포지션 상세
[회사 소개]
에너자이는 스마트폰, 자동차, CCTV, 드론 등 제약된 환경의 Edge 디바이스에서도 고성능•저전력으로 구동할 수 있는 AI 모델을 제공하는 Edge AI 솔루션 스타트업입니다. 일반적으로 AI 모델의 정확도를 높이기 위해서는필연적으로 모델의 크기가 커지기 때문에 고성능 AI 모델을 Edge에 적용하는 것은 매우 어렵지만, 당사는 고유의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술로 정확도가 높으면서도 가볍고 빠른 AI 모델을 구현하는데 성공하였습니다.
에너자이는 뛰어난 기술력을 바탕으로 국제 저명 학회 CVPR 주최 Mobile AI Challenge에 참가하여 Xiaomi, Huawei 등의 글로벌 기업들을 제치고 우수한 성적으로 입상하였으며, 이후 그 기술력 및 사업성을 인정받아 Intel, Microsoft, Arm, 삼성전자 등의 글로벌 대기업들과 파트너쉽을 체결하고 협력을 진행하고 있습니다.
에너자이는 현재 두 가지 분야에 연구 개발 및 사업화를 집중하고 있습니다. 첫 째로, 딥러닝 기반 Compression Artifact Reduction 솔루션을 개발 완료하여 스트리밍 서비스 provider, 인코더 칩 제조사 등을 대상으로 사업화를 진행하고 있으며 두 번째로 Edge AI를 더 뛰어난 성능으로 빠르게 배포할 수 있도록 돕는 AI 추론 엔진을 개발하여 베타 테스트를 진행하고 있습니다. 향후 지속적인 기술 고도화 및 사업 영역 확장을 통해 “모든 이들이 모든 사물을 통해 최고의 AI를 경험할 수 있도록” 이라는 당사 비전을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.
[주요 솔루션 소개]
• AI 추론 엔진(AI Compiler) Optimium
• 사용자가 여러 타겟 디바이스에서 최적의 성능을 낼 수 있게 모델 배포를 지원하는 추론 엔진으로, 구글 Mediapipe 모델을 Arm Cortex-A77 기반 Qualcomm Kryo 585 CPU(QRB5165)에서 Single Thread/Float16으로 성능을 측정한 결과, 정확도는 유지하면서 구글의 TFLite XNNPACK 대비 최대 2.2배, Ryzen9 7950x에서는 Intel OpenVINO 대비 1.6배 더 빠른 속도 달성
• 소개 페이지: https://slashpage.com/optima
• 테크 블로그 : https://lnkd.in/enpxSMSb , https://lnkd.in/dspJWP5Q
• 딥러닝 기반 Compression Artifact Reduction 솔루션
• 카메라 내 보정 및 영상 처리를 담당하는 반도체인 이미지 신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor) 내 기존 Rule-based Noise Reduction(NR) 기능을 학습 기반의 NR 기능으로 대체하여, 크기가 작은 이미지 센서를 탑재한 촬영 장비가 사용되거나 광량이 적을 때 급격히 증가하는 악조건 속에서도 더욱 강력한 NR 효과 제공
• 시연 영상: https://www.youtube.com/watch?v=-oKas-K90XA&ab_channel=ENERZAiInc
• 딥러닝 기반 Radar 솔루션
• 크기가 작고 가격경쟁력이 있지만, 해상도가 낮고 제한된 하드웨어 리소스를 가지는 Legacy Radar에 고성능 Edge AI 기술을 적용하여 성능, 가격, 크기 등 시장의 Needs를 모두 충족할 수 있는 제품으로, 현재 후석 승객 알림(ROA; Rear Occupant Alert)과 안전벨트 착용 알림(SBR; Seat Belt Reminder), 환자 상태 모니터링(PM; Patient Monitoring)의 세 가지 애플리케이션을 지원
• 시연 영상
• 후석 승객 알림: https://youtu.be/rRikbJrmstI
• 안전벨트 착용 알림: https://youtu.be/9nfcP9Z_-cY
• 환자 상태 모니터링: https://youtu.be/C9rgY_obJUg
• 2019 1월 네이버 계열 VC SpringCamp로부터 Seed 투자 유치
• 2019 9월 Seoulz 주관 '주목해야할 대한민국 AI 스타트업 Top 10' 선정
• 2020 2월 중소벤처기업부 TIPS 프로그램 선정
• 2021 4월 Edge AI and Vision Alliance 회원사 선정
