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현대자동차

기본 정보

회사명: 현대자동차
직무: NPU 아키텍처 설계
부문: 연구개발
분야: 반도체
직급: 연구원, 책임연구원
경력: 2년 이상 관련 경험 ※ 관련 전공은 경력으로 인정
학력: 석사 이상
근무지: 판교
기업공고등록일: 2026-06-15
마감일: 채용시까지
채용형태: 경력채용

조직소개

우리 조직은 자율주행 및 로보틱스 분야에 적용되는 고성능 AI 반도체(NPU)의 아키텍처 설계와 소프트웨어 개발 업무를 수행합니다.(NPU: Neural Processing Unit – 신경망 처리 장치)

아키텍처 및 명령어 집합(ISA) 설계, 딥러닝 컴파일러 및 성능 시뮬레이터 개발과 함께 DSE(Design Space Exploration)를 통한 아키텍처 최적화 업무를 수행합니다.

담당업무

자율주행 및 로보틱스용 딥러닝 워크로드를 분석하여 하드웨어·소프트웨어 요구사항을 정의하고, 이를 기반으로 NPU 아키텍처와 명령어 집합(ISA)을 설계합니다. 성능 시뮬레이터 및 DSE 환경을 개발하여 성능 병목을 분석하고 최적의 아키텍처 설계 방향을 도출합니다.

NPU 아키텍처 및 ISA 설계

딥러닝 워크로드 특성을 반영한 NPU 아키텍처 및 ISA 설계
연산 구조, 메모리 구조 및 데이터 이동 방식 설계
명령어 구조 정의 및 동작 시나리오 수립
Architecture/ISA Specification 작성 및 관리

NPU 성능 모델 개발 및 검증

NPU 아키텍처 성능 검증용 성능 모델 개발
성능 모델 설계 및 구현
시뮬레이션 환경 구축
성능 병목 분석 및 설계 대안 비교
성능 개선 방향 도출

딥러닝 워크로드 분석 및 HW/SW 요구사항 정의

딥러닝 모델 및 주요 연산 특성 분석
분석 결과에 기반한 NPU 요구사항 정의
딥러닝 컴파일러, HW(RTL), Device Driver 조직과 인터페이스 및 요구사항 구체화
신규 기능 및 구조 변경의 구현 가능성 검토
아키텍처 검증 항목 도출

지원자격

전자·컴퓨터공학 분야 석사 이상
AI Accelerator, NPU 또는 GPU 아키텍처 설계 또는 성능 모델·시뮬레이터 개발 경험 2년 이상
관련 전공은 경력으로 인정
다음 영역 중 2개 이상 실무 경험
- ISA 설계 및 Specification 작성
- Architecture Design/Exploration
- Performance Simulator 개발
딥러닝 모델 또는 주요 연산 특성 분석을 기반으로 한 HW 아키텍처 설계 또는 성능 검증 경험
아키텍처 설계 결과를 Simulation Model로 구현·검증한 경험
C/C++ 기반 Simulator, Performance Model 또는 System Software 개발 경험
Linux 개발환경 및 Git, CMake 등 개발·협업 도구 활용 경험

우대사항

Computer Architecture 또는 AI 반도체(NPU) 설계 관련 박사
NPU·GPU 등 AI Accelerator 전문 Fabless 또는 관련 기업 근무 경험
NPU/AI Accelerator Architecture, ISA 정의 및 성능 검증 경험
Conv, GEMM, Attention 등 주요 딥러닝 연산 분석 및 최적화 경험
Compiler, RTL, Device Driver 조직과 협업하여 Architecture Requirement를 구체화한 경험
제품개발·상용화 관점의 HW 구조 및 SW Interface 설계 경험
SystemC/TLM 기반 Modeling 또는 Simulator 개발 경험
Chisel, HLS 등 HW Modeling 및 설계자동화 도구 활용 경험
Python 기반 분석·자동화·검증 환경 구축 경험
비즈니스 영어 커뮤니케이션 및 영어 문서 작성 역량

