이 자리가 왜 생겼을까요
리벨리온은 2026년 3월 프리IPO 보도자료에서 성장 전략의 중심을 'software-centric approach'라고 설명하고, vLLM, PyTorch, Triton 같은 오픈소스와 바로 맞물리는 AI 스택을 내세웠습니다. 6월에는 AI 추론 최적화 기업 스퀴즈비츠를 인수하며 NPU 하드웨어에 소프트웨어 최적화와 추론 서빙까지 하나의 플랫폼으로 묶겠다고 밝혔습니다. 이 공고의 compiler stack은 딥러닝 모델을 RBLN NPU에서 가속하는 단계를 맡습니다. 회사는 Talent Pool 공고에서도 NPU Software Engineer - Compiler를 상시 검토 중인 직무로 꼽고 있어, 이 공고가 마감된 뒤에도 같은 직무로 지원할 수 있는 경로가 남아 있습니다.
- Rebellions Newsroom - Pre-IPO and RebelRack, RebelPOD launch(2026-03-30)
- 리벨리온 뉴스룸 - 스퀴즈비츠 인수(2026-06-30)
- 리벨리온 채용 - Talent Pool (Tech/전문연구요원)
리벨리온이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 리벨리온 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
RBLN NPU 제품에서 딥러닝 모델을 가속하기 위해 Rebellions 자체 compiler stack을 설계하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
범용 컴파일러에 백엔드 하나를 붙이는 일이 아니라 회사 고유의 compiler stack을 만드는 일입니다. 특정 하드웨어를 겨냥한 컴파일러 설계에 참여해 본 경험이 가까운 사례가 됩니다.
다양한 기능 요구사항과 최적화 전략을 아우르고 일반화(generalization) 능력을 갖춘 production-grade frontend·backend compiler를 설계하고 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 몇 개에만 맞춘 최적화가 아니라 여러 모델에 두루 통하는 컴파일러를 요구합니다. 새 모델이 들어와도 컴파일러를 크게 고치지 않고 처리할 수 있게 만든 경험이 이 요구와 이어집니다.
hardware와 system software architect·engineer와 긴밀히 협업해 core-level과 system-level 기능을 평가하고 검증합니다.
이렇게 볼 수 있어요
컴파일러 결과가 실제 칩과 시스템에서 맞게 동작하는지까지 확인합니다. 하드웨어 팀과 함께 성능 문제를 추적해 본 경험이 있다면 협업 사례로 쓸 수 있습니다.
2자격 요건
Computer Science, Electrical Engineering 또는 관련 분야 석사 이상 학위가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학위 조건은 석사 이상이고 연차 조건은 따로 없습니다. 학위 과정의 연구 주제가 컴파일러나 컴퓨터 구조였다면 그 내용을 경력과 함께 적을 수 있습니다.
transformation pass, high/mid/low-level optimization과 scheduling 기법, scratchpad·buffer memory allocation, backend code generation을 포함한 compiler architecture를 깊이 이해해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
컴파일러의 앞단부터 코드 생성까지 단계를 하나하나 나열했습니다. scratchpad memory allocation은 소프트웨어가 온칩 메모리를 직접 나눠 쓰는 가속기 구조에서 나오는 항목이라, 이런 구조를 다뤄 본 경험은 따로 밝혀 둘 만합니다.
분석, troubleshooting, debugging 역량이 뛰어나야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 core-level, system-level 검증이 들어 있어 컴파일 결과가 칩에서 틀리게 동작할 때 원인을 찾는 일도 맡게 됩니다. 원인을 찾기 어려웠던 버그 하나를 어떤 순서로 좁혀 갔는지 설명할 수 있어야 합니다.
C++와 Python에 능숙해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 언어가 함께 적혀 있습니다. 컴파일러 본체와 주변 도구를 각각 어느 언어로 작성했는지 나눠 쓰면 숙련도가 드러납니다.
3우대 사항
고품질 production-level software system을 개발하고 유지보수해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구용 프로토타입보다 제품으로 배포돼 유지되는 소프트웨어 경험을 우대합니다. 업무 항목의 production-grade compiler와 같은 맥락입니다.
NPU, GPU, mobile application processor 등 특화 하드웨어 플랫폼에서 deep learning inference를 다뤄 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
NPU가 아니어도 GPU나 모바일 AP에서 추론을 최적화한 경험이면 우대 대상입니다. 어떤 하드웨어에서 어떤 모델을 얼마나 빠르게 만들었는지를 숫자로 적으면 됩니다.
advanced memory management와 high-throughput generation 기법을 깊이 이해하는 최신 LLM inference 전문성을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
컴파일러 공고에 LLM 추론이 따로 적혀 있습니다. LLM 추론에서 메모리 관리나 생성 처리량을 개선해 본 경험이 있다면 컴파일러 경험과 함께 쓸 수 있습니다.
