포지션 상세 정보
- 기술스택
CC++HaskellPythonPyTorchScalaTensorFlowMachineLearningAI/인공지능F#
- 주요업무
에너자이의 AI 컴파일러 엔지니어는 딥러닝 모델을 타겟 하드웨어에서 최대 성능으로 실행시킬 수 있도록, 프로그래밍 언어부터 그 컴파일러까지 직접 만드는 일을 합니다. 사내 자체 언어를 설계하고 그에 맞는 Lexer·Parser, 타입추론 등을 구현하는 일과, MLIR 기반으로 CPU부터 GPU·NPU 백엔드까지 확장되는 AI 컴파일러를 개발하는 일이 한 몸으로 맞물립니다. Kernel Fusion, Polyhedral Optimization, 튜닝 자동화 등 AI 도메인 특유의 최적화 기법을 연구·구현하며, 이론에 그치지 않고 실제 추론 성능으로 증명되는 컴파일러를 만들어가게 됩니다. • 사내 자체 언어 Nadya 개발 - 문법, 의미구조 설계 관리 - Lexer, Parser 구현 - 타입추론 알고리즘 구현 - 그 외 사용환경 개선을 위한 동적/정적 분석기, 테스팅 프레임워크 개발 • AI compiler 개발 - MLIR 기반 컴파일러 개발 - CPU SIMD Intrinsic 지원 - GPU, NPU 타겟 확장을 위한 백엔드 개발 - Vectorization, Bufferization 개발 - Kernel Fusion, Polyhedral Optimization, Tiling 등 AI 도메인에서 중점적으로 활용되는 컴파일 최적화 기법 연구 및 구현 - 튜닝 자동화를 위한 compile parameter 연구 (타겟 디바이스 : Qualcomm, Broadcom, Synaptics 등 다양한 반도체사 제품들)
- 자격요건
• 학부 4학년 이상 • 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분 • 병역특례 지원 가능 • C/C++을 활용한 프로젝트 개발 경험이 있으신 분 • 딥러닝 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow 등) 사용 경험이 있으신 분 • 프로그래밍 언어론, 컴파일러 관련 교육 수강 또는 프로젝트 경험이 있으신 분 • 풀어야 할 문제를 스스로 정의하고, 원인을 분석해 개선해 본 경험이 있으신 분
- 우대사항
• 함수형 언어(OCaml, Haskell, F# 등) 사용 경험이 있으신 분 • 딥러닝 개념을 알고 모델을 구성하는 operation들에 대한 지식을 갖추신 분 • 딥러닝 모델의 커널 최적화 또는 경량화 관련 경험이나 지식이 있으신 분 • 컴퓨터 아키텍처, 시스템 프로그래밍 관련 지식이 풍부하신 분 • 컴파일러, 인터프리터 제작 혹은 최적화 연구 경험이 있으신 분 • 병렬 프로그래밍 경험이 있으신 분 • 관련 학회 및 저널 게재 경력자 • 관련 전공 석사, 박사 학위 보유 시 경력 인정
- 복지 및 혜택
• 직무 관련 도서 구입비 지급 • 업무 역량 향상을 위한 교육비 지급 • 팀 스터디·세미나·컨퍼런스·논문 투고 비용 지원 • 직무발명보상제도 시행 • 평일 주 5일 선택 출퇴근제 (9시~11시 출근 선택) • SW/IT 고성능 장비 지원 • 점심 및 저녁 식대 지원 • 맛있는 간식과 커피머신 상시 비치 • 외근 및 야근 시 택시비 지원 • 생일 유급 반차 제공 • 결혼·출산 시 축하금 지급 • 경조금 및 상조 서비스 지원 • 건강검진 검진비 지원 • 근속 연수에 따른 선물 지급 • 동호회비 지원
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
[근무조건] • 급여 : 경력별 협의 • 근무 시작일 : 협의 • 근무시간: 평일 주 5일 선택 출퇴근 제도 (9시 ~ 11시 출근 선택) • 근무지 : 서울시 강남구 테헤란로27길 27 (2호선 역삼역 도보 7분 거리) [전형절차] • 제출서류 : 자유양식 이력서 또는 포트폴리오, Github 주소 • 전형절차 : 서류 심사 -＞ 코딩테스트 -＞ 1차 면접(Tech) -＞ 2차 면접(Culture-Fit) -＞ 최종 합격 [유의사항] • 전형 결과는 일정에 따라 합격자에게 개별 안내드립니다. • 인턴을 제외한 모든 직무는 수습기간을 거칩니다. • 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
