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퓨리오사AI [신입/경력] Hardware Engineer (석사/박사)
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Architecture Engineer - NPU의 핵심 아키텍처와 연산 구조를 정의하고 성능을 검증합니다. 최신 LLM 연산 패턴 분석을 통한 NPU Core 설계 성능 모델 및 사이클 레벨 시뮬레이터 개발을 통한 면적·성능·정확도 트레이드오프 분석 컴파일러 팀과 긴밀히 협업하여 HW/SW 통합 실행 모델 설계 권...
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퓨리오사AI Software Engineer, Kernel Programming
퓨리오사AI Software Engineer, Kernel Programming — Seoul, South Korea. 담당 업무·지원 자격·마감일과 공식 지원 링크를 확인하세요.
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한 줄 요약
퓨리오사AI Software Engineer, Kernel Programming — 퓨리오사AI · Seoul, South Korea. 현재 상태: 진행·예정.
정보 갱신일 2026-10-21
조건·일정 확인
- 기관·대학
- 퓨리오사AI
- 지역·근무지
- Seoul, South Korea
- 학력
- 학사 이상
담당 업무
- Design and implement efficient kernels on FuriosaAI’s kernel programming stack (including vISA, TCL), targeting Tensor Contract Processor (TCP) architectures.
- Diagnose and optimize kernel performance with profiling tools and roofline analysis for each RNGD-accelerated AI model.
- Develop and apply automated kernel generation and optimization for AI workloads.
- Build diagnostic tools or testbeds for robust and reliable kernel validation.
- Drive end-to-end programming enablement on RNGDs, creating reproducible guides and reference implementations.
지원 자격
- BS in Computer Science, Artificial Intelligence, Electrical Engineering, or a related field.
- Experience in low-level systems programming targeting XPU (e.g., NPU, GPU) architectures.
- Experience collaborating across engineering, research, and product teams to align software development with product requirements.
우대 사항
- MS or PhD in Computer Science, Artificial Intelligence, Electrical Engineering, or a related field.
- Experience in optimizing high-performance kernels on AI accelerators (e.g., GPU, TPU) for AI products.
- Understanding of XPU architecture (computation patterns, data movement) and software-hardware co-optimization strategies.
- Experience in open-source or research projects on AI model architectures such as Diffusion, Mamba, and VLA.
- Experience in designing efficient deep learning architectures and developing algorithms for AI applications.
- talent@furiosa.ai
공식 출처와 다음 단계
공식 원문 확인원천 정보 갱신: 2026. 10. 21. PM 5:06
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Cluster-level serving system, heterogeneous computing system 등 차세대 NPU serving의 굵직한 기술 챌린지를 발굴하고 연구 과제로 정의합니다.