AI and Automation Software Engineer

담당업무

• AI·자동화·스크립팅·데이터 처리·워크플로 통합 기반의 엔지니어링 생산성 개선 기회 발굴 및 우선순위 설정

• 로그 분석, 실험 결과 요약, 디버그 트리아지, 이슈 추적, 리포팅, 문서화, 팀 간 현황 통합을 위한 AI·자동화 도구 개발

• Python 등 프로그래밍 언어를 활용한 자동화 솔루션 설계·개발·테스트·배포

• CI/CD 파이프라인 구현 및 유지보수

• 프론트엔드·백엔드 개발자와 협업한 사용자 인터페이스 및 백엔드 시스템 구축

• LangChain, LaMDA 등 AI·ML 프레임워크와 개념을 소프트웨어 애플리케이션에 적용

• Doxygen, Sphinx 등을 활용한 코드 문서와 사용자 가이드 작성·관리

• 설계, 검증, 밸리데이션, 펌웨어, 플랫폼 이해관계자와 협업해 엔지니어링 문제를 AI·자동화 솔루션으로 전환

• 수작업·분절형 엔지니어링 워크플로를 재사용 가능하고 확장 가능한 자동화 자산으로 전환

• 절감 시간, 트리아지 단축, 수작업 인계 감소, 리포팅 일관성 향상, 디버그·실행 주기 단축 등 자동화 성과 기준 정의

• AI 생성 결과의 검토 가능성·추적 가능성·기술적 근거와 책임 있는 AI·기밀성·데이터 처리 기준 준수

자격요건

• Python, C, C++, JavaScript 중 하나 이상 프로그래밍 역량

• AI·ML 개념과 하드웨어·소프트웨어 개발 적용 경험

• 문제 해결 능력과 세부사항에 대한 주의력

• 기술 문서, 발표, 교육, 임원 브리핑 등으로 입증된 커뮤니케이션 역량

• 협업 및 팀원 멘토링 역량

• AWS, Azure, Google Cloud Platform 등 클라우드 플랫폼 경험

• Docker, Kubernetes 등 컨테이너화·오케스트레이션 도구 지식

• Jenkins, GitHub Actions 등 CI/CD 도구와 Git 경험

• pytest 등 테스트 프레임워크 및 자동화 테스트 경험

• HTML, CSS, JavaScript와 React, Angular 등 프론트엔드 기술 경험

• SQL·NoSQL 데이터베이스와 Node.js 등 백엔드 프레임워크 경험

우대사항

• 반도체 산업 경험 및 post-silicon validation 방법론 이해

• PCIe, CXL, xGMI, UALink, SoC platform bring-up, firmware debug, silicon validation 또는 server platform execution 경험

• 관련 기술 또는 프레임워크 자격증

• 엔지니어링 팀에 도입되어 cycle time, 품질, 실행 일관성을 개선한 AI·자동화 솔루션 개발 경험

근무환경

• 하이브리드 근무

• 설계·검증·밸리데이션·펌웨어·플랫폼 조직과의 협업

• 기술 지식과 팀 역량 향상을 위한 멘토링 및 협력 문화

채용 안내

• 지원자의 요구에 대해 관련 법률에 따른 채용 전 과정의 편의 제공

• AI를 활용한 지원자 선별·평가·채용 가능

• Responsible AI Policy 안내

• 헤드헌터, 채용 대행사 및 수수료 기반 채용 서비스의 비요청 이력서 미접수

마감기한

상시채용