[AnalogAI] (경력 5년) AI Algorithm Engineer

한 줄 요약

[AnalogAI] (경력 5년) AI Algorithm Engineer — AnalogAI · 판교 · 경력 5년 이상 · 정규직. 현재 상태: 진행·예정.

정보 갱신일 2026-10-21

조건·일정 확인

기관·대학

AnalogAI

지역·근무지

판교

고용 형태

정규직

경력

경력 5년 이상

학력

학사 이상

담당 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

지원 자격

• 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
• 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

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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