[AnalogAI] AI Algorithm Engineer : AnalogAI Advanced Degree Partnership Program
직군
Technology
직무
AI Algorithm Engineer
경력사항
경력 무관
고용형태
정규직
근무지
판교경기도 성남시 수정구 창업로 42

[AnalogAI] 인공지능 ​알고리듬 ​엔지니어 ​(AI Algorithm ​Engineer) 채용공고


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

  • 포지션명: AI Algorithm Engineer
  • 고용 형태: 정규직 
  • 경력: 무관 (신입, 경력 가능)
  • 소속: Algorithm 개발팀
  • ADP Program 신청 가능
  • ADP Program이란?
  • AnalogAI Advanced Degree Partnership Program (ADP Program)은 재직 중인 직원이 회사 업무와 병행하며 석사/박사 학위를 취득할 수 있는 특별한 기회입니다.
  • 프로그램 특징
  • 재직 중 석박사학위취득: 회사 업무와 학업 병행
  • 학비 대여: 등록금, 연구활동비, 학회 참가비 등 학위취득 관련 비용 대여 후 조건 이행 시 상환 면제
  • 대학 파트너십: 국내 주요 대학교와의 특별 협력 프로그램
  • 실무 연계: 회사 핵심 연구개발 프로젝트와 학위논문 연계 가능


주요 업무

  1. 아날로그 하드웨어 특화 학습 알고리즘 연구: 아날로그 하드웨어의 특성을 고려한 학습 알고리즘 및 최적화 알고리즘 적용 및 최적화
  2. 최신 모델 아키텍처 적용: Transformer, LLM 등 최신 AI 모델을 아날로그 인메모리 컴퓨팅 구조에 맞게 매핑하고 성능 최적화
  3. AI 모델 최적화 및 경량화: 하드웨어 제약 조건을 고려한 모델 연구 및 적용
  4. H/W-S/W Co-design 참여: 하드웨어 설계 팀과 협업하여 아날로그 가속기 아키텍처에 최적화된 알고리즘 요구사항 도출 및 검증


자격 요건

  • 이공계 전공: 컴퓨터공학, 전기/전자공학, 반도체 등 관련 분야 학사 이상
  • 기술 이해도: 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 중 하나 이상) 활용 능력 및 최신 신경망 구조(Transformer 등)에 대한 깊은 이해
  • 프로그래밍 역량: Python 및 C/C++ 기반의 알고리즘 구현 및 데이터 구조 활용 능력
  • 수학적 기반: 최적화 알고리즘 및 통계 등 알고리즘 설계를 위한 탄탄한 수학적 기초


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

  • 단순히 모델을 돌리는 것을 넘어, 하드웨어의 물리적 한계를 알고리즘으로 극복하는 과정에 즐거움을 느끼시는 분
  • 혁신적인 학습 알고리즘을 연구하고 실무에 적용해보고 싶으신 분
  • LLM 등 거대 모델을 가장 효율적인 하드웨어 위에서 구현하고자 하는 야망이 있으신 분
  • 기술적 난제를 해결하기 위해 논문을 탐독하고 이를 빠르게 코드로 검증할 수 있는 분


제출 서류

  • 이력서 및 경력기술서: 자유 양식 (PDF 권장)
  • 포트폴리오: 관련 프로젝트 경험이 드러나는 자료 또는 GitHub 링크 (선택)



참고




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[AnalogAI] AI Algorithm Engineer : AnalogAI Advanced Degree Partnership Program

[AnalogAI] 인공지능 ​알고리듬 ​엔지니어 ​(AI Algorithm ​Engineer) 채용공고


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

  • 포지션명: AI Algorithm Engineer
  • 고용 형태: 정규직 
  • 경력: 무관 (신입, 경력 가능)
  • 소속: Algorithm 개발팀
  • ADP Program 신청 가능
  • ADP Program이란?
  • AnalogAI Advanced Degree Partnership Program (ADP Program)은 재직 중인 직원이 회사 업무와 병행하며 석사/박사 학위를 취득할 수 있는 특별한 기회입니다.
  • 프로그램 특징
  • 재직 중 석박사학위취득: 회사 업무와 학업 병행
  • 학비 대여: 등록금, 연구활동비, 학회 참가비 등 학위취득 관련 비용 대여 후 조건 이행 시 상환 면제
  • 대학 파트너십: 국내 주요 대학교와의 특별 협력 프로그램
  • 실무 연계: 회사 핵심 연구개발 프로젝트와 학위논문 연계 가능


주요 업무

  1. 아날로그 하드웨어 특화 학습 알고리즘 연구: 아날로그 하드웨어의 특성을 고려한 학습 알고리즘 및 최적화 알고리즘 적용 및 최적화
  2. 최신 모델 아키텍처 적용: Transformer, LLM 등 최신 AI 모델을 아날로그 인메모리 컴퓨팅 구조에 맞게 매핑하고 성능 최적화
  3. AI 모델 최적화 및 경량화: 하드웨어 제약 조건을 고려한 모델 연구 및 적용
  4. H/W-S/W Co-design 참여: 하드웨어 설계 팀과 협업하여 아날로그 가속기 아키텍처에 최적화된 알고리즘 요구사항 도출 및 검증


자격 요건

  • 이공계 전공: 컴퓨터공학, 전기/전자공학, 반도체 등 관련 분야 학사 이상
  • 기술 이해도: 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 중 하나 이상) 활용 능력 및 최신 신경망 구조(Transformer 등)에 대한 깊은 이해
  • 프로그래밍 역량: Python 및 C/C++ 기반의 알고리즘 구현 및 데이터 구조 활용 능력
  • 수학적 기반: 최적화 알고리즘 및 통계 등 알고리즘 설계를 위한 탄탄한 수학적 기초


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

  • 단순히 모델을 돌리는 것을 넘어, 하드웨어의 물리적 한계를 알고리즘으로 극복하는 과정에 즐거움을 느끼시는 분
  • 혁신적인 학습 알고리즘을 연구하고 실무에 적용해보고 싶으신 분
  • LLM 등 거대 모델을 가장 효율적인 하드웨어 위에서 구현하고자 하는 야망이 있으신 분
  • 기술적 난제를 해결하기 위해 논문을 탐독하고 이를 빠르게 코드로 검증할 수 있는 분


제출 서류

  • 이력서 및 경력기술서: 자유 양식 (PDF 권장)
  • 포트폴리오: 관련 프로젝트 경험이 드러나는 자료 또는 GitHub 링크 (선택)



참고