포지션 상세
"작은 기기에서도 최고의 AI를 누릴 수 있게 합니다."
에너자이는 정확도 손실 없이 AI 추론 속도를 끌어올리는 온디바이스 AI 최적화 소프트웨어 기업입니다.
인텔, 마이크로소프트, 엔비디아, 퀄컴, 삼성전자, Arm, Synaptics, Renesas Electronics 등 글로벌 대기업과 협력하며, 엣지 AI 분야에서 기술력을 검증받고 있습니다.
실제 환경에서 AI 모델이 우수한 성능으로 동작하려면 모델과 하드웨어를 모두 고려한 AI 최적화가 필수적입니다. 정확도를 포기하면 속도를 얻고 속도를 포기하면 정확도를 잃는 트레이드오프가 오랜 숙제였고, 에너자이는 업계 최고 수준의 AI 최적화 기술로 이 지점을 다르게 풉니다. 이 기술은 추론 엔진 'Optimium'과 고도화된 양자화 기술로 제품화되어, 디바이스 제조사·AI 서비스 기업·반도체 팹리스/IP 기업에게 제공되고 있습니다.
이러한 기술력은 시장에서 검증받아 왔습니다. CVPR 주최 Mobile AI Challenge에서 Xiaomi, Huawei 등을 제치고 입상했으며, 2025년에는 Edge AI and Vision Alliance의 '2025 올해의 제품상(Product of the Year Award)'을 수상했습니다.
[주요 제품 및 솔루션 소개]
• 차세대 AI 추론 엔진 'Optimium'
정확도는 그대로 유지하면서 하드웨어에서의 추론 속도를 획기적으로 끌어올리는 엔진입니다. 현재 CPU를 지원하며 기존 엔진 대비 압도적 성능 우위를 보유하고 있습니다(GPU 지원 예정).
• On-device AI 솔루션
대규모 AI 모델을 4bit 이하로 압축하고 Optimium과 결합해, 정확도 손실은 최소화하면서 전력·메모리 사용량을 크게 절감한 솔루션입니다. 음성인식·번역을 시작으로 LLM/VLM 등으로 확장하고 있습니다.
메모리도 연산 자원도 부족한 디바이스 위에서 큰 모델 못지않은 성능을 내야 하는, 흔치 않은 문제를 다룹니다.
"모델을 작게 만드는 연구"와 "실제 기기에서 잘 돌게 만드는 구현"이 한 몸으로 맞물려, 연구가 논문이나 데모에서 끝나지 않고 제품이 되는 끝까지를 직접 경험하게 됩니다.
• 자원이 제한된 환경에서 적은 파라미터로 목표 성능을 내는 초경량 transformer 기반 언어 모델을 직접 설계·학습
• 정확도 손실을 최소화하며 모델을 압축하는 ultra-low-bit 양자화 연구 (QAT/PTQ, weight/activation quantization 등)
• STT·LLM·TTS를 결합한 온디바이스 음성·언어 에이전트 구현
• 정해진 명령에 반응하는 reactive 수준을 넘어, 맥락을 추론하는 reasoning 기반으로 동작하도록 설계
• 사용자가 명시하지 않은 의도까지 읽어 선제적으로 대응하는 형태로 고도화
• 사내 추론 엔진(Optimium) 팀과 협업해, 연구한 모델이 타겟 하드웨어에서 실제 가속되는 형태까지 통합
• 타겟 디바이스: Qualcomm, Broadcom, Synaptics 등 다양한 반도체사 제품들
• Python을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 결과가 기대와 다를 때 원인을 분석하고 개선을 시도해 본 경험이 있으신 분
※ 지원 시 참고 사항
• 학부 4학년 이상
• 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
• 병역특례 지원 가능
• 전문연구요원(현역, 보충역, 전직), 산업기능요원(보충역) 지원 가능
• 해당 시 이력서에 별도 표기하여 제출 부탁드립니다.
에너자이는 정확도 손실 없이 AI 추론 속도를 끌어올리는 온디바이스 AI 최적화 소프트웨어 기업입니다.
