[회사소개] 디노티시아는 AI와 데이터 시스템의 융합을 통해 혁신적인 가치를 창출하는 장기기억 인공지능 전문기업으로, 세계에서 가장 권위 있는 스타트업 평가 기관 CB Insights의 ‘2025 글로벌 AI 100’에 선정되며 기술력과 성장성을 인정받았습니다. 디노티시아는 세계 최초로 개발한 벡터 데이터 연산 가속기 'VDPU'를 기반으로 고성능 벡터 데이터베이스 ‘SEAHORSE(씨홀스)’를 선보이고 있으며, 이를 통해 생성형 인공지능의 핵심 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 솔루션을 구현하고 있습니다. 또한 독자적으로 개발한 LLM 파운데이션 모델 'DNA'를 활용한 엣지 디바이스 ‘MNEMOS(니모스)’를 통해 개인화된 AI 경험을 제공하고 있습니다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 처리에 특화된 반도체 기술과 최적화된 알고리즘을 통합해 새로운 인공지능 패러다임을 제시하고 있습니다. 누구나 쉽게 인공지능을 활용할 수 있는 AGI의 미래, 디노티시아와 함께 만들어갈 인재를 기다립니다. [직무소개] 디노티시아 Engineering팀은 개발부터 테스트, 배포, 운영까지 전 과정을 자동화하고 표준화함으로써 엔지니어들이 보다 안정적으로 제품을 개발하고 운영할 수 있는 플랫폼과 인프라 환경을 구축하고 있습니다. QA Engineer는 제품의 품질 기준을 정의하고 검증 체계를 처음부터 설계하여, 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 제품이 고객에게 신뢰할 수 있는 품질로 전달되도록 하는 역할을 담당합니다. PCIe 디바이스 드라이버, 호스트 SDK, API 레벨의 기능·성능·신뢰성 검증을 주도하며, 테스트 케이스 표준화와 결함 추적 프로세스, 릴리스 기준(Exit Criteria) 정립을 통해 개발 조직 전체의 품질 문화를 만들어갑니다. CI/CD 파이프라인과 연동된 하드웨어-인-더-루프(HIL) 자동화 프레임워크를 구축하여, 반복 가능하고 확장 가능한 검증 환경을 지향합니다. 디노티시아의 VDPU 가속기 보드와 이를 구동하는 소프트웨어 스택 전반의 검증을 담당하며, DMA 기반 고속 데이터 전송의 무결성 검증부터 장기 신뢰성 테스트까지, 제품 출하 전 마지막 품질 관문의 기준을 세우는 일을 합니다.

• 기술 개발 및 실행 업무 - System Software Stack 개발 총괄: 당사 가속 및 Storage 시스템에 최적화된 Full-stack Software (Driver, Firmware, Runtime, HAL) 아키텍처, 설계 및 구현 총괄 - Algorithm Porting 및 성능 최적화: 벡터 가속 및 데이터 처리 알고리즘 등 당사의 핵심 알고리즘을 분석하여 SoC와 시스템에 Porting하고, 하드웨어 특성에 맞는 알고리즘 개선을 통해 성능 최적화 수행 리딩 - Compiler 및 Toolchain 개발: 하드웨어 가속을 위한 Compiler 및 SDK 개발 리딩 Chip Bring-up & Verification: FPGA 프로토타입 환경 검증 및 실제 SoC 제작 후 초기 Bring-up, 시스템 안정화, 성능 튜닝 주도 • 조직 및 프로젝트 관리 업무 - 조직 관리: 조직 구성, 인재 채용 및 육성, 기술 멘토링 및 성과 관리 - 프로젝트 관리: 개발 로드맵 수립, 우선순위 관리, 일정 조율 및 리스크 관리 Cross-functional 협력: 타 부서(아키텍처, 하드웨어, 알고리즘팀 등)와의 협업 조율, 최적의 HW/SW 파티셔닝과 인테페이스 정의 - 프로세스 개선: 코드 리뷰, CI/CD, Test 자동화 등 개발 생산성과 품질 향상을 위한 프로세스 구축 • QA 전략 수립 및 프로세스 초기 셋업 - PCIe 보드 및 소프트웨어 스택 전반의 QA 마스터 플랜 및 테스트 전략 수립 - 테스트 케이스 설계 표준화, 결함 추적 프로세스(Defect Lifecycle) 구축 및 품질 지표(Metric) 정의 - 제품 릴리스 기준(Exit Criteria) 정립 및 최종 출하 승인 권한 수행 • 드라이버 및 소프트웨어 스택 심층 검증 (핵심 업무) - PCIe 디바이스 드라이버(Linux 커널 모듈), 호스트 SDK, API 레벨의 기능 및 비기능 테스트 주도 - 고속 데이터 전송(DMA, 링 버퍼 등) 시 데이터 무결성(Data Integrity) 검증 및 비트 에러율(BER) 측정 시나리오 설계 - 메모리 누수, 레이스 컨디션, 커널 크래시 등 복잡한 시스템 레벨의 이슈 분석 및 트러블슈팅 • 성능 최적화 및 대규모 스트레스 테스트 - 가속기 보드의 성능(Throughput, Latency, IOPS) 측정을 위한 벤치마크 환경 구축 및 성능 프로파일링 - 멀티 스레드/멀티 프로세스 기반 부하 및 장기 신뢰성(Aging) 스트레스 테스트 설계 및 실행 • 테스트 자동화 및 인프라 구축 - CI/CD 파이프라인과 연동된 하드웨어-인-더-루프(HIL) 기반 소프트웨어 자동화 테스트 프레임워크 설계