기업/서비스 소개
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[회사소개] 에너자이는 인공지능 모델 경량화·하드웨어 최적화 원천 기술을 바탕으로 기기 자체에서 동작하는 온디바이스 AI 모델과 에이전트를 개발·공급하는 기업입니다. 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아, 퀄컴, 삼성전자, Arm, Synaptics, Broadcom 등 글로벌 대기업과 협력하며, 수백만 대의 상용 기기 탑재를 통해 기술력과 사업성을 증명하고 있습니다. 일상에서 접하는 많은 기기에 AI 에이전트가 도입되면서, AI가 처리하는 연산량과 그에 따른 비용도 빠르게 늘고 있습니다. 지금은 연산의 대부분이 클라우드에 집중되어 있어, 제조사는 사용량만큼 커지는 비용을 감당해야 하고 사용자마다 다른 통신 환경 탓에 서비스가 온전히 제공되지 못할 위험도 안고 있습니다. 물론 모든 AI를 기기 안으로 옮길 수는 없고, 클라우드가 맡아야 할 영역은 분명히 남아 있습니다. 하지만 음성 인식이나 기기 제어처럼 기기 안에서 충분히 처리할 수 있는 기능도 많습니다. 문제는 일상 기기에 들어가는 반도체의 연산 성능이 제한적이고 메모리가 적다 보니, 이런 기능조차 기기에 담기 어려웠다는 점입니다. 에너자이는 1.58bit 초저비트 양자화 기술과 자체 최적화 기술로 초소형 AI 모델을 만들어, 기기에서 구현할 수 있는 AI의 몫을 최대한 넓힙니다. 이 모델들을 기능별로 조합한 '온디바이스 AI 에이전트'를 디바이스 제조사에 공급합니다. 제조사는 이 중 필요한 기능을 골라 기기에 담고 나머지만 클라우드에 맡겨, 클라우드 비용을 줄이면서도 인터넷 연결과 관계없이 핵심 기능을 안정적으로 제공할 수 있습니다. 현재는 셋톱박스와 스마트홈 기기에 탑재되고 있으며, 앞으로 자동차와 로봇처럼 더 큰 AI가 필요한 기기로 그 범위를 넓혀갈 계획입니다. [주요 제품 및 솔루션 소개] 일상 기기를 똑똑하게 바꾸는 1.58bit 온디바이스 AI 에이전트 에너자이는 사람의 음성을 인식하고(STT), 맥락을 이해해 기기를 제어하며(LLM), 자연스러운 음성으로 응답하는(TTS) 대화형 AI 에이전트를 기기에 바로 탑재할 수 있는 형태로 디바이스 제조사에 공급합니다. - 1.58bit 초저비트 양자화 기술을 적용해 높은 정확도를 유지하면서도 기기의 메모리와 전력 사용량을 대폭 절감 - 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 기기 제어용 소형 언어모델(LLM), 번역, RAG 등 기기 상호작용에 필요한 핵심 모델들을 개별 모듈 또는 통합된 하나의 AI 에이전트 형태로 공급 - 셋톱박스, 스마트홈 허브 기기 등 스마트홈 영역을 중심으로 오토모티브, 로보틱스 등 다양한 산업의 하드웨어 환경에 맞춘 빠른 탑재 및 상용화 지원 [핵심 기술 경쟁력] 초저비트 모델을 실제 기기에서 구동하는 풀스택 기술과 추론 엔진 Optimium 1.58bit 수준의 초저비트 모델을 실제 양산 기기에 올리기 위해서는 모델을 만드는 것 이상으로 고도화된 하드웨어 최적화 기술이 필요합니다. 시중의 일반 도구나 반도체 기본 SDK만으로는 구현하기 어려운 초저비트 모델 구동을 위해, 에너자이는 모델 설계·학습부터 하드웨어 최적화까지 전 과정을 직접 다루는 풀스택 기술력을 갖추고 있습니다. - 단순히 학습이 끝난 모델을 압축하는 방식을 넘어, 데이터 구축과 학습 단계부터 초저비트 환경을 반영해 정교하게 모델을 설계·고도화하는 기술 보유 - 4bit 이하 초저비트 모델 전용 커널과 연산 최적화 기술이 집약된 자체 추론 엔진 'Optimium'을 통해 기기 내 추론 속도를 획기적으로 향상 (CPU 추론 최적화를 지원하며 기존 엔진 대비 압도적 성능 우위 보유, GPU 및 NPU 추론 최적화 지원 예정) - Synaptics, Broadcom, Renesas, Qualcomm, Arm 등 글로벌 반도체 기업들과 협력하여 각 사의 칩셋 환경에서 AI 모델 성능을 극대화