[AnalogAI] (경력 5년) AI Algorithm Engineer
직군
Technology직무
AI Algorithm Engineer경력사항
경력 5년 이상고용형태
정규직근무지
판교경기도 성남시 수정구 창업로 42
회사 소개
AnalogAI는 초저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하는 딥테크 스타트업입니다. 아날로그 인메모리 컴퓨팅(Analog In-Memory Computing) 기술을 기반으로, 기존 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 에너지 효율을 목표로 하는 AI 가속기를 개발하고 있으며, LLM·LMM급 고성능 AI를 배터리 기반 기기에서 직접 구동하는 것을 지향합니다.
주요 타깃 시장은 다음과 같습니다.
- AR·VR 글래스 및 차세대 웨어러블 디바이스
- 휴머노이드 로봇 및 자율주행 로봇
- 군사용 및 산업용 드론
- 기타 초저전력 고성능 온디바이스 AI가 필요한 헤비 엣지(Heavy Edge) 응용 분야
AnalogAI는 소재·소자·회로·시스템에 걸친 수직 통합 기술을 바탕으로, 장기적으로 칩 판매와 IP 라이선싱을 병행하는 글로벌 AI 반도체 회사로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
모집 부문
- 세부포지션명: AI HW/SW Co-design Researcher - Simulation & Modeling
- 고용 형태: 정규직
- 경력: 경력 5년 이상
- 소속: Algorithm 개발팀
- 업계 최고 수준의 경쟁력 있는 연봉 제공!
주요 업무
- 아날로그 하드웨어 시뮬레이션 환경 구축 및 커스터마이징: IBM AIHWKIT, PyTorch/C++ Extension 등을 활용한 자체 시뮬레이터 개발 및 고도화
- 아날로그 하드웨어의 실제적 특성 모델링 및 분석 연구: 메모리 소자 및 회로 레벨의 Noise, Conductance Drift, Variation, IR Drop 등 물리적 특성을 시뮬레이터에 주입 및 모델링, 소자 스펙 변화에 따른 네트워크 정확도(Accuracy) 분석 및 민감도 연구를 통한 최적 설계점 도출
- 소자 및 회로 설계 Feedback Loop 구축: 시뮬레이션 결과를 바탕으로 소자/회로 설계 팀에 구체적인 요구 스펙(Target Specs) 제안 (예: 허용 가능한 Noise 레벨, On/Off Ratio, Bit-precision 등 제시)
- Hardware-Aware Training 알고리즘 연구: 아날로그 하드웨어의 제약을 극복하기 위한 Quantization-Aware Training(QAT), Noise-Injection Training 기법 연구, 하드웨어 친화적인 새로운 뉴럴 네트워크 아키텍처 탐색
자격 요건
- 이공계 전공: 전기/전자공학, 컴퓨터공학, 반도체 등 관련 분야 학사 이상 (석사 이상 우대)
- 필수 기술 역량:
- PyTorch/TensorFlow의 Custom Layer/Function 구현 능력
- Python 및 C/C++ 를 활용한 시뮬레이션 툴 개발 경험
- 체계적이고 논리적인 시뮬레이션 수행, 데이터 분석 및 결론 도출 능력
- 디지털/아날로그 회로 및 반도체 소자에 대한 기초적인 이해
- 우대 사항:
- IBM AIHWKIT, NeuroSim, CrossSim 등 NPU/PIM 시뮬레이터 활용 및 코드 수정 경험
- RRAM, PCM, Flash 등 비휘발성 메모리 소자 특성에 대한 이해
- HPC (High Performance Computing) 환경에서의 대규모 시뮬레이션 경험
- Quantization(양자화), Pruning 등 경량화 알고리즘 구현 경험
우대 사항
- 아날로그 하드웨어 가속기 기반의 학습/추론 알고리즘 연구 경험
- 반도체 소자 및 물리적 특성에 대한 기초 지식
- LLM 경량화 및 온디바이스 추론 최적화 프로젝트 경험
- Cuda 프로그래밍 또는 고성능 컴퓨팅(HPC) 관련 경험
이런 분을 찾습니다
- "모델의 정확도가 99%입니다"보다 **"Weight에 노이즈가 3% 꼈을 때 정확도가 얼마나 떨어지고, 이를 막으려면 어떤 학습법을 써야 하는지"**를 분석하는 데 흥미가 있으신 분
- 회로 설계자에게 "이 회로는 노이즈가 너무 심해서 AI 연산용으로 쓸 수 없습니다"라고 데이터에 기반해 설득할 수 있는 분
- 기술적 난제를 해결하기 위해 논문을 탐독하고 이를 빠르게 코드로 검증할 수 있는 분
- 소프트웨어 코드와 물리적 하드웨어 스펙 사이의 상관관계를 규명하는 것을 즐기시는 분
복지혜택
- 스톡옵션 제도: 장기적 성과 공유를 위한 스톡옵션 부여
- 최신 업무 장비 지원: 최신 사양 노트북 제공, 듀얼 모니터 기본 제공
- 교육 및 자격증 지원: 직무 관련 교육비 지원, 컨퍼런스/세미나 참가비 지원
- 간식 및 커피 무제한 제공: 오피스 내 상시 스낵바 운영
- 자유로운 휴가 제도: 30분 단위 사용 가능한 휴가 제도
제출 서류
- 이력서 및 경력기술서: 자유 양식 (PDF 권장)
- 포트폴리오: 관련 프로젝트 경험이 드러나는 자료 또는 GitHub 링크 (선택)
채용전형
- 서류 전형 ＞ Recruiter Call ＞ Technical Interview ＞ Culture Interview
참고
- 회사 홈페이지: www.analog-ai.com
- 기업소개: https://alog.co/careers-analogai
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[AnalogAI] (경력 5년) AI Algorithm Engineer
회사 소개
AnalogAI는 초저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하는 딥테크 스타트업입니다. 아날로그 인메모리 컴퓨팅(Analog In-Memory Computing) 기술을 기반으로, 기존 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 에너지 효율을 목표로 하는 AI 가속기를 개발하고 있으며, LLM·LMM급 고성능 AI를 배터리 기반 기기에서 직접 구동하는 것을 지향합니다.