parallel programming paradigm을 다뤄 본 실무 경험과 AI accelerator 또는 GPU용 low-level kernel 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
컴파일러가 만드는 코드 아래 단계인 커널까지 직접 작성해 본 사람을 우대합니다. 작성한 커널과 그 성능 개선 폭을 함께 밝힐 수 있습니다.
programming language, compiler, computer architecture 분야의 학문적 배경을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
자격 요건의 석사 학위와 이어지는 항목입니다. 학위 논문이나 연구가 이 세 분야 가운데 하나라면 그 주제가 곧 이 우대 사항에 대한 답입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 4월 7일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 경기도 성남시 분당구 정자일로156번길 6
- 경력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 학력 조건 : Master’s degree or higher in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- C++
- Python
전형과 지원
분석 시점 공고 42건 가운데 27건이 같은 여섯 단계를 적었습니다. Software와 System Software 공고는 전부 과제나 코딩테스트를 더했고, System Software 공고 9건 가운데 8건은 평판 조회도 거칩니다. 지원할 공고의 전형절차를 본문에서 따로 확인하는 편이 안전합니다.
공고에 적힌 단계
분석 시점 공고 42건 가운데 27건이 '서류전형 > On-line 인터뷰 > On-site 인터뷰 > Culture-fit 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격' 순서를 적었습니다. 이번에 분석한 공고도 대부분 이 순서입니다. 42건 가운데 41건에는 '전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다'라는 안내가 붙어 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 면접 두 번 뒤에 Culture-fit 인터뷰가 따로 있습니다. 공고 본문에 반복되는 협업과 ownership 표현이 이 단계에서 나올 만한 주제이고, 다른 팀과 문제를 풀어 본 경험이 그 답이 됩니다.
소프트웨어 직군은 단계가 다릅니다
분석 시점 NPU Software 공고 4건(Compiler, Kernel, Runtime, SDK)은 On-site 인터뷰에 '과제 포함'을 적었습니다. System Software 공고 9건 가운데 8건은 On-line 인터뷰에 Culture-fit과 코딩테스트를 포함하고, On-site 인터뷰에서 기술 발표를 한 뒤 평판 조회를 거친다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사라도 소프트웨어 공고에는 과제나 코딩테스트 단계가 더 있습니다. 여러 공고에 함께 지원한다면 공고마다 준비할 것이 다르다는 점을 일정에 반영해야 합니다.
모든 포지션에서 전문연구요원 지원이 가능합니다
회사 사이트의 채용 페이지는 공고 목록 아래에 '모든 포지션에서 전문연구요원(신규 편입, 전직) 지원이 가능합니다'라고 적었습니다. Tech 직군의 Talent Pool 공고는 전문연구요원 지원 창구를 겸합니다.
이렇게 볼 수 있어요
전문연구요원으로 복무하며 이직하려는 경우에도 모든 포지션에 지원할 수 있습니다. 채용 페이지가 신규 편입과 전직을 나눠 적었으므로 지원서에도 둘 가운데 어느 쪽인지 밝혀야 합니다.
인재 Pool에 등록해도 다른 공고에 지원할 수 있습니다
Talent Pool (Tech/전문연구요원) 공고는 '별도의 마감 일정이나 세부 지원자격 등이 없'는 상시 공고이고, NPU Software Engineer의 Kernel, Compiler, Runtime, SDK, Cloud (MLOps) 직무를 '상시 검토 중'이라고 적었습니다. 같은 공고는 '인재 Pool에 등록 후에도 리벨리온 타 모집 공고에 지원이 가능합니다'라고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
맞는 공고가 없을 때 인재 Pool에 이력서를 남겨 둘 수 있고, 그 뒤에 올라온 공고에도 따로 지원할 수 있습니다. NPU 소프트웨어 직무라면 개별 공고와 인재 Pool을 함께 활용할 수 있습니다.
이 공고만 다른 점
On-site 인터뷰에 과제가 포함됩니다.
전형 절차는 서류전형, On-line 인터뷰, On-site 인터뷰(과제 포함), Culture-fit 인터뷰, 처우 협의, 최종 합격입니다. 단계 수는 회사 공통 전형과 같고 On-site 인터뷰에 과제가 붙는 점이 다르므로, 과제를 준비할 시간을 일정에 넣어 두는 게 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
컴파일러 단계별 경험 정리
자격 요건이 transformation pass부터 backend code generation까지 단계를 나열했습니다. 직접 구현한 단계와 손대 본 단계를 나눠 정리하면 면접에서 깊이를 설명하기 쉽습니다.
- 2
On-site 과제 대비
과제 내용은 공고에 적혀 있지 않습니다. C++와 Python으로 최적화 pass나 메모리 할당 같은 작은 문제를 직접 구현해 보며 손을 풀어 둘 만합니다.
- 3
하드웨어 협업 사례 준비
업무에 hardware, system software 아키텍트와의 협업 검증이 들어 있습니다. 하드웨어 제약 때문에 컴파일러 설계를 바꿨던 경험이 있다면 한 사례로 정리해 가면 좋습니다.