• 2021 5월 'CVPR 2021 - Mobile AI Workshop and Challenges' 3위 기록(Huawei, Megvii, Xiaomi, Dahua 등 Global IT 회사 참여)
• 2021 5월 Microsoft 스타트업 프로그램 선발
• 2021 11월 삼성 C-Lab Outside 선발
• 2021 12월 Intel AI Builder 선발
• 2021 12월 SK True Innovation 선발
• 2022 4월 Intel Gold Tier Partner 선정
• 2022 5월 대한민국 녹색에너지 우수기업 대상 수상
• 2022 5월 SK이노베이션 주관 친환경 스타트업 진흥 프로그램 ‘에그’ 선발
• 2022 6월 정보통신산업진흥원 주관 인공지능 온라인 경진대회 1위 수상
• 2022 9월 Arm AI Partner 선정
• 2022 12월 Qualcomm IoT Accelerator 프로그램 선발
• 2023 1월 Series A 투자 유치
• 2023 1월 KDB NextOne 6기 선정
• 2023 8월 중소벤처기업부 POST TIPS 프로그램 선정
• 2023년 10월 NVIDIA Inception 프로그램 선발
• 2024년 5월 KIC 실리콘밸리 주관 AI/SaaS PMF 프로그램 선정
• 2024년 5월 서울경제진흥원 2024-1기 Pitching & Connect 최우수상 수상
• 2024년 12월 KDB산업은행으로부터 Bridge 투자 유치
• 2025년 1월 CES 2025에 삼성전자 C랩 전시관으로 부스 참가
• 2025년 3월 Renesas RZ Partner 선정
• 2025년 3월 AWS GenAI US Delegation Program 선정
• 2025년 3월 Google for Startups Accelerator: AI First 프로그램 선정
• 2025년 4월 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 DIPS 사업화 창업기업 선정
• 2025년 4월 Edge AI and Vision Alliance 주관 ‘최우수 에지 AI 개발 플랫폼’ 부문에서 ‘2025 올해의 제품상' 수상
• 2025년 5월 Series A Bridge 투자 유치
• 2025년 6월 2025 Next Rise 혁신상 수상
• 2025년 공고일 기준 특허 28건 등록, 23건 출원 완료
• LLM 최적화 기법의 연구 및 일반화 수행
• LLM 추론 과정에서의 Token-level Sparsity, Activation-level Sparsity에 기반한 연산 최적화 전략 연구
• 1.58bit 양자화를 포함한 ultra-low-bit weight/activation quantization 알고리즘 설계
• 사내 추론 엔진 Optimium 개발팀과의 협업을 통해 실제 on-device에서 가속화할 수 있는 형태의 연구 수행
• CPU, GPU, NPU 등 이기종 하드웨어 환경에 최적화된 Heterogeneous Execution 자동 할당 전략 연구
• 연구 성과의 기술 문서화, 내부 공유 및 필요 시 데모 콘텐츠 제작
• 주된 타겟 디바이스 (including but not limited to)
• Jetson Board (Orin, Xavier, etc.)
• MPU Boards
• 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
• Python 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 딥러닝 프레임워크 (Pytorch, Keras, Tensorflow 등) 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 병역특례 지원 가능
• 산업기능요원(보충역), 전문연구요원(전직, 보충역) 지원 가능하며. 이력서에 지원 유형을 표기하여 제출
에너자이는 스마트폰, 자동차, CCTV, 드론 등 제약된 환경의 Edge 디바이스에서도 고성능•저전력으로 구동할 수 있는 AI 모델을 제공하는 Edge AI 솔루션 스타트업입니다. 일반적으로 AI 모델의 정확도를 높이기 위해서는필연적으로 모델의 크기가 커지기 때문에 고성능 AI 모델을 Edge에 적용하는 것은 매우 어렵지만, 당사는 고유의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술로 정확도가 높으면서도 가볍고 빠른 AI 모델을 구현하는데 성공하였습니다.
