이 자리가 왜 생겼을까요
현대자동차 채용 사이트의 직무소개는 반도체 직무를 SDV, 자율주행, 로보틱스 같은 미래 모빌리티 응용 분야에 필요한 고성능 SOC를 자체 개발하는 일로 설명합니다. 이 공고의 조직도 자율주행과 로보틱스 분야에 적용되는 고성능 AI 반도체(NPU)의 아키텍처 설계와 소프트웨어 개발을 한다고 소개했습니다. 이 공고는 그 NPU가 어떤 딥러닝 워크로드를 어떤 구조로 처리할지 정하는 아키텍처·ISA 설계와 성능 모델 개발을 맡습니다. AI 가속기 아키텍처를 성능 모델로 검증해 본 경험이 있다면, 응용처가 차량과 로봇으로 정해진 칩에서 워크로드 분석이 설계를 어떻게 바꿀지로 지원 동기를 구체화할 수 있습니다.
현대자동차가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 현대자동차 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
딥러닝 워크로드 특성을 반영해 NPU 아키텍처와 ISA를 설계합니다. 연산 구조, 메모리 구조, 데이터 이동 방식을 설계하고, 명령어 구조 정의와 동작 시나리오 수립, 아키텍처/ISA 스펙 작성과 관리를 맡습니다.
이렇게 볼 수 있어요
연산기 구조만이 아니라 메모리 구조와 데이터 이동 방식까지 아키텍처 설계 범위에 있습니다. 메모리 대역폭이나 데이터 이동이 병목이 된 문제를 구조 변경으로 풀어 본 경험이 있다면 이 업무와 직접 이어집니다.
NPU 아키텍처 성능 검증을 위한 성능 모델을 개발합니다. 성능 모델을 설계·구현하고 성능 시뮬레이터와 DSE 환경을 구축하며, 성능 병목 분석과 설계 대안 비교로 성능 개선 방향을 도출합니다.
이렇게 볼 수 있어요
성능 모델이 결과를 내는 도구에 그치지 않고 설계 대안을 고르는 근거로 쓰입니다. 시뮬레이터 결과로 아키텍처 결정을 바꿔 본 사례가 있다면 비교한 대안과 고른 이유를 함께 설명할 수 있습니다.
딥러닝 워크로드를 분석해 하드웨어/소프트웨어 요구사항을 정의합니다. 딥러닝 모델과 연산 특성 분석 결과를 바탕으로 NPU 요구사항을 정의하고, 딥러닝 컴파일러, HW(RTL), Device driver 등 유관 조직과의 인터페이스와 요구사항을 구체화하며, 신규 기능과 구조 변경의 구현 가능성을 검토해 검증 항목을 도출합니다.
이렇게 볼 수 있어요
아키텍트가 컴파일러, RTL, 드라이버 조직 사이의 요구사항을 정리하는 위치에 있습니다. 다른 조직이 구현할 수 있는지를 따져 사양을 조정해 본 경험이 있다면 상대 조직과 조정한 내용을 적을 수 있습니다.
2자격 요건
전자/컴퓨터공학 분야 석사 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
아키텍처 탐색과 성능 모델 개발은 대학원 연구에서 많이 다루는 주제이고, 우대 사항에는 컴퓨터 아키텍처나 AI 반도체 설계 분야 박사가 있습니다. 학위 논문 주제가 가속기 구조나 시뮬레이터였다면 그 연구가 업무의 아키텍처 탐색과 성능 모델 가운데 어디에 해당하는지 함께 쓰면 좋습니다.
AI Accelerator, NPU 또는 GPU 아키텍처 설계 또는 성능 모델/시뮬레이터 개발 경험이 2년 이상 필요합니다(관련 전공은 경력으로 인정).
이렇게 볼 수 있어요
괄호의 '관련 전공은 경력으로 인정'에 따라 대학원에서 가속기 아키텍처나 시뮬레이터를 연구한 기간도 경력 설명의 일부가 됩니다. 연구 과제에서 만든 모델이 어떤 워크로드를 대상으로 했고 무엇을 비교했는지를 실무 경력과 같은 형식으로 쓰면 업무의 성능 모델 개발과 이어집니다.
ISA 설계와 스펙 작성, 아키텍처 설계/탐색, 성능 시뮬레이터 개발 가운데 2개 이상 영역의 실무 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
세 영역은 업무의 ISA 설계와 성능 모델 개발 두 축을 이룹니다. 한 과제에서 두 영역을 함께 다뤘다면, 시뮬레이터 결과로 ISA를 바꾼 과정처럼 두 영역이 어떻게 이어졌는지를 보여 줄 수 있습니다.
