Solution Architect
FuriosaAI
Solution Architect
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.
FuriosaAI의 Solution Architect는 고객의 기술 과제를 이해하고, NPU와 Furiosa SDK를 활용해 AI 추론 환경을 설계, 구현, 개선하는 역할입니다.
고객 요구사항 분석과 솔루션 제안부터 코드 작성, 성능과 정확도 검증까지 참여합니다. 직접 구현하고 실험하며 문제를 해결하고, 기술적 판단의 근거와 검증 결과를 명확히 설명해 고객의 의사결정을 돕습니다.
주니어와 시니어를 함께 모집하며, 경험과 역량에 따라 담당 범위와 책임 수준을 정합니다. 구체적인 과제는 온보딩 과정에서 개인의 역량과 팀의 목표를 고려해 함께 조율합니다.
- 요구사항 분석 및 솔루션 제안: 고객이 해결하려는 문제와 기술적 제약을 파악하고, 적합한 추론 환경과 구현 방향을 제안합니다.
- 추론 프로그램 개발: Furiosa SDK를 활용해 추론 프로그램, 예제, 데모를 구현하고 개선합니다.
- 기술 검증(PoC): 고객 요구사항을 바탕으로 기술 적용 가능성을 검증하고, 결과와 주요 기술 이슈, 적용 시 고려사항을 문서화합니다.
- 성능 및 정확도 분석: 측정 조건을 정의하고, 지연시간과 처리량 등 추론 성능과 모델 정확도를 평가합니다. SDK 업데이트에 따른 변화와 GPU 등 다른 실행 환경과의 차이를 분석합니다.
- 기술 커뮤니케이션 및 교육: 고객, 파트너, 개발자에게 제품의 특성과 검증 결과를 설명하고, 활용 가이드와 교육 자료를 작성합니다.
- 엔지니어링 협업: 고객 환경에서 확인한 기술 이슈와 피드백을 내부 엔지니어링 팀에 공유하고, 해결 방안과 제품 개선 방향을 함께 논의합니다.
고객의 문제를 구체화하고 기술적 방향과 검증 기준을 설정하며, 여러 이해관계자와 함께 과제를 이끄는 역량을 기대합니다.
- 고객의 요구사항과 제약조건을 구체화하고, 솔루션 아키텍처와 PoC의 목표, 범위, 성공 기준을 설계합니다.
- 성능, 정확도, 구현 복잡도 등을 고려해 대안을 비교하고, 기술적 선택의 근거를 제시합니다.
- 직접 구현과 검증에 참여하며 PoC와 성능 개선 과제를 주도하고, 고객이 결과를 의사결정에 활용할 수 있도록 설명합니다.
- 고객과 내부 팀의 우선순위를 조율하고, 주요 기술 이슈의 해결 방향을 제시합니다.
- 컴퓨터공학 또는 관련 분야 학사 이상의 학위, 혹은 이에 준하는 경험을 보유하신 분
- Python으로 프로그램을 작성하고 수정하며, 실행 결과와 오류를 분석할 수 있는 분
- 데이터와 실험을 바탕으로 문제의 원인을 분석하고, 해결 방안을 검증할 수 있는 분
- 기술적 내용과 판단의 근거를 명확히 설명하고, 필요한 정보를 질문하고 공유하며 협업할 수 있는 분
실무 경험뿐 아니라 학업, 연구, 인턴십, 개인 프로젝트, 오픈소스 활동에서 쌓은 경험으로도 역량을 설명하실 수 있습니다.
- Linux 환경에서의 개발 및 운영 경험
- C, C++, Rust 등을 활용한 개발 경험
- 스크립트를 활용한 개발, 테스트, 벤치마크 작업의 자동화 경험
- vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 LLM 서빙 및 추론 최적화 도구 활용 경험
- Docker 또는 Kubernetes 활용 경험
- 벤치마크 설계 또는 모델 정확도 평가 경험
- 프리세일즈 또는 B2B 기술 지원 경험
참여했던 프로젝트 중 본인의 역량과 기여를 잘 보여주는 사례를 소개해 주세요. 다음 내용이 드러나면 경험을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 해결하려던 문제와 제약조건, 본인이 맡은 역할
- 선택한 접근 방법과 그 이유
- 구현 및 검증 과정에서 마주한 어려움과 해결 과정
- 검증 방법과 결과, 이후 개선하고 싶은 점
- 기술적 의사결정과 협업을 통해 과제를 이끈 경험을 구체적으로 알려주세요. 공개 가능한 코드나 기술 문서가 있다면 함께 소개해 주세요.
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.
Explore more opportunities at FuriosaAI