에너자이는 뛰어난 기술력을 바탕으로 국제 저명 학회 CVPR 주최 Mobile AI Challenge에 참가하여 Xiaomi, Huawei 등의 글로벌 기업들을 제치고 우수한 성적으로 입상하였으며, 이후 그 기술력 및 사업성을 인정받아 Intel, Microsoft, Arm, 삼성전자 등의 글로벌 대기업들과 파트너쉽을 체결하고 협력을 진행하고 있습니다.
에너자이는 현재 두 가지 분야에 연구 개발 및 사업화를 집중하고 있습니다. 첫 째로, 딥러닝 기반 Compression Artifact Reduction 솔루션을 개발 완료하여 스트리밍 서비스 provider, 인코더 칩 제조사 등을 대상으로 사업화를 진행하고 있으며 두 번째로 Edge AI를 더 뛰어난 성능으로 빠르게 배포할 수 있도록 돕는 AI 추론 엔진을 개발하여 베타 테스트를 진행하고 있습니다. 향후 지속적인 기술 고도화 및 사업 영역 확장을 통해 “모든 이들이 모든 사물을 통해 최고의 AI를 경험할 수 있도록” 이라는 당사 비전을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.
[주요 솔루션 소개]
• AI 추론 엔진(AI Compiler) Optimium
• 사용자가 여러 타겟 디바이스에서 최적의 성능을 낼 수 있게 모델 배포를 지원하는 추론 엔진으로, 구글 Mediapipe 모델을 Arm Cortex-A77 기반 Qualcomm Kryo 585 CPU(QRB5165)에서 Single Thread/Float16으로 성능을 측정한 결과, 정확도는 유지하면서 구글의 TFLite XNNPACK 대비 최대 2.2배, Ryzen9 7950x에서는 Intel OpenVINO 대비 1.6배 더 빠른 속도 달성
• 소개 페이지: https://slashpage.com/optima
• 테크 블로그 : https://lnkd.in/enpxSMSb , https://lnkd.in/dspJWP5Q
• 딥러닝 기반 Compression Artifact Reduction 솔루션
• 카메라 내 보정 및 영상 처리를 담당하는 반도체인 이미지 신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor) 내 기존 Rule-based Noise Reduction(NR) 기능을 학습 기반의 NR 기능으로 대체하여, 크기가 작은 이미지 센서를 탑재한 촬영 장비가 사용되거나 광량이 적을 때 급격히 증가하는 악조건 속에서도 더욱 강력한 NR 효과 제공
• 시연 영상: https://www.youtube.com/watch?v=-oKas-K90XA&ab_channel=ENERZAiInc
• 딥러닝 기반 Radar 솔루션
• 크기가 작고 가격경쟁력이 있지만, 해상도가 낮고 제한된 하드웨어 리소스를 가지는 Legacy Radar에 고성능 Edge AI 기술을 적용하여 성능, 가격, 크기 등 시장의 Needs를 모두 충족할 수 있는 제품으로, 현재 후석 승객 알림(ROA; Rear Occupant Alert)과 안전벨트 착용 알림(SBR; Seat Belt Reminder), 환자 상태 모니터링(PM; Patient Monitoring)의 세 가지 애플리케이션을 지원
• 시연 영상
• 후석 승객 알림: https://youtu.be/rRikbJrmstI
• 안전벨트 착용 알림: https://youtu.be/9nfcP9Z_-cY
• 환자 상태 모니터링: https://youtu.be/C9rgY_obJUg
• 2019 1월 네이버 계열 VC SpringCamp로부터 Seed 투자 유치
• 2019 9월 Seoulz 주관 '주목해야할 대한민국 AI 스타트업 Top 10' 선정
• 2020 2월 중소벤처기업부 TIPS 프로그램 선정
• 2021 4월 Edge AI and Vision Alliance 회원사 선정
• 2021 5월 'CVPR 2021 - Mobile AI Workshop and Challenges' 3위 기록(Huawei, Megvii, Xiaomi, Dahua 등 Global IT 회사 참여)
• 2021 5월 Microsoft 스타트업 프로그램 선발
