Senior AI Backend Engineer | C++ Device Runtime

디자인드에이아이는 다양한 AI 모델을 CPU·GPU·NPU에서 정확하고 효율적으로 실행하는 독자적인 C++ 기반 AI Software Framework Metep을 개발하고 있습니다. Metep AI Backend Engineer는 Runtime의 실행 요청을 실제 CPU·GPU·NPU 실행으로 연결하는 시스템 소프트웨어 포지션입니다. Device Abstraction, Dispatch, Memory Management, Data Transfer와 Kernel 연동을 포함한 하드웨어 실행 계층을 설계하고 발전시킬 Senior Engineer를 찾습니다.우리가 해결하는 문제와 방향Metep은 Model, Graph, Runtime, Backend, Kernel까지 AI 모델 실행에 필요한 계층을 하나의 구조로 연결하는 범용 AI 실행 소프트웨어 프레임워크입니다.AI가 Cloud에서 Edge와 On-device로 확장되면서 실행 속도, 메모리 사용량, 전력 소비와 하드웨어 호환성이 중요한 과제가 되고 있습니다. 우리는 AI 모델과 하드웨어를 연결하는 실행 소프트웨어를 자체 기술로 개발하며 Metep이 지원하는 모델과 하드웨어, 산업 적용 범위를 확대하고 있습니다.주요 성과C++ 기반 AI Software Framework 및 Runtime Metep 자체 개발Intel x86 및 Qualcomm ARM SoC 환경 기술 검증산업 현장 Vision AI 적용 및 검증TIPS, 초격차 스타트업 1000+, 창업성장기술개발사업 R&D 수행Georgia Tech 글로벌 공동 R&D 수행투자 유치 및 국내외 지식재산권 확보이 포지션의 주요 역할Backend & Device ExecutionCPU·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 IntegrationDevice·Dtype·Layout·Operator에 따라 적절한 실행 경로와 Kernel을 선택하는 구조를 개발합니다.CPU·GPU Kernel 및 외부 연산 Library를 Metep Backend와 연결합니다.Tensor·Buffer의 할당·재사용과 Memory Lifecycle을 설계합니다. Host·Device 간 Data Transfer와 Synchronization을 최적화합니다.FP32·FP16·BF16·INT8 등 다양한 Precision 실행을 지원합니다.Performance & StabilityBenchmark와 Profiling을 통해 Backend 병목을 분석하고 개선합니다.Backend Test와 Regression Test를 구축합니다.신규 하드웨어나 고객 적용 과정에서 발견한 문제를 Metep Backend의 공통 기능으로 반영합니다.이 역할에서 다루는 문제Backend Engineer는 Runtime과 Kernel 사이에서 Device Abstraction, Dispatch, Memory, Data Transfer와 Kernel 연결을 담당합니다. AI 모델이 CPU·GPU·NPU에서 실제로 실행되는 전체 경로를 코드 수준에서 다룹니다. 특정 Device에서 발견한 문제를 개별 코드로 처리하는 데 그치지 않고, 여러 하드웨어에서 재사용할 수 있는 Backend 구조로 해결합니다. Framework, Runtime과 Kernel Engineer와 협업하며 Multi-device Execution, Memory Management와 Performance Optimization 영역으로 역할을 확장할 수 있습니다.우리가 찾는 사람GPU API나 외부 Library를 사용하는 경험을 넘어, AI Runtime이 하드웨어를 어떻게 추상화하고 실행하는지 이해하며 문제의 원인을 실행 계층 내부까지 추적할 수 있는 분에게 잘 맞습니다.Modern C++ 기반 시스템 소프트웨어 개발 경험이 있는 분Runtime, Backend 또는 Device Abstraction 구조를 이해하는 분Memory Management와 Resource Lifecycle을 이해하는 분Tensor, Buffer, Layout, Stride와 Alignment를 이해하는 분복잡한 실행 또는 Memory 문제를 코드 수준에서 분석하고 해결할 수 있는 분Test와 Benchmark를 통해 결과를 검증할 수 있는 분경력 연수보다 직접 해결한 문제의 깊이와 시스템 설계 경험을 중요하게 봅니다.우대 경험AI Runtime, Inference Engine 또는 Execution Backend 개발 경험CPU·GPU·NPU Multi-device 개발 경험OpenCL, Vulkan, CUDA, SYCL 또는 ARM Compute Library 활용 경험Kernel Registry, Operator Dispatch 또는 Plugin Architecture 개발 경험Allocator, Memory Pool, Buffer Reuse, Data Transfer나 Async Execution 개발 경험FP16, BF16, INT8 등 Low Precision 실행 경험위 경험을 모두 갖출 필요는 없습니다. 이력서에는 직접 해결한 Backend·Runtime 문제, 설계한 구조, 담당한 책임과 결과가 드러나면 좋습니다.함께 일할 사람들대표는 POSTECH에서 머신러닝으로 박사학위를 받았으며, 삼성종합기술원(SAIT), 한국전자통신연구원(ETRI), UCL Gatsby Computational Neuroscience Unit에서 AI와 머신러닝을 연구했습니다.이 포지션은 대표 및 Framework, Runtime, Kernel Engineer와 전체 하드웨어 실행 경로를 함께 설계하고 Backend Architecture와 주요 기술 의사결정에 참여합니다.개발 환경과 지원고성능 개발 장비 및 개발 소프트웨어 지원개발과 기술 설계에 대한 높은 자율성학회, 논문, 기술 발표 및 직무발명·특허 지원역할과 기여도에 따른 스톡옵션 등 장기 인센티브근무 조건채용 레벨: Senior Engineer 역학 범위: 경력과 기술 역량에 따라 Technical Lead 역할 협의 가능근무지: 서울 AI 허브 (양재)보상: 경력, 전문성 및 담당 역할을 고려해 협의지원 방법제출 서류: 이력서 또는 경력기술서지원 이메일: careers@designedai.com이메일 제목: [Senior Metep AI Backend Engineer 지원] 성명정해진 지원 양식은 없습니다. 이전 회사의 비공개 코드나 자료는 제출하지 않아도 됩니다.전형 절차서류 검토 → 온라인 미팅 → 직무·사례 발표 및 기술 인터뷰 → 대표 인터뷰 → 최종 협의직무·사례 발표는 20분 내외로 진행합니다.디자인드에이아이와 다른 채용 포지션 알아보기 회사 소개: www.designedai.com 채용 정보: www.designedai.com/careers/