지금 이 회사는 2026년 9월 기준
- 2세대 칩 RNGD 를 2026년 1월부터 TSMC 5나노 공정으로 양산하고 있고, 올해 2만 장 생산을 목표로 잡았습니다.
- 칩 하나가 180W 안팎의 전력으로 동작한다는 점을 내세워 LG AI연구원의 엑사원, 다음 검색 AI 요약, 삼성SDS 의 NPU 구독 서비스에 공급을 시작했습니다.
- 해외에서는 포르투갈 리스본 사무소와 에퀴닉스 데이터센터를 발판으로 유럽 고객을 찾고, 9월에는 싱가포르 법인을 세웠습니다.
- 다음 단계는 브로드컴과 함께 만드는 2나노 공정 3세대 칩입니다.
- 소프트웨어 쪽에서는 GPU 용으로 만든 모델을 RNGD 로 옮기는 컴파일러와 커널 도구, LLM 서빙 스택을 다듬는 일이 가장 많은 공고를 차지합니다.
매출보다 투자금으로 개발비를 감당하는 단계입니다.
- 2025년 매출은 57억 원이지만 2026년 대규모 투자 유치로 당분간 개발 자금은 확보한 상태이고, 회사는 2026년 연매출 800억~1,000억 원을 목표로 제시했습니다.
- 재무 안정성은 RNGD 판매가 목표만큼 늘어나는지와 상장 일정에 따라 달라지므로, 입사를 고민한다면 올해 매출 발표를 확인해 보는 편이 좋습니다.
- 상장
- 비상장. 2024년 증권사를 상장 주관사로 정하고 코스피 상장을 추진했다가 일정을 미뤘고, 이후 국내외 상장을 함께 검토 중이라고 보도됐습니다
- 전년 대비
- 순손실이 2024년 1,522억 원에서 2025년 8,333억 원으로 커졌습니다2024년 매출은 공개 자료를 확인하지 못해 비교하지 않았습니다
현금과 부채, 투자, 인력 추이 자세히
- 현금/부채
- 2025년 말 유동부채는 1조 4,711억 원, 유동자산은 987억 원으로 보도됐습니다
- 유동부채 대부분은 투자자에게 발행한 상환전환우선주가 회계상 부채로 잡힌 것이라는 설명이 함께 나왔습니다
- 투자 이력
- 2025년 7월 시리즈 C 브리지 투자를 마무리했다고 회사가 발표했습니다
- 2026년 5월에는 국민성장펀드가 투자를 승인했습니다
- 회사 홈페이지의 신주발행 공고에는 2026년 7월부터 9월까지 제6종 상환전환우선주를 발행한다고 적혀 있습니다
- 인력 추이
- 전체 인원은 공개 자료를 확인하지 못했습니다
- 구성원의 80% 이상이 엔지니어라고 2026년 8월 보도됐고, 같은 해 9월 기준 한국 근무 공고 43건을 동시에 열고 있습니다
최근 기사 7건
공식 채널 최근 소식 회사 뉴스룸과 블로그에서 자동으로
퓨리오사AI 공식 채널에 최근 반년 동안 올라온 글 3건입니다. 가장 최근 글은 2026-09-10에 올라왔습니다. 제목과 날짜만 싣고, 내용은 원문에서 봅니다.
리더의 생각 백준호 대표이사 (창업자), 2017부터
미국 AMD 와 삼성전자에서 반도체 개발자로 일한 뒤 2017년 서울에서 퓨리오사AI 를 창업했습니다. 처음부터 데이터센터용 칩에 집중했고, 2025년 메타의 인수 제안을 거절한 일로 알려졌습니다.
실현 가능한 목표만 세우면 잠재력 있는 인재를 데려오기 어렵다고 말했습니다. "할 수 있는 이유"에 집중하라는 조언을 덧붙였고, 데이터센터 칩을 첫 제품 영역으로 고른 것도 같은 판단이라고 설명했습니다.
헤럴드경제 (2026 한경협 경영자 제주하계포럼 강연) · 2026-07AI 의 근본 비용을 에너지 비용으로 봅니다. 데이터 이동을 줄여 연산을 늘리는 설계를 강조했고, 칩이 퍼지려면 소프트웨어와 알고리즘 생태계가 함께 커져야 한다고 짚었습니다.
아시아경제 · 2026-07RNGD 첫 양산 물량을 받은 뒤 올해 2만 장 양산 준비를 마쳤다고 밝혔습니다. 메모리 업그레이드와 PC용 경량 칩, 2028년 3세대 칩까지 제품 계획을 구체적인 시점과 함께 내놓았습니다.