딥러닝 모델이나 주요 연산의 특성을 분석한 결과로 하드웨어 아키텍처를 설계하거나 성능을 검증해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 출발점이 워크로드 분석입니다. 어떤 모델의 어떤 연산을 분석했고 그 결과가 연산기 구성이나 메모리 크기 같은 설계 값에 어떻게 반영됐는지를 한 흐름으로 쓰는 것이 좋습니다.
아키텍처 설계 결과를 시뮬레이션 모델로 구현하고 검증해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 설계안을 문서로 남기는 데서 끝나지 않고 성능 모델로 만들어 확인하는 일까지 포함합니다. 만든 모델의 추상화 수준(사이클 단위, 트랜잭션 단위 등)과 실제 칩이나 RTL 결과와 비교한 정확도를 적을 수 있습니다.
C/C++ 기반의 시뮬레이터, 성능 모델 또는 시스템 소프트웨어를 개발해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
성능 모델과 시뮬레이션 환경을 직접 구현하는 업무라 C/C++가 기본 도구입니다. 성능 모델이 빨라야 설계 대안을 많이 비교할 수 있어, 시뮬레이션 속도를 높여 본 경험도 이 업무에서 쓰입니다.
Linux 개발 환경과 Git, CMake 등 개발·협업 도구를 써 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에서 컴파일러, RTL, 드라이버 조직과 스펙과 모델을 주고받습니다. 여러 조직이 함께 쓰는 저장소에서 빌드와 버전을 관리해 본 경험이 이 환경과 가깝습니다.
3우대 사항
컴퓨터 아키텍처 또는 AI 반도체(NPU) 설계 관련 분야 박사 학위를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 NPU 조직의 NPU 설계(RTL) 공고는 학사 필수에 석사 우대입니다. 이 공고와 딥러닝 컴파일러 공고는 석사 필수에 박사 우대입니다. 설계 대안을 탐색하는 아키텍처 일이 연구에 가까운 만큼, 박사 연구가 ISA·메모리 구조·성능 모델 가운데 어디에 해당하는지 밝히면 연구와 업무의 연결이 분명해집니다.
NPU, GPU 등 AI 가속기 전문 팹리스(Fabless)나 관련 기업에서 일해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사의 NPU/SoC 개발 PM 공고는 이 일을 「반도체 내재화 개발」로 적고 외부 개발 협업 주체 관리를 업무로 들었습니다. 완성차 회사가 칩을 직접 개발하는 구조입니다. 전문 팹리스에서 맡은 제품 세대와 개발 단계가 아키텍처·ISA 설계와 성능 모델 가운데 어디와 이어지는지 적으면 칩을 제품으로 내 본 경험이 보입니다.
NPU 또는 AI Accelerator 아키텍처 설계, ISA 정의, 성능 검증 경험과 Conv, GEMM, Attention 등 딥러닝 주요 연산의 특성 분석·최적화 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 자격의 아키텍처·ISA 경험을 NPU로 좁히고, 분석할 연산 이름까지 적었습니다. Attention처럼 최근 모델의 연산을 하드웨어에서 효율적으로 처리하도록 구조를 바꿔 본 경험이 있다면 연산 이름과 개선 수치가 그대로 이 우대 사항을 보여 줍니다.
컴파일러, RTL, Device driver 등 유관 조직과 협업해 아키텍처 요구사항을 구체화한 경험과, 제품 개발이나 상용화 관점에서 하드웨어 구조와 소프트웨어 인터페이스를 설계한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구용 설계가 아니라 제품으로 나간 칩에서 소프트웨어가 쓸 인터페이스를 정해 본 경험이 상용화 관점의 설계 경험입니다.
SystemC/TLM 기반 모델링이나 시뮬레이터 개발 경험, Chisel·HLS 등 하드웨어 모델링·설계 자동화 도구 활용 경험, Python 기반 분석·자동화·검증 환경 구축 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
SystemC/TLM은 업무의 성능 모델을 만드는 도구입니다. Chisel·HLS는 공고가 하드웨어 모델링·설계 자동화 도구로 든 것입니다. 두 도구는 설계안을 빠르게 바꿔 가며 비교하는 데 쓰여 조직 소개의 DSE와도 이어집니다. DSE처럼 설계 변수를 바꿔 가며 반복 실험하는 환경을 Python으로 자동화해 본 경험은 업무의 DSE 환경 개발과 맞물립니다.