주요 타깃 시장은 다음과 같습니다.
- AR·VR 글래스 및 차세대 웨어러블 디바이스
- 휴머노이드 로봇 및 자율주행 로봇
- 군사용 및 산업용 드론
- 기타 초저전력 고성능 온디바이스 AI가 필요한 헤비 엣지(Heavy Edge) 응용 분야
AnalogAI는 소재·소자·회로·시스템에 걸친 수직 통합 기술을 바탕으로, 장기적으로 칩 판매와 IP 라이선싱을 병행하는 글로벌 AI 반도체 회사로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
모집 부문
- 세부포지션명: AI HW/SW Co-design Researcher - Simulation & Modeling
- 고용 형태: 정규직
- 경력: 경력 5년 이상
- 소속: Algorithm 개발팀
- 업계 최고 수준의 경쟁력 있는 연봉 제공!
주요 업무
- 아날로그 하드웨어 시뮬레이션 환경 구축 및 커스터마이징: IBM AIHWKIT, PyTorch/C++ Extension 등을 활용한 자체 시뮬레이터 개발 및 고도화
- 아날로그 하드웨어의 실제적 특성 모델링 및 분석 연구: 메모리 소자 및 회로 레벨의 Noise, Conductance Drift, Variation, IR Drop 등 물리적 특성을 시뮬레이터에 주입 및 모델링, 소자 스펙 변화에 따른 네트워크 정확도(Accuracy) 분석 및 민감도 연구를 통한 최적 설계점 도출
- 소자 및 회로 설계 Feedback Loop 구축: 시뮬레이션 결과를 바탕으로 소자/회로 설계 팀에 구체적인 요구 스펙(Target Specs) 제안 (예: 허용 가능한 Noise 레벨, On/Off Ratio, Bit-precision 등 제시)
- Hardware-Aware Training 알고리즘 연구: 아날로그 하드웨어의 제약을 극복하기 위한 Quantization-Aware Training(QAT), Noise-Injection Training 기법 연구, 하드웨어 친화적인 새로운 뉴럴 네트워크 아키텍처 탐색
자격 요건
- 이공계 전공: 전기/전자공학, 컴퓨터공학, 반도체 등 관련 분야 학사 이상 (석사 이상 우대)
- 필수 기술 역량:
- PyTorch/TensorFlow의 Custom Layer/Function 구현 능력
- Python 및 C/C++ 를 활용한 시뮬레이션 툴 개발 경험
- 체계적이고 논리적인 시뮬레이션 수행, 데이터 분석 및 결론 도출 능력
- 디지털/아날로그 회로 및 반도체 소자에 대한 기초적인 이해
- 우대 사항:
- IBM AIHWKIT, NeuroSim, CrossSim 등 NPU/PIM 시뮬레이터 활용 및 코드 수정 경험
- RRAM, PCM, Flash 등 비휘발성 메모리 소자 특성에 대한 이해
- HPC (High Performance Computing) 환경에서의 대규모 시뮬레이션 경험
- Quantization(양자화), Pruning 등 경량화 알고리즘 구현 경험
우대 사항
- 아날로그 하드웨어 가속기 기반의 학습/추론 알고리즘 연구 경험
- 반도체 소자 및 물리적 특성에 대한 기초 지식
- LLM 경량화 및 온디바이스 추론 최적화 프로젝트 경험
- Cuda 프로그래밍 또는 고성능 컴퓨팅(HPC) 관련 경험
이런 분을 찾습니다
- "모델의 정확도가 99%입니다"보다 **"Weight에 노이즈가 3% 꼈을 때 정확도가 얼마나 떨어지고, 이를 막으려면 어떤 학습법을 써야 하는지"**를 분석하는 데 흥미가 있으신 분
- 회로 설계자에게 "이 회로는 노이즈가 너무 심해서 AI 연산용으로 쓸 수 없습니다"라고 데이터에 기반해 설득할 수 있는 분
- 기술적 난제를 해결하기 위해 논문을 탐독하고 이를 빠르게 코드로 검증할 수 있는 분
- 소프트웨어 코드와 물리적 하드웨어 스펙 사이의 상관관계를 규명하는 것을 즐기시는 분
복지혜택
- 스톡옵션 제도: 장기적 성과 공유를 위한 스톡옵션 부여
- 최신 업무 장비 지원: 최신 사양 노트북 제공, 듀얼 모니터 기본 제공
- 교육 및 자격증 지원: 직무 관련 교육비 지원, 컨퍼런스/세미나 참가비 지원
- 간식 및 커피 무제한 제공: 오피스 내 상시 스낵바 운영
- 자유로운 휴가 제도: 30분 단위 사용 가능한 휴가 제도
제출 서류
- 이력서 및 경력기술서: 자유 양식 (PDF 권장)
- 포트폴리오: 관련 프로젝트 경험이 드러나는 자료 또는 GitHub 링크 (선택)
채용전형
- 서류 전형 ＞ Recruiter Call ＞ Technical Interview ＞ Culture Interview
참고
- 회사 홈페이지: www.analog-ai.com
- 기업소개: https://alog.co/careers-analogai