지디넷코리아 · 2026-04대표가 스스로 목표를 크게 잡는다고 말하는 회사라 일정과 기대치가 높게 걸리는 편입니다. 입사 후에는 칩 성능 숫자보다 고객 서비스에서 실제로 돌아가는지로 성과를 판단받는다는 점을 알고 가면 좋습니다.
지금 풀고 있는 문제 공식 블로그, 뉴스룸, 발표 기준
- 새로 나온 모델을 며칠 안에 RNGD에서 돌게 만들기
모델 구조가 몇 달 단위로 바뀌어서, 칩 성능만큼 새 모델을 올리는 속도가 경쟁력이 됐습니다. SDK 2026.3에서는 TCL이라는 커널 프레임워크를 새로 만들어 gpt-oss, K-EXAONE, Qwen3 MoE를 빨리 올렸습니다. PyTorch 그래프와 컴파일러 중간 표현을 직접 다뤄 본 경험이 바로 쓰입니다.
관련 직무: Software Engineer, Kernel Programming, Software Engineer, Kernel Programming Model, Software Engineer, Compiler (Front-end), Software Engineer, Compiler (Middle-end), Software Engineer, AI Model Enablement & Inference - 와트당 더 많은 사용자를 받는 LLM 서빙 스택
퓨리오사는 단일 요청 최고 속도보다 사용자당 초당 20~40토큰을 지키면서 한 랙에 몇 명을 받느냐를 지표로 내세웁니다. 하이브리드 배칭, 프리픽스 캐싱, 쿠버네티스 지원이 모두 이 목표를 위한 작업입니다. vLLM 같은 서빙 엔진을 프로파일링하고 병목을 줄여 본 경험이 잘 맞습니다.
관련 직무: Production Engineer, LLM Serving, Senior Software Engineer, Inference Engine (Platform Software), Senior Software Engineer, Runtime, Software Engineer, LLM Performance & Evaluation - RNGD 양산 품질을 지키며 출하량 늘리기
RNGD는 2026년 1월 TSMC 공정으로 양산에 들어갔습니다. 연구용 칩이 아니라 데이터센터에 들어가는 제품이 되면서 실리콘 검증, 발열, 신호와 전원 무결성, 양산 평가가 곧바로 출하 일정과 연결됩니다. 실제 보드와 서버에서 문제를 재현하고 원인을 찾아 본 경험이 필요합니다.
관련 직무: Hardware - Silicon Validation Engineer (NPU SoC), Productization & Validation Engineer (양산실장평가, 경력), Hardware - Thermal Engineer, Hardware - Signal/Power Integrity Engineer (On-/Off-Chip) - 브로드컴과 함께 만드는 차세대 추론 칩 설계
다음 세대 칩은 브로드컴과 함께 에이전트 시대의 추론 플랫폼을 목표로 개발합니다. 칩 구조 설계부터 RTL, 설계 검증, 물리 설계까지 채용이 이어지는 이유입니다. 소프트웨어 팀과 한 팀으로 일한다는 원칙이 있어서 컴파일러가 어떻게 칩을 쓰는지 이해하는 하드웨어 엔지니어를 반깁니다.
관련 직무: Hardware - AI Chip Architect, Hardware - Senior SoC Design Engineer, Hardware - Design Verification Engineer, Hardware - Physical Engineering (PI/PD) Engineer - 고객 데이터센터에서 NPU를 GPU처럼 편하게 운영하게 하기
삼성SDS의 NPU 구독 서비스, 에퀴닉스 리스본 데이터센터처럼 RNGD가 남의 인프라에 들어가기 시작했습니다. 드라이버, 관리 인터페이스, 펌웨어가 GPU 운영 도구만큼 익숙해야 고객이 옮겨 옵니다. 리눅스 드라이버나 클러스터 운영 경험이 있는 사람에게 넓게 열린 영역입니다.
관련 직무: Systems Software Engineer, PCIe Device Driver, Systems Software Engineer, NPU Management Interface, Systems Software Engineer, SoC Firmware, Software Engineer, Site Reliability Engineer, Senior Solution Architect
이런 사람을 찾습니다 회사가 공식적으로 밝힌 인재상을 지원자 입장에서 정리
퓨리오사는 하드웨어와 소프트웨어가 처음부터 한 팀이라는 점을 가장 앞에 둡니다. 자기 영역 밖의 계층까지 이해하고 성능 문제를 끝까지 추적한 경험, 그리고 발표나 홍보보다 벤치마크 숫자와 출시된 결과물로 말한 경험을 보여 주면 좋습니다.
