AI 연구원 (인프라, 모델)

AI 시대를 살아가는 연구자가 아니라, AI 시대를 만드는 연구자를 찾습니다.

ABOUT ACRYL

도입한 AI의 절반은, 놀고 있습니다

전 세계가 AI 인프라에 1조 달러 넘게 쏟아부었지만, 도입한 AI 3건 중 2건은 실서비스로 넘어가지 못합니다. GPU도 표시값은 100%인데 실제 가동률은 절반에 그칩니다. 좋은 모델을 만드는 것을 넘어, 그것을 실제 업무에 도입하고 안정적으로 운영해 성과로 잇는 일, AX(AI 전환)가 기업의 진짜 과제로 떠올랐습니다.

아크릴(ACRYL)은 이 과제를 정면으로 해결하는 대한민국 1호 AX 인프라 전문기업입니다. GPU·NPU 인프라부터 모델과 에이전트 운영까지, AI 도입의 전 과정을 통합 플랫폼 조나단(JONATHAN) 하나로 잇습니다. 2011년 설립 이래 15년간 기술의 깊이를 다져 2025년 12월 코스닥에 상장했고, 이제는 그 검증된 역량을 더 넓은 시장으로 확장하는 단계에 들어섰습니다.

“14년의 도전 끝에, 새로운 100년을 준비하는 글로벌 AX 인프라 기업으로 우리를 정의했습니다.” — 박외진 대표

한눈에 보는 아크릴

• 2011년 설립, 2025년 12월 코스닥 상장(0007C0), 2026년 1분기 매출 전년비 +123%, 2026년 흑자전환 목표
• 임직원 99명(70%가 AI·의료 전문인력), 국제 학술논문 38편, 전사 특허 83건+
• 대기업·중앙부처·공공 R&D·헬스케어 등 산업 특화 AX 프로젝트 170건+ 운영, 국내 대기업 전략적 투자 유치
• 의료 AI 글로벌 벤치마크 석권: 아름.H 의사국시 96.78%(구글·오픈AI·앤트로픽 상회), 의료 NL2SQL 세계 1위, 정신건강 벤치마크 15종 전 분야 1위
• 국내 최초 ‘AI 병원’ 구축 파트너 선정, GPU 실효 활용률 85%(업계 통상 50~60%), AWS 등과 협력해 글로벌(아시아·미국) 진출 확대 중

WHY JOIN NOW

왜 지금 합류해야 하는가

Market · 시장이 열리고 있습니다

공공·의료·대기업을 중심으로 AI 도입 수요가 빠르게 확대되고 있습니다. 정부 또한 AI 예산과 국가 전략 투자를 늘리고 있어, 검증된 레퍼런스를 갖춘 기업에 기회가 집중되는 국면입니다. AX 시장은 이제 막 본격적으로 열리고 있습니다.

Momentum · 나아갈 준비는 이미 갖춰졌습니다

자체 LLM 아름, AI 플랫폼 조나단, 헬스케어 플랫폼 나디아까지 제품은 시장에서 검증됐습니다. 170건이 넘는 산업 레퍼런스가 신뢰를 받쳐주고, 코스닥 상장과 국내 대기업의 전략적 투자로 자금을, 글로벌 빅테크 클라우드와의 협력으로 해외 채널을 확보했습니다.

Research · 연구가 논문에서 멈추지 않는 곳

AAAI 연구소는 아크릴의 R&D 조직이자 최신 AI를 폭넓게 연구하는 프론티어 조직입니다. AI 인프라 플랫폼 JONATHAN 중심의 R&D에서 Physical AI 등 신규 분야로 업무 범위를 확장하고 있고, 신기술 R&D와 이를 적용한 신제품 개발 프로젝트가 지속적으로 착수됩니다. 연구 성과는 국제 학회 논문·특허와 실제 제품으로 함께 이어집니다. 순수 연구실도, 논문을 내지 않는 제품 조직도 아닌 그 사이의 드문 자리입니다.