• 2021 11월 삼성 C-Lab Outside 선발
• 2021 12월 Intel AI Builder 선발
• 2021 12월 SK True Innovation 선발
• 2022 4월 Intel Gold Tier Partner 선정
• 2022 5월 대한민국 녹색에너지 우수기업 대상 수상
• 2022 5월 SK이노베이션 주관 친환경 스타트업 진흥 프로그램 ‘에그’ 선발
• 2022 6월 정보통신산업진흥원 주관 인공지능 온라인 경진대회 1위 수상
• 2022 9월 Arm AI Partner 선정
• 2022 12월 Qualcomm IoT Accelerator 프로그램 선발
• 2023 1월 Series A 투자 유치
• 2023 1월 KDB NextOne 6기 선정
• 2023 8월 중소벤처기업부 POST TIPS 프로그램 선정
• 2023년 10월 NVIDIA Inception 프로그램 선발
• 2024년 5월 KIC 실리콘밸리 주관 AI/SaaS PMF 프로그램 선정
• 2024년 5월 서울경제진흥원 2024-1기 Pitching & Connect 최우수상 수상
• 2024년 12월 KDB산업은행으로부터 Bridge 투자 유치
• 2025년 1월 CES 2025에 삼성전자 C랩 전시관으로 부스 참가
• 2025년 3월 Renesas RZ Partner 선정
• 2025년 3월 AWS GenAI US Delegation Program 선정
• 2025년 3월 Google for Startups Accelerator: AI First 프로그램 선정
• 2025년 4월 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 DIPS 사업화 창업기업 선정
• 2025년 4월 Edge AI and Vision Alliance 주관 ‘최우수 에지 AI 개발 플랫폼’ 부문에서 ‘2025 올해의 제품상' 수상
• 2025년 5월 Series A Bridge 투자 유치
• 2025년 6월 2025 Next Rise 혁신상 수상
• 2025년 공고일 기준 특허 28건 등록, 23건 출원 완료
주요업무
해당 직군은 초경량 LLM을 위한 최적화 기법을 연구하고, 이를 사내 추론 엔진과 통합하여 실제 온디바이스 환경에서 실행 가능한 형태로 구현하는 업무를 담당합니다. 주로 transformer 기반의 최신 모델을 극도로 효율화하는 데 집중하며, 연구-실험-적용의 전 과정을 리딩하게 됩니다. 이 과정을 통해 고객 프로젝트 등으로부터 발견된 기술적 병목을 분석하고 새로운 해결책을 제안합니다.• LLM 최적화 기법의 연구 및 일반화 수행
• LLM 추론 과정에서의 Token-level Sparsity, Activation-level Sparsity에 기반한 연산 최적화 전략 연구
• 1.58bit 양자화를 포함한 ultra-low-bit weight/activation quantization 알고리즘 설계
• 사내 추론 엔진 Optimium 개발팀과의 협업을 통해 실제 on-device에서 가속화할 수 있는 형태의 연구 수행
• CPU, GPU, NPU 등 이기종 하드웨어 환경에 최적화된 Heterogeneous Execution 자동 할당 전략 연구
• 연구 성과의 기술 문서화, 내부 공유 및 필요 시 데모 콘텐츠 제작
• 주된 타겟 디바이스 (including but not limited to)
• Jetson Board (Orin, Xavier, etc.)
• MPU Boards
자격요건
• 학부 4학년 이상• 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
• Python 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 딥러닝 프레임워크 (Pytorch, Keras, Tensorflow 등) 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 병역특례 지원 가능
• 산업기능요원(보충역), 전문연구요원(전직, 보충역) 지원 가능하며. 이력서에 지원 유형을 표기하여 제출
