Algorithm AI Research Engineer Intern
FuriosaAI
Algorithm AI Research Engineer Intern
FuriosaAI
Power-efficient AI inference accelerator chips
FuriosaAI builds high-performance, high-efficiency AI compute for the Inference Era. Founded in 2017 by veteran semiconductor and AI algorithm engineers, Furiosa operates globally with offices in Korea and Silicon Valley, along with a compiler-focused R&D lab in Lisbon.
Our vision is to make AI computing sustainable, enabling access to powerful AI for everyone on Earth. We solve the AI hardware energy and operational cost crisis at the architectural level, rather than through brute force, building the world's first truly AI-native compute platform to unlock the full potential of artificial intelligence for every enterprise.
FuriosaAI는 자사의 고성능 AI 반도체를 기반으로, 독자적인 AI 모델까지 함께 제공하는 full-stack frontier AI company를 지향합니다.
AI Research Part는 이러한 frontier AI 비전을 실현하기 위해 모인 팀입니다. 본 포지션에서는 NPU 관련 경험 여부보다는, 뛰어난 AI 연구 역량과 이를 실제 모델 및 시스템으로 구현하는 능력에 초점을 맞추고 있습니다.
FuriosaAI와 함께 독자 AI 모델 개발 및 frontier AI 연구를 수행하고, 그 성과를 글로벌 AI impact로 연결할 분을 찾습니다.
AI Research Part는 현재 다음 세 가지 연구 축에 집중하고 있습니다.
Coding, tool-use 등 agentic task에 특화된 독자 LLM을 개발합니다.
해외 유수 연구기관과 공동 연구를 수행하며, FuriosaAI의 frontier AI 연구 역량과 글로벌 연구 네트워크를 확장합니다.
추론(rollout)이 큰 비중을 차지하는 LLM RL post-training에서 FuriosaAI의 NPU를 활용하는 것을 목표로, 비동기 RL pipeline을 개발하고 독자 LLM post-training 역량을 확보합니다.
AI Research Part는 현재 LLM 연구에 집중하고 있으며, 합류 후에는 주로 LLM 관련 프로젝트를 수행하게 됩니다. 다만 기존 경험이 LLM 분야에 한정될 필요는 없습니다. Computer Vision을 포함한 다양한 AI 분야에서 우수한 연구·개발 경험을 쌓아오신 분들을 환영합니다.
AI 관련 분야의 석사 과정에 재학 중이거나, 이에 준하는 연구·개발 경험이 있으신 분
PyTorch 등 주요 Deep Learning Framework 기반의 AI 기술 개발 경험이 있으신 분
해외 출장에 결격 사유가 없으신 분
ML / CV / NLP 분야에서 Top-Tier 학회 논문 출판을 주도한 경험이 있으신 분
Coding LLM, tool-use agent 등 agentic AI 관련 연구 또는 개발 경험이 있으신 분
LLM post-training 관련 연구 또는 개발 경험이 있으신 분
AI 관련 오픈소스 프로젝트에 기여한 경험이 있으신 분
해외 기관과 원활한 의사소통이 가능하신 분
The defining bottleneck of the AI era is building the right hardware and software stack to run it at global scale. Furiosa is solving this challenge holistically from the ground up.
With our flagship chip, RNGD, in mass production today and our next-generation platform in development with Broadcom, we are proving that full-stack, tensor-native compute is the future of AI infrastructure. This is a pivotal moment to join our team, right as we accelerate our global expansion.
At Furiosa, you will:
Solve AI’s Most Urgent Challenge. Help build the high-performance, energy-efficient inference hardware and software required to fulfill the promise of advanced AI.
Pioneer Full-Stack Co-Design. Work with teams that are architecting solutions from silicon up through the compiler (featuring innovations like Tensor Contraction Language and Virtual ISA) and serving frameworks.
Ship Real-World Silicon, Software, and Solutions. Turn breakthrough technology into commercial deployment. RNGD is in mass production with TSMC and running live enterprise workloads for global leaders like LG AI Research and Samsung SDS.
Partner With the Industry's Best. Collaborate across an elite global ecosystem that includes TSMC, Broadcom, SK Hynix, and GUC.
Do Your Life’s Best Work. Join a brilliant, low-ego, mission-driven team in a high-trust environment that values autonomy, intellectual curiosity, and shared ambition.
FuriosaAI develops AI accelerators for data centers. Its flagship RNGD chip is a power-efficient accelerator designed to boost performance per watt for running large language models and other demanding AI workloads. The hardware is configurable with multiple processing elements to fit different workloads, and it is paired with advanced compiler technology and profiling tools to identify bottlenecks and optimize efficiency. This combination of flexible hardware and software optimization differentiates FuriosaAI from competitors, focusing on maximizing performance while keeping energy use low. The company targets data centers and enterprises that need high-performance, energy-efficient AI solutions, and aims to make AI computing more sustainable and scalable by selling its chips and related software tools and pursuing long-term contracts with large-scale customers.
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