비즈니스 영어로 소통하고 영어 문서를 작성할 수 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
ISA 스펙은 컴파일러·RTL·드라이버 조직이 같은 문서를 보고 각자 구현하는 기준 문서입니다. 업계에서는 Arm·RISC-V처럼 영어로 쓰고 관리하는 경우가 많습니다. 업무의 아키텍처·ISA 스펙 작성과 관리를 영어로 해 본 경험이 있다면 그 문서를 받아 구현한 조직이 어디였는지까지 적을 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 6월 15일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 판교
- 경력 조건 : 경력 2년 이상
- 학력 조건 : 전자/컴퓨터공학 분야 석사 이상
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- C
- C++
- Python
- Linux
- Git
- CMake
- SystemC
- TLM
- Chisel
- HLS
전형과 지원
현대자동차 경력 채용은 매월 진행되고 서류 전형, 면접 전형과 인성 검사, 채용 검진 및 입사 순입니다. 분석한 경력 공고는 모두 지원서 접수, 서류전형, 면접전형(인성검사), 채용검진, 최종합격을 적었고 '필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다.'라고 덧붙였습니다.
서류전형에서 Pre-Interview, 면접에서 과제가 있을 수 있습니다
채용 프로세스 페이지는 '일반/연구직의 경우 필요시 서류전형에서 Pre-Interview, 면접전형에서 과제가 진행될 수 있습니다.'라고 적었습니다. FAQ는 지원서를 채용담당자와 지원 직무의 현업 담당자가 함께 확인한다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류 단계부터 현업 담당자가 지원서를 보므로, 지원서에 쓴 프로젝트가 면접과 과제의 출발점이 되는 경우가 많습니다. 지원서에 적은 사례마다 내가 직접 한 부분을 구체적으로 설명할 수 있도록 준비하세요.
상시 공고는 같은 공고에 180일 뒤 다시 지원할 수 있습니다
FAQ는 채용 종료 일정이 없는 상시 공고에 대해 '동일 공고 재 지원의 경우, 180일 이후 지원 가능합니다.'와 '타 공고 지원 희망 시, 즉시 지원 가능하신 점 참고 바랍니다.'라고 답합니다. 과거 탈락 이력에 따른 불이익은 없다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 대부분이 마감일 2026년 12월 31일의 상시 공고입니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 반년을 기다려야 하므로, 처음 지원할 때 경력을 충분히 정리해 내는 편이 낫습니다.
경력 공고끼리는 중복 지원할 수 있습니다
FAQ는 '경력-경력' 간 중복 지원이 가능하다고 답하고, 현대자동차그룹 채용은 계열사별로 이뤄져 다른 그룹사에 지원했어도 현대차 채용에 지원할 수 있다고 답합니다. 그룹사 재직 중에도 지원할 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 조직의 비슷한 공고(로보틱스랩의 관절로봇 공고들처럼)에 함께 지원할 수 있습니다. 다만 공고마다 업무가 다르므로 지원서도 공고별로 맞춰 쓰는 것이 좋습니다.
면접에서 영어 질문이 나올 수 있습니다
FAQ는 영어 면접이 진행될 경우 사전에 공지하고, 일반 면접에서도 지원 직무에 따라 '외국어 역량 파악을 위한 영어 질문이 있을 수 있다'고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 상당수가 필수 자격에 '비즈니스 영어 커뮤니케이션'을 적었습니다. 그런 공고라면 최근 프로젝트 하나를 영어로 2~3분 안에 설명하는 연습을 하는 것이 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
성능 모델로 바꾼 설계 결정 하나 정리하기
성능 모델이나 시뮬레이터 결과로 아키텍처나 ISA를 바꾼 사례 하나를 골라 비교한 대안, 쓴 워크로드, 바뀐 수치를 정리합니다.
- 2
워크로드 분석 사례 준비하기
Conv, GEMM, Attention 같은 연산을 분석해 하드웨어 요구사항으로 옮긴 경험을 한 사례로 설명할 수 있게 준비하세요.
- 3
유관 조직과 요구사항을 맞춘 경험 꺼내 보기
컴파일러, RTL, 드라이버 조직과 사양을 조정한 경험을 상대 조직과 쟁점, 결론 순서로 말할 수 있게 연습합니다.