- Shared vision: 하드웨어와 소프트웨어를 한 팀으로 보는 사람 칩 구조를 알고 커널을 짰거나, 컴파일러 요구를 보고 하드웨어 설계를 바꿔 본 것처럼 계층을 넘나든 경험이 잘 맞습니다.근거
- Fierce execution: 큰 목표를 짧은 기간 안에 해내는 실행 gpt-oss 공개 몇 주 만에 RNGD 데모를 올린 사례처럼, 마감이 짧은 상황에서 결과를 낸 경험을 구체적으로 적으면 좋습니다.근거
- Show, don't tell: 과장 대신 제품과 결과로 증명 자기소개의 형용사보다 측정한 성능 수치, 공개한 코드, 논문처럼 확인 가능한 결과물을 앞에 두는 편이 낫습니다.근거
기술블로그 FuriosaAI Blog
- Furiosa SDK 2026.3: A new kernel framework, and the models it unlocks 2026-06-30쏟아지는 새 모델 구조(MoE, 비전-언어 모델)를 RNGD에 얼마나 빨리 올릴 수 있는가
- RNGD outperforms RTX Pro 6000 with the latest SDK 2026-04-02최고 속도보다 15kW 랙 하나에서 SLO를 지키며 받을 수 있는 사용자 수를 늘리는 문제
- Serving GPT-OSS 120B at 5.8 ms TPOT with RNGD 2025-10-15칩 설계 당시 없던 MXFP4 같은 새 숫자 형식을 소프트웨어만으로 하드웨어 파이프라인에 붙이는 문제
- FuriosaAI at ICML 2026: Advancing full-stack software efficiency 2026-08-06추론 모델의 KV 캐시 메모리와 추론 경로 분석 같은 알고리즘 수준의 효율 문제
링크드인에서 이 회사 사람 보기 링크드인 로그인이 필요합니다. 이 사이트는 링크드인 데이터를 저장하지 않습니다
로그인 없이 보려면 구글에서 이 회사 링크드인 글 찾기. 동명이인이 섞일 수 있으니 소속을 확인하세요.
평판 공개된 후기, 기사, 공식 자료를 바탕으로 AI가 정리한 인상
국내 AI 반도체 스타트업 가운데 HBM 을 얹은 추론 칩을 실제 양산까지 끌고 간 몇 안 되는 회사입니다. 2026년 들어 다음 AI 요약, LG AI연구원, 삼성SDS 클라우드처럼 실서비스에 RNGD 가 올라가기 시작했고 브로드컴과 3세대 칩을 함께 개발합니다. 2025년 매출은 57억 원 수준이고, 2026년은 연매출 800억~1,000억 원 목표를 실제로 달성하는지가 중요한 해입니다.
자주 언급되는 강점
- +칩 설계부터 컴파일러, 커널, 서빙 소프트웨어까지 한 회사 안에서 다룬다
- +RNGD 가 양산 단계에 들어가 실제 고객 서비스에서 돌아가고 있다
- +2026년 대규모 투자 유치로 3세대 칩 개발 자금을 확보했다
- +TSMC, 브로드컴, SK하이닉스 같은 글로벌 파트너와 직접 일한다
자주 언급되는 약점
- −매출 규모가 아직 작고 영업손실이 이어지고 있다
- −2025년 감사보고서에 계속기업 관련 불확실성 문구가 붙었다 (상환전환우선주 부채 영향이 크다는 설명이 함께 보도됐다)
- −상장 시점과 상장 시장이 아직 정해지지 않았다
하드웨어와 소프트웨어의 경계에서 일하고 싶고, 정답이 문서로 정리되지 않은 문제를 실기기에서 직접 확인하며 푸는 일을 즐기는 사람
2026-09-23 기준. 수치 평점이 아니라 반복되는 주제를 정리한 것이며 개인 리뷰는 싣지 않습니다.
회사가 말하는 가치 출처: 공식 페이지
창업 초기부터 하드웨어와 소프트웨어 조직을 나누지 않고 한 팀으로 움직였다는 점을 앞세웁니다. 칩 설계와 컴파일러가 같은 목표를 보고 일한다는 뜻입니다.
스스로 정한 목표가 크다는 것을 인정하고, 그 목표를 향해 끝까지 밀어붙이는 실행을 요구합니다.