인텔, 마이크로소프트, 엔비디아, 퀄컴, 삼성전자, Arm, Synaptics, Renesas Electronics 등 글로벌 대기업과 협력하며, 엣지 AI 분야에서 기술력을 검증받고 있습니다.
실제 환경에서 AI 모델이 우수한 성능으로 동작하려면 모델과 하드웨어를 모두 고려한 AI 최적화가 필수적입니다. 정확도를 포기하면 속도를 얻고 속도를 포기하면 정확도를 잃는 트레이드오프가 오랜 숙제였고, 에너자이는 업계 최고 수준의 AI 최적화 기술로 이 지점을 다르게 풉니다. 이 기술은 추론 엔진 'Optimium'과 고도화된 양자화 기술로 제품화되어, 디바이스 제조사·AI 서비스 기업·반도체 팹리스/IP 기업에게 제공되고 있습니다.
이러한 기술력은 시장에서 검증받아 왔습니다. CVPR 주최 Mobile AI Challenge에서 Xiaomi, Huawei 등을 제치고 입상했으며, 2025년에는 Edge AI and Vision Alliance의 '2025 올해의 제품상(Product of the Year Award)'을 수상했습니다.
[주요 제품 및 솔루션 소개]
• 차세대 AI 추론 엔진 'Optimium'
정확도는 그대로 유지하면서 하드웨어에서의 추론 속도를 획기적으로 끌어올리는 엔진입니다. 현재 CPU를 지원하며 기존 엔진 대비 압도적 성능 우위를 보유하고 있습니다(GPU 지원 예정).
• On-device AI 솔루션
대규모 AI 모델을 4bit 이하로 압축하고 Optimium과 결합해, 정확도 손실은 최소화하면서 전력·메모리 사용량을 크게 절감한 솔루션입니다. 음성인식·번역을 시작으로 LLM/VLM 등으로 확장하고 있습니다.
주요업무
에너자이의 ML 직군은 데이터센터가 아닌 엣지·온디바이스 환경에서 동작하는 언어·음성 AI를 만듭니다.메모리도 연산 자원도 부족한 디바이스 위에서 큰 모델 못지않은 성능을 내야 하는, 흔치 않은 문제를 다룹니다.
"모델을 작게 만드는 연구"와 "실제 기기에서 잘 돌게 만드는 구현"이 한 몸으로 맞물려, 연구가 논문이나 데모에서 끝나지 않고 제품이 되는 끝까지를 직접 경험하게 됩니다.
• 자원이 제한된 환경에서 적은 파라미터로 목표 성능을 내는 초경량 transformer 기반 언어 모델을 직접 설계·학습
• 정확도 손실을 최소화하며 모델을 압축하는 ultra-low-bit 양자화 연구 (QAT/PTQ, weight/activation quantization 등)
• STT·LLM·TTS를 결합한 온디바이스 음성·언어 에이전트 구현
• 정해진 명령에 반응하는 reactive 수준을 넘어, 맥락을 추론하는 reasoning 기반으로 동작하도록 설계
• 사용자가 명시하지 않은 의도까지 읽어 선제적으로 대응하는 형태로 고도화
• 사내 추론 엔진(Optimium) 팀과 협업해, 연구한 모델이 타겟 하드웨어에서 실제 가속되는 형태까지 통합
• 타겟 디바이스: Qualcomm, Broadcom, Synaptics 등 다양한 반도체사 제품들
자격요건
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch 등)로 머신러닝 모델을 직접 설계·학습·실험해 본 경험이 있으신 분(학업·연구·프로젝트·실무 등 형태 무관)• Python을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분
• 결과가 기대와 다를 때 원인을 분석하고 개선을 시도해 본 경험이 있으신 분
※ 지원 시 참고 사항
• 학부 4학년 이상
• 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
• 병역특례 지원 가능
• 전문연구요원(현역, 보충역, 전직), 산업기능요원(보충역) 지원 가능
• 해당 시 이력서에 별도 표기하여 제출 부탁드립니다.
