[Nota AI GmbH] ML Researcher

담당업무

• Physical AI 연구 및 개발

• VLM·VLA 기반 로봇 파운데이션 모델 연구

• VLA policy 학습 및 시뮬레이션·벤치마크 기반 성능 평가

• World model, action-conditioned prediction 등 최신 Physical AI 연구 탐색 및 적용

• VLA·VLM·LLM 파운데이션 모델의 Quantization, Pruning, Knowledge Distillation 연구

• Training-free·test-time optimization, efficient attention, efficient inference 연구

• GPU, NPU, Robot-arm, Humanoid 등 다양한 하드웨어에서 latency·memory 프로파일링 및 배포 검증

• 최적화 모델의 downstream task 성능 검증 및 NetsPresso 기능 추가

• 연구 성과의 실환경 검증 및 NetsPresso 제품화

• NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, MLSys 등 Top-tier 학회 논문 출판

필요 역량

• Python 사용 경험

• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력

• 딥러닝 모델 최적화 연구 또는 개발 경험

• VLM·VLA·LLM 등 파운데이션 모델 학습 또는 fine-tuning 경험

• 관련 선행연구 논문 조사·분석 및 재현 역량

• 능동적인 연구 주제 발굴 및 검증 역량

우대사항

• Top-tier 학회 논문 출판 경력

• VLA 모델 또는 robot policy의 시뮬레이션·실제 하드웨어 배포 및 평가 경험

• Imitation learning, Reinforcement learning 등 robot learning 경험

• LLM·VLM 등 대규모 모델 경량화 또는 추론 최적화 경험

• TensorRT, ONNX Runtime, NPU SDK 등 On-device AI 변환·배포 경험

• Triton 또는 CUDA 커널 개발 경험

• Hugging Face 등 ML ecosystem 활용 경험

• Claude Code 등 AI 코딩 도구를 활용한 연구·실험 자동화 경험

보상과 복리후생

• 연봉 및 최종 처우 협의

• 경조금

• 식대 지원

• 신규 입사자 웰컴키트

• 개인 선호 장비 구매 비용 지원

• 음료 및 간식 제공

• 도서 구매 지원

• 해외 학회·세미나 참석 지원

• 관련 분야 논문 작성 지원

• 장기근속자 연차 외 휴가 및 선물

근무환경

• 재량근로제 시행

• 선택적 근로시간제 시행

• 재택근무제 운영

• 개인 업무 집중을 지원하는 근무환경

전형절차

1. 서류 검토

2. 1차 인터뷰

3. 2차 인터뷰 및 온라인 코딩 테스트

4. 3차 인터뷰

5. 처우 협의

6. 최종 선발

마감기한

채용시 마감