과장된 홍보보다 제품과 결과로 말하겠다는 원칙입니다. 벤치마크와 양산 실적을 전면에 두는 회사의 말하기 방식과 맞닿아 있습니다.
문화 키워드 (공식 자료 + 후기에서 반복 등장)
연봉과 복지
- 평균 연봉
- -
- 신입 개발자
- 공개 정보 없음
- 기준
- 공개 자료를 확인하지 못해 비워 두었습니다.
- 복리후생 항목을 공식 채용 페이지와 공고에 따로 공개하지 않아 확인하지 못했습니다
- 처우와 근무 조건은 개별 공고와 채용 문의 메일(recruit@furiosa.ai)로 확인해야 합니다
채용 프로세스
- 1공식 채용 페이지에서 직군(Department)과 근무지로 공고 확인
- 2공고별 Greenhouse 페이지에서 지원서 제출
- 3이후 전형 단계는 공식 채용 페이지와 공고에 적혀 있지 않아 지원 후 안내를 따라야 합니다
공고는 Greenhouse 보드로 관리하고 상시로 열립니다. 2026년 9월 기준 전체 50건 가운데 43건이 한국 근무이고, 대부분 서울 신사동 본사이며 양산실장평가와 열 설계, 전력 관리 소프트웨어 공고 일부는 화성 동탄 근무가 포함됩니다. 직군은 Algorithm, Hardware(SoC 설계, DV, PI/PD, Silicon Validation), Software(Compiler, Runtime, Kernel, LLM Serving), Systems Software 가 대부분이고 재무와 IR, 마케팅 공고가 함께 열려 있습니다. 공고 본문은 영어가 기본이고 Algorithm 팀 공고는 한국어로 적혀 있습니다. 회사 홈페이지에 채용팀 사칭 안내가 올라와 있으며, 채용 과정에서 신분증이나 통장 사본을 요구하지 않는다고 밝혔습니다.
이렇게 지원하면 좋아합니다 공개된 채용 기준과 리더의 말에서 정리했습니다
가치 가운데 하나가 Show, don't tell 이고, Algorithm 팀 공고도 시뮬레이션보다 실기기 증명을 강조합니다. 이력서에는 설계나 아이디어보다 실제 하드웨어나 운영 환경에서 측정한 수치와 디버깅 과정을 먼저 적는 편이 설득력이 있습니다.
Shared vision 은 칩 팀과 소프트웨어 팀이 한 팀으로 일한다는 뜻입니다. 소프트웨어 지원자라면 메모리 계층, DMA, 커널 최적화처럼 하드웨어 특성을 고려해 성능을 끌어올린 경험을, 하드웨어 지원자라면 소프트웨어 팀과 요구사항을 맞춘 경험을 준비하세요.
Runtime, Kernel, Inference 공고 다수가 CUDA, vLLM, Triton 경험을 우대 조건에 둡니다. 회사가 풀려는 일은 GPU 에서 돌던 모델과 서빙 방식을 RNGD 로 옮기는 것이라, 기존 GPU 최적화 경험을 다른 가속기에 적용할 수 있다는 식으로 풀어 쓰면 맞물립니다.
1세대 워보이, 2세대 RNGD, 브로드컴과 만드는 3세대 칩까지 제품 흐름이 공개돼 있습니다. 다음 AI 요약이나 LG AI연구원 도입 사례, 공식 블로그의 벤치마크를 읽고 지원 직무가 어느 단계에 붙는지 한 문장으로 정리해 두면 면접 대화가 구체적으로 흘러갑니다.
공고 본문 대부분이 영어이고 미국, 포르투갈, 싱가포르 조직과 함께 일합니다. 또 일부 하드웨어 공고는 화성 동탄 근무가 섞여 있어, 지원 전에 근무지와 영어 소통 비중을 공고에서 확인하는 편이 안전합니다.
회사가 공개한 채용 안내, 대표와 리더의 인터뷰, 채용공고에 반복해서 나오는 표현을 근거로 정리한 해석입니다. 합격을 보장하지 않습니다.
이 직무는 이런 사람을 찾습니다 기술블로그, 채용 인터뷰, 링크드인에서
데이터·AI 2
차세대 서빙 개념을 NPU 실기기 위에서 직접 구현해 증명하는 자리라고 소개합니다. 구현은 "출발점이지 전부가 아닙니다"라고 적고, 실기기에서 부딪힌 병목을 근거로 다음 과제를 내는 사람을 원한다고 밝혔습니다. 채택이 보장되지 않는 기술에 베팅하는 일이라는 점도 공고에 솔직하게 적었습니다.
