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🌈 Storage S/W 팀은 어떤 활동들을 하나요?

Storage 팀은 상용 Solid-State-Drive(SSD) 의 성능 향상 및 최적화 기술을 개발하는 팀입니다.  불필요한 메모리 접근을 줄이고 특수 목적의 데이터 관리 매커니즘 담당하는 소프트웨어를 구현하는 것을 목표로 합니다. 최근에는  비정형 또는 반정형 데이터를 위한 Vector Database 와 Key-Value Database 응용을 미래형 디바이스 솔루션을 탐구하려고 합니다.

 이런 분들에게 적합합니다.

• C / C++ 에 익숙한 분
• 운영체제 및 컴퓨터 시스템에 대한 이해가 있는 분
• 저장 기술과 스토리지 엔진에 관심 있는 분

🌈 Middleware S/W 팀은 어떤 활동들을 하나요?

Middleware 팀은 AI 및 딥러닝 시대의 등장에 따라 폭증하는 데이터를 효율적으로 그리고 고속으로 저장하고 처리하는 데이터베이스 저장 및 처리 엔진에 대한 최적화를 진행합니다. 또한 EXT4, XFS 등의 파일 시스템을 분석하고 유저 수준의 고성능 파일 시스템을 위한 인터페이스 개발 프로젝트도 진행합니다.

 이런 분들에게 적합합니다.

• C / C++ 에 익숙한 분
• 데이터베이스 및 저장 기술에 관심 있는 분
• 최신 스토리지 아키텍처 및 분산 시스템에 대한 탐구를 원하는 분
• 또는 파일 시스템 및 운영체제 (OS) 에 관심 있는 분

🌈 DL-Accelerator 팀은 어떤 활동들을 하나요?

DL-Accelerator 팀은 리소스가 분산 된 환경에서 딥러닝 모델의 연산 또는 RAG 파이프라인을 가속화하기 위한 기술을 개발하는 팀입니다. 최근에는 방대한 연산량과 컴퓨팅 자원이 요구되는 트랜스포머 모델의 추론 속도를 높이기 위해, 모델 구조와 컴퓨팅 환경을 고려하여 추론 과정을 여러 대의 디바이스에서 병렬화하는 방법을 탐구하고 있습니다.

 이런 분들에게 적합합니다

• Python 과 PyTorch 에 익숙한 분
• 다양한 딥러닝 모델  가속화와 경량화 등에 관심이 있으신 분

🌈 PhysAI 팀은 어떤 활동들을 하나요?

PhysAI 팀은 인공지능 기술을 활용하여 가상 시뮬레이션 환경에서 물리적 시스템의 제어 및 최적화를 개발하는 팀입니다. 우리는 물리적 환경의 문제를 안전하고 효과적으로 재현하고 개선하는 방법을 탐구합니다.

 이런 분들에게 적합합니다.

• • Python 에 익숙한 분
  • 인공지능 기술에 관심이 있는 분
  • 시뮬레이션 기반 시스템 개발에 관심 있는 분
  • 물리적 시스템의 효율 개선 및 최적 제어 분야를 다뤄보고 싶은 분

🔥 매니저 트랙은 무엇인가요?

매니저 (Manager) 트랙이란 AI / SYSTEM 그룹 내의 여러 팀에 대한 책임 리더 역할을 하는 멤버를 모집하는 프로세스입니다.

도전해보고 싶었던 연구나 개발 아이템에 대하여 본인만의 리더십을 멤버들과 공유고 팀을 이끌고 성과로써 결과를 보고 싶으신 분들이 바로 R&Dix 의 매니저입니다!  다음에 해당하시는 분들은 CV 를 메일로 자유롭게 제출해주세요.

두 조건 중 하나 이상 해당되시는 분들에게 적합합니다. 분야는 상관 없습니다.

• 석사 또는 박사 경험이 있으신 (석사/박사 과정생 포함) 분
• 주저자 또는 책임저자로 국제 저널 또는 국제 학회 및 국제 워크샵에 논문 1편 이상을 게재해본 경험을 갖고 계신 분