Conv·MatMul·GEMM·Attention 등 핵심 AI 연산 Kernel을 설계·구현합니다.
• SIMD·Parallel Programming 또는 GPU Compute 환경에 맞는 연산 구조를 설계합니다.
• Shape·Layout·Stride 등 다양한 실행 조건을 지원하는 연산 Kernel을 구현합니다.

CPU·GPU Performance Optimization

• AVX2·AVX-512·NEON·SVE 등을 활용해 CPU Kernel을 개발하고 최적화합니다.
• CUDA·OpenCL·Vulkan Compute 등을 활용해 GPU Kernel을 개발하고 최적화합니다.
• Tiling·Blocking·Packing·Vectorization·Memory Access를 개선하고 Profiling을 통해 병목을 분석합니다.

Precision & Memory Optimization

• FP32·FP16·BF16·INT8 등 다양한 Precision 실행을 지원합니다.
• Tensor Layout·Data Packing·Memory Access Pattern을 최적화합니다.
• Low Precision 적용에 따른 Numerical Error를 검증하고 성능·정확성·Memory 사용량 간 Trade-off를 분석합니다.

Runtime Integration & Benchmark

• 최적화한 Kernel을 Metep Operator·Backend·Dispatch 구조에 연동합니다.
• Kernel의 정확성과 성능을 Benchmark와 Regression Test로 검증합니다.
• Kernel 최적화를 실제 AI 모델의 End-to-End 성능 개선으로 연결합니다.

이 역할에서 다루는 문제

고성능 연산 라이브러리를 사용하는 일과, AI 모델의 실제 성능을 결정하는 Compute Kernel을 직접 설계하는 일은 다릅니다.   Conv, MatMul, GEMM, Attention 같은 핵심 연산은 같은 알고리즘이라도 Memory Access, Data Layout, Vectorization, Tiling, Parallelism을 어떻게 설계하느냐에 따라 성능이 크게 달라집니다.  

Metep AI Compute Kernel Engineer는 CPU·GPU에서 발견한 성능 병목을 개별 Benchmark 최적화에 그치지 않고, Runtime·Backend와 연결해 실제 모델의 End-to-End 성능 개선으로 이어지게 합니다.  Framework/Core, Runtime, Backend Engineer와 함께 Model부터 Device 실행까지 이어지는 Full-stack AI Execution 구조를 다루며, CPU Kernel, GPU Kernel, Low Precision, Memory Optimization, Kernel Architecture 영역으로 역할을 넓혀갈 수 있습니다.

우리가 찾는 사람

고성능 라이브러리  API를 사용하는 수준에 머무르기보다, 연산이 실제 CPU·GPU에서 어떻게 실행되는지 이해하고 성능 병목을 코드와 하드웨어 수준에서 추적할 수 있는 분에게 잘 맞습니다.

아래 중 하나 이상의 경험이 있는 분을 찾습니다.

• C/C++ 기반 고성능 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
• CPU 또는 GPU의 실행 구조를 이해하는 분
• Cache, Memory Hierarchy, Memory Bandwidth 등 메모리 구조를 이해하는 분
• SIMD, Parallel Programming 또는 GPU Compute를 이해하는 분
• Profiling과 Benchmark를 활용해 성능 병목을 분석하고 개선할 수 있는 분
• 최적화 결과의 정확성과 성능을 수치로 검증할 수 있는 분
• Kernel 최적화 결과를 실제 모델 실행 성능과 연결할 수 있는분

우대 경험

• Conv, MatMul, GEMM, Attention 등 AI Kernel 개발 경험
• AVX2, AVX-512, NEON, SVE 등 SIMD 최적화 경험
• CUDA, OpenCL, Vulkan Compute, SYCL 등 GPU/Accelerator 개발 경험
• oneDNN, BLAS, XNNPACK, ARM Compute Library 등 고성능 연산 라이브러리 활용 또는 내부 구조 분석 경험
• FP16, BF16, INT8 등 Mixed / Low Precision 최적화 경험
• AI Runtime, Compiler, Backend, HPC, System Software 개발 경험
• Template Programming, Generic Programming, Template Metaprogramming 등 Modern C++ 기반 구조 설계 경험

위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다.  자신이 해결한 성능 병목과 최적화 방법, 실제 성능 개선 결과와 담당했던 책임 범위를 중심으로 봅니다.

함께 일하는 방식

이 포지션은 Framework/Core, Runtime, Backend Engineer와 함께 Metep의 핵심 연산 성능을 설계하고 개선합니다. 

Compute Kernel은 단독으로 존재하는 코드가 아니라 Operator, Backend, Dispatch, Runtime 실행 흐름과 연결되어야 합니다. 따라서 Kernel의 정확성, 성능, 적용 조건, Backend 연동 방식까지 함께 고려하며 개발합니다.

Metep의 핵심 Kernel 구조를 설계하고 확장해가는 단계이기 때문에, 단순 최적화 구현뿐 아니라 Kernel Architecture, Low Precision 실행 전략, Memory Layout, Backend 연동 방식에 대한 기술 의사결정에도 참여할 수 있습니다.

개발 환경과 지원

• 고성능 개발 장비 및 개발 소프트웨어 지원
• 성능 최적화와 기술 설계에 대한 높은 자율성
• 학회·논문·기술 발표 및 직무발명·특허 지원
• 역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브

근무 조건

• 채용 포지션: Mid / Senior Engineer
• 근무지: 서울 AI 허브 (양재)
• 직급 및 보상: 경력·전문성·담당 역할을 고려해 협의

지원 방법

• 제출 서류: 이력서 또는 경력기술서
• 지원 이메일: careers@designedai.com
• 이메일 제목: [Metep AI Compute Kernel Engineer 지원] 성명

이력서에는 해결한 성능 병목, 최적화 방법, 실제 성능 개선 결과와 담당했던 책임 범위가 잘 드러나면 좋습니다. 이전 회사의 비공개 코드나 자료는 보내지 않아도 됩니다.

전형 절차

• 서류 검토 → 온라인 미팅 → 기술 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 채용 결정

전형 절차는 지원자의 경력과 포지션 적합도에 따라 유연하게 진행합니다.
필요한 경우, 본인이 직접 해결한 최적화 문제나 개발 사례를 중심으로 이야기합니다.