Algorithm 팀 AI System Research 채용 공고 · FuriosaAI 채용 공고 · 2026-09NPU 관련 경험 여부보다 연구 역량과 그것을 실제 모델로 구현하는 능력을 본다고 밝혔습니다. 지금은 코딩과 도구 사용에 특화된 자체 LLM 과 RL 사후 학습에 집중하지만, 컴퓨터 비전 등 다른 분야 경험자도 환영한다고 적었습니다.
Algorithm 팀 AI Research Part 채용 공고 · FuriosaAI 채용 공고 · 2026-09지원 전에 알아둘 것
- 공고 링크가 job-boards.anz.greenhouse.io 로 연결됩니다. 지원서 제출과 진행 안내가 여기서 이뤄집니다.
- 한국 공고 대부분은 서울 신사동 본사 근무입니다. 양산실장평가, 열 설계, 전력 관리 공고는 화성 동탄 근무가 포함되니 근무지를 먼저 확인하세요.
- AI Research 공고는 해외 출장에 결격 사유가 없을 것을 필수 조건으로 적어 두었습니다. 해외 연구기관과 공동 연구를 하는 팀입니다.
- 회사를 사칭해 신분증과 통장 사본을 요구한 사례가 있었다고 홈페이지에 공지돼 있습니다. 이런 요구를 받으면 회사에 먼저 확인하세요.
자주 묻는 질문
퓨리오사AI 채용 절차는 어떻게 되나요?
퓨리오사AI 채용은 공식 채용 페이지에서 직군(Department)과 근무지로 공고 확인 → 공고별 Greenhouse 페이지에서 지원서 제출 → 이후 전형 단계는 공식 채용 페이지와 공고에 적혀 있지 않아 지원 후 안내를 따라야 합니다 순서로 진행됩니다. 공고는 Greenhouse 보드로 관리하고 상시로 열립니다.
퓨리오사AI에 어떻게 지원하면 좋을까요?
퓨리오사AI에 지원할 때 도움이 되는 점은 실기기에서 확인한 결과를 앞에 두세요, 하드웨어와 소프트웨어 사이의 경험을 드러내세요, GPU 경험을 RNGD 로 옮기는 관점으로 설명하세요입니다. 가치 가운데 하나가 Show, don't tell 이고, Algorithm 팀 공고도 시뮬레이션보다 실기기 증명을 강조합니다.
퓨리오사AI은 어떤 사람에게 맞나요?
하드웨어와 소프트웨어의 경계에서 일하고 싶고, 정답이 문서로 정리되지 않은 문제를 실기기에서 직접 확인하며 푸는 일을 즐기는 사람.
퓨리오사AI 분위기와 평판은 어떤가요?
자주 언급되는 강점은 칩 설계부터 컴파일러, 커널, 서빙 소프트웨어까지 한 회사 안에서 다룬다, RNGD 가 양산 단계에 들어가 실제 고객 서비스에서 돌아가고 있다, 2026년 대규모 투자 유치로 3세대 칩 개발 자금을 확보했다입니다. 약점으로는 매출 규모가 아직 작고 영업손실이 이어지고 있다, 2025년 감사보고서에 계속기업 관련 불확실성 문구가 붙었다 (상환전환우선주 부채 영향이 크다는 설명이 함께 보도됐다), 상장 시점과 상장 시장이 아직 정해지지 않았다이 꼽힙니다.
퓨리오사AI 재정 상태는 안정적인가요?
매출보다 투자금으로 개발비를 감당하는 단계입니다.
퓨리오사AI 복지는 무엇이 있나요?
복리후생 항목을 공식 채용 페이지와 공고에 따로 공개하지 않아 확인하지 못했습니다, 처우와 근무 조건은 개별 공고와 채용 문의 메일(recruit@furiosa.ai)로 확인해야 합니다 등이 있습니다.
진행 중인 공고 43건
직군/경력으로 걸러 보려면 채용공고 페이지에서 퓨리오사AI만 보기
퓨리오사AI는 흔히 반도체로 묶여 비교됩니다. 반도체 채용 비교에서 공고, 신입 공고, 전형을 나란히 볼 수 있습니다.
퓨리오사AI는 흔히 AI 스타트업으로 묶여 비교됩니다. AI 스타트업 채용 비교에서 공고, 신입 공고, 전형을 나란히 볼 수 있습니다.
같은 업종 회사의 공고는 AI 반도체 채용 (6곳)에서 함께 볼 수 있습니다.