Edge AI
Edge ML에서는 모바일을 비롯한 엣지 디바이스에서 딥러닝을 서비스하는 데에 필요한 전체 파이프라인을 다루고 있습니다.
엣지 디바이스향 인퍼런스 엔진의 고도화와 유저 친화적인 인터페이스 개발 등을 통해 이용자가 쉽고 빠르게 딥러닝을 서비스에 적용할 수 있도록 합니다.
현재 Edge ML에서 개발한 얼굴 인식 SDK는 LINE pay, 얼굴 인식 체크인 등 네이버 내 다양한 서비스에서 이용되고 있습니다.
- Edge ML Inference Pipeline 개발
- 모바일 디바이스용 딥러닝 인퍼런스 엔진 고도화
- 모바일 GPU 활용
- NPU 활용
- 딥러닝 모델 인퍼런스 파이프라인 개선
- C++ 기반의 코어 파이프라인 개선
- 모바일 디바이스를 위한 비전 전/후처리 알고리즘 최적화
- 카메라 스트림의 특성을 반영한 인퍼런스 파이프라인 구축
- Edge device용 모델 관리/인증 기능 개발
- Clova Edge Vision SDK 관리 툴 개발
- Edge ML Inference Pipeline 개발
- 비전 딥러닝 모델(CNN등)에 대한 기본적인 이해
- 모바일용 딥러닝 인퍼런스 엔진(tflite, MNN 등)에 대한 깊은 이해
- C++ 프로그래밍 경험
- Edge device용 모델 관리/인증 기능 개발, Clova Edge Vision SDK 관리 툴 개발
- C++ 또는 Python 프로그래밍 경험
- 컴퓨터 비전 프레임워크(OpenCV 등)를 이용한 개발 경험
- CI/CD 플랫폼 운영 경험
- 모바일이나 임베디드 환경에서 딥러닝 모델을 서비스 해본 경험
- pytorch, tensorflow 등 다양한 딥러닝 프레임워크에 대한 깊은 이해
- 전통적인 비전 알고리즘에 관한 이해
- 모바일이나 임베디드 환경에서 딥러닝 모델을 서비스 해본 경험
- android, ios 앱 개발 경험
- 오픈소스 기여 경험
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