메모리와 파운드리를 만드는 삼성전자, SK하이닉스와, 그 공장에 장비를 대는 어플라이드 머티어리얼즈, KLA, 램리서치, 칩을 설계하는 엔비디아, 퀄컴, AMD, 인텔, 그리고 AI 연산 칩을 만드는 국내 스타트업을 한곳에 놓았습니다. 여기서는 입사전이 공식 채용 페이지에서 한국 근무 공고를 모으는 회사만 셉니다. 2026-09-29 기준 14개 회사의 공식 채용 페이지에서 접수 중인 공고는 445건이고, 개발과 데이터/AI 직군이 324건, 신입과 인턴이 24건입니다.
같은 뜻으로 반도체 채용, 반도체 회사 채용, 반도체 취업라고도 검색합니다.
다른 회사의 인턴 공고까지 모아 보려면 인턴 채용에서 봅니다.
| 회사 | 공고 | 개발, 데이터 | 신입, 인턴 | 전형 | 평균 연봉 | 직원 수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | 0 | - | 지원서 접수(3월, 9월 공채) → 직무적합성평가(전공 이수, 에세이) → SW역량테스트(SW 직군) 또는 GSAT → 면접(직무, 창의성, 임원) → 건강검진 | 약 1억 5,800만 원 (2025년 사업보고서 기준 1인당 평균, 역대 최대) | 국내 128,881명 (2025년 말, 사업보고서) | |
 SK하이닉스 | 23 | 5 | - | 지원서 접수 (SK 그룹 통합 채용 사이트 skcareers.com) → 서류 전형 (3대 미래역량 중심으로 개편된 자기소개서) → 온라인 SKCT 심층 (직무·가치관 부합도) → 반나절 심층면접: 문제해결 PT, 심층 인터뷰, 그룹 토론, 비대면 영상 인터뷰 → SKCT 인지 영역 (면접 당일 현장 응시로 변경) → 건강검진 후 입사 | 1인 평균 급여 1억 8,500만 원 (2025년 사업보고서). 2024년 1억 1,700만 원에서 58.1% 올라 역대 최대였고, 같은 해 삼성전자(1억 5,800만 원)보다 2,700만 원 많았다. 남성 1억 9,800만 원, 여성 1억 5,900만 원 | 34,549명 (2025년 사업보고서, 평균 근속 13.4년). 2024년 대비 2,159명 증가 |
| 어플라이드 머티어리얼즈 코리아 | 82 | 63 | 1 | Workday 채용 사이트 온라인 지원 (또는 인재 등록 공고에 정보 등록) → 서류 검토 → 면접 (단계와 방식은 공고별로 다름) → 오퍼 | - | - |
 KLA코리아 | 57 | 45 | 6 | 접수 → 서류전형 → 전화 영어회화 테스트와 인적성검사 (온라인 약 30분) → 면접 (보통 1~2회, 담당 매니저와 임원) → 연봉 협상 → 백그라운드 체크 → 입사 | - | 약 840명 (2023년 기준, KLA 한국 채용 페이지). 기술 인력 약 700명 |
 램리서치코리아 | 42 | 26 | 2 | 온라인 지원 (Eightfold 채용 사이트) → 초기 스크리닝 (채용팀과 경력, 목표 대화) → 채용 매니저 또는 팀 면접 → 직무에 따라 과제, 평가, 짧은 발표 → 추가 면접 → 오퍼 | - | - |
| 19 | 17 | - | Workday 채용 사이트 온라인 지원 → 서류 검토 → 면접 (단계와 방식은 공고별로 다름) → 오퍼 | - | - | |
 퀄컴코리아 | 17 | 15 | 6 | 온라인 지원 (Eightfold 채용 사이트) → 서류 검토 → 면접 (단계와 방식은 공고별로 다름) → 오퍼 | - | - |
 AMD코리아 | 4 | 4 | - | AMD 채용 사이트 온라인 지원 → 서류 검토 → 면접 (단계와 방식은 공고별로 다름) → 오퍼 | - | - |
| 4 | 2 | 1 | Workday 채용 사이트 온라인 지원 → 서류 검토 → 면접 (단계와 방식은 공고별로 다름) → 오퍼 | - | - | |