• 경력: 임베디드 시스템, 반도체, 또는 가속기 분야 SW/시스템 QA 경력 7년 이상 (또는 이에 준하는 시니어급 역량 소유자) • 초기 스타트업이나 신규 프로젝트에서 QA 프로세스 및 자동화 인프라를 처음부터 구축(0 to 1)해 본 경험이 있으신 분 • Linux 커널 및 디바이스 드라이버 구조에 대한 깊은 이해가 있으며, 커널 로그(dmesg, syslog) 및 덤프 분석이 능숙하신 분 • Python, C/C++ 등을 활용하여 복잡한 시스템 레벨의 테스트 자동화 스크립트 및 툴을 직접 개발할 수 있는 분 • PCIe 아키텍처(BAR 공간, 인터럽트 메커니즘, DMA, 가상화 기술 등)에 대한 기술적 이해도가 높으신 분 • 제품 품질 이슈와 리스크를 정량화하여 개발 총괄 및 비즈니스 조직과 논리적으로 조율할 수 있는 뛰어난 커뮤니케이션 역량을 가진 분

• AI/반도체 하드웨어 가속기(FPGA, ASIC, GPU 등) 관련 소프트웨어 스택 검증 경험이 있으신 분 • Jenkins, GitLab CI 등을 활용하여 하드웨어 타깃과 연동된 대규모 CI/CD 파이프라인을 구축 및 운영해 본 경험이 있으신 분 • Valgrind, gdb, ftrace, perf 등 Linux 시스템 프로파일링 및 디버깅 툴 사용에 능숙하신 분 • 소프트웨어 개발 경력(C/C++ 또는 가속기 펌웨어 개발)에서 QA로 커리어를 전환하셨거나 개발 관점의 코드 리뷰가 가능하신 분 • Jira, Confluence 등 협업 툴의 워크플로우를 회사/팀 규모에 맞게 커스텀 셋업하고 리드해 본 경험이 있으신 분

서류전형 ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 평판조회 및 처우협의 ＞ 최종합격 * 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 디노티시아는 모든 사람의 다양성을 존중하며 글로벌 테크 스타트업의 조직문화를 만들어가고 있습니다. 채용 과정에서 연령, 성별, 국적 등 업무 역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공하고 있습니다. AI와 벡터 데이터베이스 분야에서 업계 최고의 인재들이 함께하고 있는 디노티시아에 많은 관심 부탁드리며, 채용 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 디노티시아 인사팀에 문의주시기 바랍니다.

[복리후생] • 유연근무제 및 재택근무제 운영 • 업무 장비 및 업무 관련 도서 지원 제도 운영 • 점심식사 및 야근식대 지원 • 스낵바 상시 운영 • 수면 캡슐 및 마사지 체어 운영 • 경조비 및 경조휴가 제공 • 생일 및 명절 선물 제공 • 연간 무료 건강검진 제공