하이퍼엑셀 Runtime Engineer(신입/경력)

한 줄 요약

하이퍼엑셀 Runtime Engineer(신입/경력) — 하이퍼엑셀 · 서울 · 경력 무관 · 정규직. 현재 상태: 진행·예정.

정보 갱신일 2026-10-21

조건·일정 확인

기관·대학

하이퍼엑셀

지역·근무지

서울

고용 형태

정규직

경력

경력 무관

학력

공식 공고 확인

담당 업무

• 런타임 라이브러리 설계 및 구현: 단일 및 다중 디바이스 환경과 Datacenter/Edge Heterogeneous 타깃을 통합 지원하는 가속기 런타임 아키텍처 및 API 설계·개발
• 메모리 관리 및 실행 파이프라인 최적화: 다중 디바이스 환경에서의 가상 메모리 통합 관리 및 비동기 기반의 저지연 실행 파이프라인 최적화
• 다중 디바이스 리소스 스케줄링 및 안정성 확보: 다중 가속 엔진 환경에서의 작업 분산 스케줄링과 하드웨어 오류 감지 및 복구 메커니즘 설계

지원 자격

• ① C/C++ 및 시스템 프로그래밍
• 고성능·저지연 시스템 소프트웨어 설계 및 구현 능력
• 상위 API와 하드웨어 제어 로직 간의 의존성 분리 및 모듈화에 대한 이해
• 추상화와 다형성을 활용한 인터페이스 설계 역량
• ② 컴퓨터 구조 및 Linux System 이해
• 메모리 계층 구조(Cache, DRAM), DMA, MMIO 등 컴퓨터 아키텍처 기본 원리에 대한 이해
• Physical/Virtual Memory 관리, Memory Footprint 최적화 및 성능 병목 분석에 대한 이해
• ③ 동시성 및 병렬 프로그래밍
• Multi-threading 환경에서의 동기화 및 동시성 제어에 대한 이해
• Mutual Exclusion, Atomicity, Memory Visibility 및 실행 순서(Memory Ordering)에 대한 이해

우대 사항

• ① 하드웨어 추상화
• Heterogeneous 추론 환경을 아우르는 HAL 프레임워크 설계 및 개발 경험
• ② 다중 디바이스 스케줄링 및 Fault Recovery
• Multi-Device/Multi-Engine 환경에서의 작업 분산 스케줄링 및 런타임 수준의 Fault Recovery 메커니즘 구축 경험
• ③ SW 아키텍처 설계 역량
• 복잡한 시스템을 단순화된 단위로 분해하고 경계를 설계해 본 경험
• ④ AI 프레임워크 연동 및 워크로드 최적화
• PyTorch, ONNX Runtime, TVM/MLIR 등 상위 AI 프레임워크 스택과 C/C++ Custom Extension 연동 경험
• 딥러닝 추론 워크로드 분석을 통한 가속기 파이프라인 성능 최적화 경험
• ⑤ 빌드 시스템 및 시스템 프로파일링
• CMake 기반 타깃별 모듈식 빌드 시스템 구축 및 Sanitizer(ASan, TSan), Perf, Ftrace 등을 활용한 성능 병목 분석·디버깅 경험

공식 출처와 다음 단계

원천 정보 갱신: 2026. 10. 21. PM 5:06

본문에 없는 자격·금액·일정은 임의로 보완하지 않습니다. 원문과 담당 기관에서 확인하세요.

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