Responsibilities and Opportunities

• Designing an RBLN runtime module that interfaces RBLN compiler and driver modules
• Designing and implement user-level APIs, add support for various language bindings, deploy ML models to RBLN SDK, and maintain user documentation
• Conducting benchmarking and profiling to evaluate the existing runtime system's performance and implement optimizations to enhance the overall system performance of RBLN NPU products

Key Qualifications

• Bachelor's or higher degree in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field
• Comprehensive understanding of deep learning models and their applications in vision, natural language processing, speech recognition, and other domains
• Familiarity with system software, including compilers, runtimes, drivers, firmware, etc.
• Proficiency in programming languages: C++ and Python
• Knowledge of data structures, algorithms, and OOP design patterns
• Strong written and verbal communication skills

Ideal Qualifications

• Hands-on experience with AI accelerator(e.g., GPU) driver APIs and runtimes
• Exposure to ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, ONNXRuntime, TensorRT, and their respective optimization techniques
• Solid understanding of operating systems, resource management, and high-performance computing principles
• Deep expertise in modern C++ and its advanced features for writing efficient, high-performance code
• Experience with multithreading and parallel programming
• Proven experience in porting and accelerating deep learning models on various hardware platforms, including x86 CPUs with SSE/AVX instructions, ARM CPUs with NEON instructions, and heterogeneous SoCs with CPU, GPU, NPU, and DSP components

전형절차

• 서류전형 - Online 인터뷰 - On-site 인터뷰 - Culture-fit 인터뷰 - 처우협의 - 최종합격
• 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
• 전형일정 및 결과는 지원 시 작성하신 이메일로 개별 안내 드립니다.

참고사항

• 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
• 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령 상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.
• 보훈 대상자 및 장애인 여부는 채용 과정에서 어떠한 불이익도 미치지 않습니다.
• 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.