 리벨리온 | 43 | 37 | 2 | 서류전형 → On-line 인터뷰 → On-site 인터뷰 (Software 직군 일부 공고는 과제 포함) → Culture-fit 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격 | - | 2026년 3월 보도에서 200명 수준이던 조직이 300명 가까이로 1년 새 약 50% 늘었다고 전했습니다. 2026년 6월 인터뷰에서는 전체 인력의 70% 이상이 연구개발 인력이라고 밝혔습니다 |
 퓨리오사AI | 43 | 36 | 1 | 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 | - | - |
| 61 | 42 | 1 | 서류 전형 → 전화 인터뷰 (직무에 따라) → 기술 인터뷰 → 조직문화 적합성 인터뷰 → CEO 인터뷰 → 평판 조회 및 처우 협의 | - | - | |
 하이퍼엑셀 | 21 | 14 | 3 | 서류 전형 → 직무 인터뷰 → 종합 인터뷰 → 처우 협의 및 최종 합격 | - | 90여 명이고, 회사 전체에서 소프트웨어 인력이 하드웨어 인력보다 많다고 2026년 9월 대표 인터뷰에서 밝혔습니다 |
 모빌린트 | 25 | 18 | 1 | 서류 전형 → 실무 면접 → 임원 면접 → 처우협의 → 최종 합격 | - | 2026년 4월 회사 블로그에 구성원이 100명을 넘었다고 적었습니다 |
공고 수는 회사 공식 채용 페이지에서 1주일마다 새로 셉니다. 전형은 회사 공식 채용 안내를, 연봉과 직원 수는 사업보고서와 회사 공식 발표만 따릅니다. 비상장사처럼 공시가 없거나 채용 플랫폼 집계뿐인 칸은 비워 두었습니다. 공시가 있는 회사 전체의 평균 연봉은 평균 연봉 공시 비교에서 봅니다.
SW 직군은 실기 시험부터 넘으세요 삼성 뉴스룸 공채 안내대로 SW 직군은 GSAT 대신 SW역량테스트를 봅니다. Python, Java, C, C++ 중 하나를 골라 2문제를 240분 안에 푸는 실기라, 지필 점수가 아니라 돌아가는 코드를 짜는 능력이 별도 관문입니다. SW Expert Academy 모의 문제와 시뮬레이션, 완전탐색, BFS/DFS 유형을 시간을 재면서 풀어 두고, 언어는 시험 전에 하나로 고정해 두세요.
삼성 채용 담당 조직 (삼성 뉴스룸 공채 안내): SW 직군은 적성검사 대신 실기 코딩 시험으로 가른다 원문
다섯 갈래 중 직무부터 정하세요 채용은 R&D와 Production, Infra, Marketing, Staff 다섯 갈래로 나뉘고 갈래마다 전형 준비와 근무 형태가 다릅니다. R&D는 설계와 소자, 공정, Product Engineering으로, Production은 양산기술과 설비관리, 생산관리로 다시 갈립니다. 공식 직무소개 페이지와 회사가 직접 만든 직무 영상으로 차이를 확인한 뒤 지원서를 쓰세요.
박세윤 SK하이닉스 TL (채용 담당): 화려한 스펙보다 정답 없는 문제를 파고드는 집요함 원문
제품군 이름을 보고 지원하세요 ETCH, DDP, FEP(에피택시), PDC(SEMVision, VeritySEM) 같은 제품군별로 공고가 따로 있습니다. 전공이나 경험이 플라즈마 식각에 가까운지, 박막 증착에 가까운지, 전자빔 검사에 가까운지 보고 고르면 면접에서 할 이야기가 분명해집니다.
김윤미 부장 (어플라이드 머티어리얼즈 코리아 인사팀): 인사팀이 직접 답한 필요 전공, 채용 일정, 탈락 후 재지원 원문
전화 영어 테스트를 따로 준비하세요 어학 성적 제출은 필수가 아니지만 서류 통과 뒤 전화 영어회화 테스트를 봅니다. 회사가 밝힌 보통 합격선은 OPIc IM1~IM2, 토익 스피킹 레벨 5 수준입니다. 자기소개와 전공, 장비 경험을 영어로 짧게 말하는 연습이 가장 효과적입니다.