기타사항

전형단계: 지원서 접수 → 서류전형 → 면접전형(인성검사) → 채용검진 → 최종합격

취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대
현대자동차 채용 홈페이지를 통한 지원
채용 완료 시 공고 조기 종료 가능
필요 시 전형단계에서 과제 진행 가능
채용 진행에 따라 일정 조정 가능
개인별 경력 및 평가에 따라 직급 및 처우 최종 결정
제출 내용이 사실과 다르거나 증빙할 수 없는 경우 합격 취소 또는 전형상 불이익 가능
정상근무 및 해외여행에 결격사유가 없어야 하며 지정 입사일에 입사 가능해야 함
전·현직장의 영업비밀 및 비밀유지의무 준수 필요

AI Summary

자율주행·로보틱스용 AI 연산을 효율적으로 처리하기 위한 NPU의 핵심 하드웨어 아키텍처와 ISA를 설계하는 R&D 직무입니다. 딥러닝 워크로드를 분석한 뒤 연산구조, 메모리 구조, 데이터 이동방식과 명령어 체계를 설계하고, Performance Simulator와 DSE를 이용하여 설계 대안을 비교·최적화합니다.

RTL 구현 자체에 집중하는 일반적인 반도체 설계 직무와 달리, 딥러닝 워크로드 → Architecture/ISA → Performance Modeling → HW/SW Interface를 연결하는 상위 수준의 시스템 아키텍처 업무라는 점이 특징입니다.

따라서 Computer Architecture뿐 아니라 Conv·GEMM·Attention 같은 AI 연산, 성능 모델링, Compiler/RTL/Device Driver와의 HW-SW Co-design 경험이 중요한 직무 적합성 신호입니다.

핵심기술

NPU Architecture
AI Accelerator Architecture
Instruction Set Architecture (ISA)
Computer Architecture
Architecture Specification
Performance Modeling
Performance Simulator
Design Space Exploration (DSE)
Deep Learning Workload Analysis
Conv / GEMM / Attention
Memory Architecture
Dataflow Architecture
Performance Bottleneck Analysis
HW/SW Co-design
SystemC / TLM
C / C++
Python
Linux / Git / CMake
Chisel / HLS

핵심역량

NPU/AI 가속기 아키텍처 설계
ISA 설계 및 명세화
딥러닝 워크로드 분석
성능 모델링 및 시뮬레이션
아키텍처 성능 병목 분석
설계 대안 비교 및 최적화
HW/SW 요구사항 정의
시스템 수준 문제해결
Compiler·RTL·Driver 조직과의 기술협업
기술문서 및 Specification 작성
영어 기술 커뮤니케이션

직업분류

O*NET: Computer Hardware Engineers / Computer and Information Research Scientists 계열 연관
NCS: 시스템반도체 설계·반도체 아키텍처·인공지능 반도체 관련 직무군

※ 핵심 분류는 Computer Hardware Engineer 쪽에 두고, AI/NPU 연구개발 특성을 보조 분류로 연결하는 것이 적절합니다.

적합도

높은 적합

NPU/GPU/AI Accelerator 아키텍처 설계 경험자
ISA 설계 및 Architecture Specification 작성 경험자
NPU Performance Simulator 또는 성능모델 개발 경험자
딥러닝 워크로드 기반 HW Architecture 최적화 경험자
SystemC/TLM 기반 Architecture Modeling 경험자

중간 적합

CPU/GPU/SoC Architecture 및 성능모델링 경험자
RTL 설계 경험과 Computer Architecture 연구경력을 함께 보유한 지원자
AI Compiler 또는 System Software 경험과 HW Architecture 이해를 함께 보유한 지원자

핵심 판단요소: NPU/GPU Architecture + ISA + Performance Modeling/Simulation + Deep Learning Workload + C/C++

이 직업에 지원하려면 다음을 방문하세요 talent.hyundai.com.

NPU 아키텍처 설계