포지션 상세
포지션 소개
• Axion Cell의 핵심 아키텍처 설계와 고성능 구현을 책임집니다. 제품의 기술적 방향성을 주도하며, 견고하고 확장 가능한 시스템을 직접 구축합니다.
• 프로덕트 매니저(PM) 및 AE(Application Engineer) 팀과 긴밀히 협력하여 제품 요구 사항을 프로덕션 수준의 기술적 솔루션으로 완성합니다. 복잡한 기술적 한계를 돌파하며, Axion Cell이 실제 환경에서 최고의 성능과 안정성을 낼 수 있도록 만듭니다.
• 레이아웃 제약 조건(디자인 룰, 핀 접근성, 대칭성, 트랙 할당)을 SAT / SMT / ILP / CP 모델로 수식화 하거나 맞춤형 휴리스틱 솔버를 개발합니다.
• 탐색 공간 가지치기(search-space pruning), 대칭성 제거(symmetry breaking), 점진적 해결(incremental solving), 병렬화를 통해 솔버 성능을 개선합니다.
• 수작업 기준 레이아웃(reference layout) 대비 결과 품질(면적, 라우팅 가능성, DRC 준수율)을 측정하고 개선합니다.
• 솔버 및 룰 변경에 따른 QoR(품질 지표)과 런타임을 추적하기 위해 벤치마크 스위트 및 회귀 테스트 프레임워크를 구축합니다.
• 레이아웃 및 PDK 엔지니어와 협업하여 파운드리 디자인 룰을 솔버 제약 조건으로 변환합니다.
• 알고리즘을 문서화하고 툴의 알고리즘 로드맵 수립에 기여합니다.
• 대규모 레이아웃 인스턴스에 대응할 수 있도록 1차 최적화 기법(예: PDLP)을 탐색, 구현하고 하드웨어 가속 알고리즘을 개발합니다.
• 응용 소프트웨어 환경에서 최적화, 스케줄링 또는 탐색 알고리즘을 개발한 3년 이상의 경력이나 이에 준하는 연구 개발 경험을 보유하신 분
• 성능 및 메모리 관리에 능숙한 뛰어난 C++ 역량과 실무 수준의 Python 활용 능력을 갖추신 분
• 조합 최적화(Combinatorial Optimization)에 대한 탄탄한 기초(ILP / SAT / SMT / CP, 그래프 알고리즘, 동적 계획법, 국소 탐색)를 갖추신 분
• 대규모 문제 인스턴스에서 알고리즘의 런타임과 메모리를 프로파일링하고 최적화해 보신 분
• 솔루션의 품질, 실행 시간, 하드웨어 효율성을 최우선 가치로 여기고 개발에 임하시는 분
• Axion Cell의 핵심 아키텍처 설계와 고성능 구현을 책임집니다. 제품의 기술적 방향성을 주도하며, 견고하고 확장 가능한 시스템을 직접 구축합니다.
• 프로덕트 매니저(PM) 및 AE(Application Engineer) 팀과 긴밀히 협력하여 제품 요구 사항을 프로덕션 수준의 기술적 솔루션으로 완성합니다. 복잡한 기술적 한계를 돌파하며, Axion Cell이 실제 환경에서 최고의 성능과 안정성을 낼 수 있도록 만듭니다.
주요업무
• 트랜지스터 레벨의 셀 레이아웃 생성을 위한 배치 및 라우팅(P&R) 알고리즘을 설계, 구현 및 튜닝합니다.• 레이아웃 제약 조건(디자인 룰, 핀 접근성, 대칭성, 트랙 할당)을 SAT / SMT / ILP / CP 모델로 수식화 하거나 맞춤형 휴리스틱 솔버를 개발합니다.
• 탐색 공간 가지치기(search-space pruning), 대칭성 제거(symmetry breaking), 점진적 해결(incremental solving), 병렬화를 통해 솔버 성능을 개선합니다.
• 수작업 기준 레이아웃(reference layout) 대비 결과 품질(면적, 라우팅 가능성, DRC 준수율)을 측정하고 개선합니다.
• 솔버 및 룰 변경에 따른 QoR(품질 지표)과 런타임을 추적하기 위해 벤치마크 스위트 및 회귀 테스트 프레임워크를 구축합니다.
• 레이아웃 및 PDK 엔지니어와 협업하여 파운드리 디자인 룰을 솔버 제약 조건으로 변환합니다.
• 알고리즘을 문서화하고 툴의 알고리즘 로드맵 수립에 기여합니다.
• 대규모 레이아웃 인스턴스에 대응할 수 있도록 1차 최적화 기법(예: PDLP)을 탐색, 구현하고 하드웨어 가속 알고리즘을 개발합니다.
자격요건
• 컴퓨터공학, 산업공학(Operations Research), 수학 또는 알고리즘, 최적화, 스케줄링 관련 분야의 학사 이상 학위를 보유하신 분• 응용 소프트웨어 환경에서 최적화, 스케줄링 또는 탐색 알고리즘을 개발한 3년 이상의 경력이나 이에 준하는 연구 개발 경험을 보유하신 분
• 성능 및 메모리 관리에 능숙한 뛰어난 C++ 역량과 실무 수준의 Python 활용 능력을 갖추신 분
• 조합 최적화(Combinatorial Optimization)에 대한 탄탄한 기초(ILP / SAT / SMT / CP, 그래프 알고리즘, 동적 계획법, 국소 탐색)를 갖추신 분
• 대규모 문제 인스턴스에서 알고리즘의 런타임과 메모리를 프로파일링하고 최적화해 보신 분
• 솔루션의 품질, 실행 시간, 하드웨어 효율성을 최우선 가치로 여기고 개발에 임하시는 분
