포지션 상세
[회사 소개]
AnalogAI는 초저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하는 딥테크 스타트업입니다. 아날로그 인메모리 컴퓨팅(Analog In-Memory Computing) 기술을 기반으로, 기존 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 에너지 효율을 목표로 하는 AI 가속기를 개발하고 있으며, LLM·LMM급 고성능 AI를 배터리 기반 기기에서 직접 구동하는 것을 지향합니다.
주요 타깃 시장은 다음과 같습니다.
• AR·VR 글래스 및 차세대 웨어러블 디바이스
• 휴머노이드 로봇 및 자율주행 로봇
• 군사용 및 산업용 드론
• 기타 초저전력 고성능 온디바이스 AI가 필요한 헤비 엣지(Heavy Edge) 응용 분야
AnalogAI는 소재·소자·회로·시스템에 걸친 수직 통합 기술을 바탕으로, 장기적으로 칩 판매와 IP 라이선싱을 병행하는 글로벌 AI 반도체 회사로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
[모집 부문]
- 세부포지션명: AI HW/SW Co-design Researcher - Simulation & Modeling
- 고용 형태: 정규직
- 경력: 5년 이상
- 소속: Algorithm 개발팀
- 업계 최고 수준의 경쟁력 있는 연봉 제공!
- 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
- 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
AnalogAI는 초저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하는 딥테크 스타트업입니다. 아날로그 인메모리 컴퓨팅(Analog In-Memory Computing) 기술을 기반으로, 기존 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 에너지 효율을 목표로 하는 AI 가속기를 개발하고 있으며, LLM·LMM급 고성능 AI를 배터리 기반 기기에서 직접 구동하는 것을 지향합니다.
주요 타깃 시장은 다음과 같습니다.
• AR·VR 글래스 및 차세대 웨어러블 디바이스
• 휴머노이드 로봇 및 자율주행 로봇
• 군사용 및 산업용 드론
• 기타 초저전력 고성능 온디바이스 AI가 필요한 헤비 엣지(Heavy Edge) 응용 분야
AnalogAI는 소재·소자·회로·시스템에 걸친 수직 통합 기술을 바탕으로, 장기적으로 칩 판매와 IP 라이선싱을 병행하는 글로벌 AI 반도체 회사로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
[모집 부문]
- 세부포지션명: AI HW/SW Co-design Researcher - Simulation & Modeling
- 고용 형태: 정규직
- 경력: 5년 이상
- 소속: Algorithm 개발팀
- 업계 최고 수준의 경쟁력 있는 연봉 제공!
주요업무
- 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
자격요건
- 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
