: 자사의 ​CXL ​Computational ​Memory를 이용하여 ​RAG를 위한 Dense/Sparse Vector ​Search를 ​가속화하는 Vector ​Database 및 Indexing/Searching ​Algorithm 개발 

: ​병렬처리 ​구조를 기반으로 ​HW-SW ​co-design을 ​통한 성능 최적화 

Responsibilities 

자사의 ​CXL ​Computational Memory 장치를 ​이용한 ​Data ​Processing 가속 구현 

- ​CXL 기반의 ​대용량의 ​메모리/스토리지를 활용한 ​Near Data ​Processing ​설계 및 구현 

- ​Many Core ​아키텍처에 최적화된 Massive Parallel Data Processing 설계 및 구현 

Vector Database Engine 개발 

- 고차원 벡터 검색을 위한 최근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘 개발 

- 키워드 검색과 벡터 검색이 결합된 하이브리드 검색 알고리즘과 메타 데이터 필터링 구현 

- FAISS, HNSW Lib 등 오픈소스 구현의 분석 및 평가, 가속 구현 

Memory – Storage 최적화 

- CXL Memory 및 Storage를 고려한 Vector algorithm & Data structure 연구 개발 

- Computational memory를 활용한 시스템 레벨 최적화 

Requirements 

- 전산/컴퓨터/전기전자공학 혹은 SW 관련 분야 학사 이상 학위 소지자 

- C/C++, Rust 중 한 가지 이상의 언어에 능숙한 분 

Preferred Experiences 

- Database Engine 개발 경험자(OLAP, OLTP, Vector DB, Graph DB 등) 

- Vector/Graph DB 등을 이용해 LLM/RAG/ML 등의 Pipeline 구축 및 최적화 경험자 

- PG-vector, Milvus, FAISS 등 오픈소스 Vector DB/Lib 기반 DB 개발 경험자 

- CUDA 등의 Heterogeneous Computing을 활용한 Parallel Processing 개발 경험자