About Purplechips, Building the Future of EDA

<aside> 📢 반도체 설계 최적화를 위해 DL 기반 Physical Design - P&R solution을 개발하고 있습니다.

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Responsibilities

• 반도체 설계 데이터 생성, 추출후 딥러닝, 머신러닝 모델 학습 및 배포
• GNN(Graph Neural Network), GRL(Graph Representation Learning), Transformer와 같은 딥러닝 모델 및 XGBoost, CatBoost 와 같은 머신러닝 모델 아키텍처 커스터마이즈, 학습, 최적화
• 반도체 칩 디자인 생성 및 데이터 추출을 위한 Tcl(Tool Command Language), C++, python 프로그램 개발
• 온프레미스 기반 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 및 배포 파이프라인 개발.

Minimum qualifications

• 컴퓨터 공학, 인공지능 및 전자공학 석사, 혹은 이에 준하는 학력 및 경력을 가진 분
• TensorFlow,PyTorch, ONNX, SciPy 와 같은 딥러닝, 머신러닝 및 Pandas, Numpy, 등의 프레임워크를 능숙하게 쓰실 수 있는 분
• Python 혹은 C++ 에 익숙하신 분
• PostgreSQL와 같은 RDBMS, Docker에 익숙하며 Git을 통한 버전 관리를 해보신 분

Preferred qualifications

• 캐글, 데이터 분석 및 개발 해커톤 수상 경력
• 머신러닝 , 딥러닝 관련 Github Repository를 관리한 경험
• 5년 안에 다음과 컴퓨터 비전 학회에서 논문을 게재한 경험 (e.g. NIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, etc) 혹은 design automation 관련 컨퍼런스에 논문을 게재한 경험(e.g DAC , ICCAD, TCAD, etc)
• 반도체 EDA 시장 트렌드 및 전체 반도체 설계에 대한 깊은 이해도

Contact & Application

• 이력서 양식은 자율이고, Github 주소와 개발 포트폴리오 혹은 작성하고 있는 개발 관련 블로그 혹은 article 공유시 적극적으로 참고하겠습니다.