IN THE NEWS

관련 소식

• 2026.07 · 정신건강 AI ‘에이다(ADA)’, 글로벌 벤치마크 15종 전 분야 세계 1위
• 2026.07 · 글로벌 1·2위 美 CSP K-Scale H.E. 검증 완료
• 2026.06 · 과기정통부 바이오 AI 파운데이션 모델 구축사업 참여(총 76억 원) — 뇌질환 특화 ‘CellularSpace’
• 2026.06 · 아마존웹서비스(AWS)와 글로벌 협력 — GPUBASE·NADIA-ANE·A-LLM.H 아시아·미국 진출
• 2026.05 · AI 네이티브 EMR ‘NADIA-ANE’ 론칭, 병원 온보딩 자동화
• 2026.05 · 이더넷 기반 GPU 네트워크 국책과제 주관 선정(IITP, 총 67억 원)
• 2026.04 · 국내 최초 ‘AI 병원’ 구축 파트너 낙점, 다기관 응급 파운데이션 모델 사업 선정
• 2026.04 · 미국 1·2위 클라우드 환경 GPU 최적화 성능 검증 완료 — GPU 성능 최대 25배 확인
• 2026.04 · 우즈베키스탄 국영 IT기업과 헬스케어 AX 본계약
• 2026.01 · AI 플랫폼 ‘조나단’ 로봇 연동 성공 — Physical AI 진출
• 2025.12 · 아크릴, 코스닥 상장(0007C0)

ABOUT THE LAB

AAAI 연구소 소개

AAAI 연구소는 코스닥 상장 AI 기업 주식회사 아크릴의 R&D 조직으로, 신기술을 연구하고 그 신기술이 적용된 신제품을 직접 개발합니다.

AI 인프라 플랫폼 JONATHAN과 Physical AI 솔루션을 중심으로, 연구 성과가 국제 학회 논문·특허와 실제 제품으로 함께 이어지는 연구-제품 직결 구조를 갖추고 있습니다. 연구소의 연구원은 논문을 쓰는 데서 멈추지 않고, 자신의 연구가 제품이 되어 실제 사용자 환경에서 동작하는 전 과정을 경험합니다.

OPEN POSITION

직무 상세

연구소는 AI 인프라 분야(GPU·NPU·DPU 등 AI 가속기 컴퓨팅, 분산 시스템, 고속 네트워크)와 AI 모델 분야(LLM, 멀티모달, VLA, Physical AI)에서 신기술 연구와 이를 적용한 신제품 개발 프로젝트를 지속적으로 착수하고 있습니다. 이번에 채용하는 연구원은 각 분야에서 새롭게 시작되는 R&D 프로젝트에 투입되어, 문제 정의부터 연구, 검증, 제품화까지 전 과정에 참여하게 됩니다.

1. AI 인프라 연구원 (네트워크 / 가상화)

AAAI 연구소 · 신입 · 경력 · 전문연구요원(병역특례)

담당 업무

대규모 GPU 클러스터에서의 분산 학습·추론 성능을 극한까지 끌어올리고, 그 성과를 실제 제품으로 완결짓는 연구를 수행합니다.

• 대규모 클러스터 대상 성능 측정·프로파일링 및 정량적 검증
• 연구 성과의 제품화(JONATHAN 플랫폼 등 자사 제품 반영) 및 기술 이전
• 연구 결과의 논문·특허화

[네트워크]

• 대규모 분산 학습·추론 환경의 통신 병목 분석 및 해소 연구
• 고속 네트워크 기반 통신 최적화 — InfiniBand/RoCEv2, GPUDirect RDMA, NCCL 등 집합통신 라이브러리 분석·튜닝
• 멀티테넌트 환경의 트래픽 간섭 제어 및 QoS·혼잡 제어 연구
• 멀티클라우드 인프라 최적화 — 이종 클라우드·온프레미스 간 네트워크 구성 및 성능 최적화

[가상화]

• 이기종 가속기(GPU·NPU·DPU) 통합 및 자원 공유 아키텍처 연구·설계
• K8s/Slurm 기반 대규모 워크로드 스케줄링 및 멀티테넌트 격리(isolation) 연구
• GPU 연산 최적화 — CUDA 커널 레벨 성능 분석 및 최적화

필수 자격

• 컴퓨터공학/전산학 계열 전공 학사 이상 (※ 전문연구요원 지원자는 석사 이상)
• 컴퓨터 시스템 전반에 대한 기초 지식 — 운영체제, 네트워크, 분산 시스템, 컴퓨터 구조
• Linux 시스템 프로그래밍 역량 — C/C++, Go, Python 중 1개 이상 능숙
• 성능 문제를 정의·측정하고 정량적으로 검증할 수 있는 역량

우대 사항

• RDMA 연구 경험 — InfiniBand/RoCEv2, GPUDirect RDMA, NCCL 관련 개발·튜닝 경험
• CUDA 커널 최적화 경험
• NPU·DPU 활용 경험
• K8s/Slurm 내부 구조 분석 및 커스터마이징 경험
• 수백 GPU 이상 규모의 클러스터 성능 측정·분석 경험
• 석·박사 학위 보유자
• 국제 학회 논문 게재·투고 실적 보유자
• 연구를 논문·특허·제품으로 완결지은 경험
• 영어 논문 작성 및 커뮤니케이션 역량
• 수학·물리·정보 올림피아드 입상 실적

2. AI 모델 연구원 (LLM · 멀티모달(VLM/VLA) · Physical AI)

AAAI 연구소 · 신입 · 경력 · 전문연구요원(병역특례)

담당 업무

언어모델·멀티모달 모델의 학습과 추론 전 과정을 연구하고, VLA 기반 Physical AI로 연구 영역을 확장합니다.

• 언어모델 아키텍처 및 학습 기법 연구
• 파운데이션 모델 학습 파이프라인 및 데이터 전략 수립·고도화
• LLM 학습·추론 효율화 — 경량화(양자화·distillation 등), 서빙 최적화
• Alignment 연구 — RLHF, DPO 등 선호 기반 정렬 기법
• 멀티모달(VLM) 및 VLA 기반 Physical AI 연구
• 모델·에이전트 평가 체계 설계 및 벤치마크 구축
• 연구 성과의 제품 적용 및 논문·특허화

필수 자격

• 컴퓨터공학/전산학 계열 전공 학사 이상 (※ 전문연구요원 지원자는 석사 이상)
• 머신러닝/딥러닝 이론에 대한 기초 지식
• PyTorch 등 프레임워크 기반 모델 학습·실험 수행 역량
• 최신 연구를 재현하고 개선·적용할 수 있는 역량

우대 사항

• LLM 프리트레이닝/파인튜닝 및 대규모 분산 학습 경험
• VLM/VLA 멀티모달 및 로보틱스 연구 경험
• vLLM 등 추론 서빙 최적화 경험
• 벤치마크 설계 경험
• 오픈소스 기여 경험
• 석·박사 학위 보유자
• 국제 학회 논문 게재·투고 실적 보유자
• 연구를 논문·특허·제품으로 완결지은 경험
• 영어 논문 작성 및 커뮤니케이션 역량
• 수학·물리·정보 올림피아드 입상 실적

※ 입사 지원 시 희망 직무 및 희망 연봉을 입사지원서에 기재하여 제출해 주시기 바랍니다.

※ 전문연구요원 지원자는 편입 자격 요건 충족 여부를 사전 확인하시기 바랍니다.

HOW TO APPLY

지원 안내

전형 절차. 서류 전형 → 면접 전형 → 최종 합격

최종 합격 후에는 온보딩 프로그램을 통해 실무 적응·역량 평가를 거치며, 평가 결과에 따라 정규 배치가 확정됩니다.

• 접수기간: 채용 시 마감
• 제출서류: 이력서(자유 양식 가능)
• 접수방법: 아크릴 채용 홈페이지 온라인 지원
• 근무지: 서울 강남구 선릉로 704 (청담벤처프라자 6·7·8층, 강남구청역 도보 1분)

유의 사항

• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
• 특정 직무의 경우 면접전형에 추가 절차가 포함될 수 있습니다. (과제 요청 및 2차 면접 등)
• 입사지원 시 ‘희망연봉’을 꼭 기재해 주세요.
• 전문연구요원 지원자는 편입 자격 요건 충족 여부를 사전 확인하시기 바랍니다.

아크릴의 인재상·조직문화·복지 제도, 제품과 고객 사례 등 회사 전반은 채용 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다. 채용 홈페이지 바로가기