JaePil 님 (KLA Korea 시스템 엔지니어): 동료가 믿을 수 있는 사람, 팀이 함께 복잡한 문제를 푸는 곳 원문
KTC와 현장 직무를 구분하세요 KTC 공고(for KTC R&D Center)는 용인에서 공정과 제품을 개발하고, Field 공고는 고객사 공장에서 장비를 유지하고 공정을 맞춥니다. 연구 경험이 중심이면 KTC, 장비 현장 경험이 중심이면 Field 공고가 맞습니다.
이민재 박사 (Lam Research Korea Technology Center 공정 엔지니어): 대학에서 배운 지식을 KTC 공정 개발로 이어 간 석박사 엔지니어의 커리어 시작 원문
솔루션스 아키텍트 공고는 분야를 먼저 고르세요 같은 솔루션스 아키텍트라도 AI 팩토리, 피지컬 AI 기술센터, 반도체 시뮬레이션, 네트워킹으로 나뉘어 있습니다. 본인 경험이 인프라 구축인지, 시뮬레이션인지, 네트워크인지에 맞춰 한두 개에 집중해 지원하는 편이 낫습니다.
Asma Farjallah (AI 개발자 기술팀 엔지니어): 자기 강점에 맞춰 역할을 넓혀 가는 사람, 기본 개념을 깊이 파는 사람 원문
인턴은 주제를 골라 지원하세요 양자화, 개인화, 벤치마킹, 에이전트처럼 인턴 공고의 주제가 좁게 정해져 있습니다. 연구실 과제나 논문이 어느 주제와 맞는지 이력서 첫 줄에 드러나게 쓰세요.
Chirag Patel 박사 (AI 제품관리 시니어 디렉터): 무선 신호처리에서 쌓은 통계와 확률 기초가 양자화, 압축 연구로 이어진다 원문
게임사 기술 지원은 최적화 사례를 준비하세요 게임 개발 기술 엔지니어는 개발사와 함께 성능 문제를 찾습니다. 프레임 시간을 어떻게 분석하고 줄였는지 구체적인 사례가 있으면 면접에서 설득력이 큽니다.
Lisa Su (AMD CEO): 신입에게는 당장 쓸 기술보다 문제를 푸는 힘과 배우려는 태도 원문
알림을 걸어 두세요 한국 공고가 한 번에 몇 건 수준이라 놓치기 쉽습니다. Workday 채용 사이트에서 South Korea, Seoul 근무지로 검색 조건을 저장해 두세요.
추론 전용 칩이라는 전제에서 경험을 풀어 쓰세요 회사는 학습이 아니라 추론 효율로 승부한다고 반복해서 말합니다. 전력당 성능, 지연 시간, 처리량을 개선해 본 경험이 있다면 칩 설계든 커널이든 서빙 소프트웨어든 그 숫자를 앞에 두세요. Rebel100 과 ATOM-Max 제품 페이지, 백서를 읽고 가면 면접 대화가 수월해집니다.
실기기에서 확인한 결과를 앞에 두세요 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.
Algorithm 팀 AI System Research 채용 공고: 구현한 사람이 다음 연구 과제를 제안한다 원문
양산해 본 경험을 앞에 두세요 대표가 인터뷰마다 연구실 칩이 아니라 시장에서 팔리는 칩을 강조하고, 삼성 5나노에서 수율 90% 이상을 뽑은 것을 자랑으로 내세웁니다. 테이프아웃, 수율 개선, 양산 검증처럼 실제 제품까지 끌고 간 경험이 있다면 그것부터 쓰세요.
김녹원 대표 (전형 마지막 CEO 인터뷰 진행): 남들만큼 하면 된다는 생각을 버리고 스스로 만족할 때까지 파고드는 사람 원문
성능 숫자보다 비용과 전력 대비 효율로 말하세요 대표가 인터뷰마다 달러당, 와트당 토큰 수를 기준으로 내세웁니다. 지연 시간을 줄인 경험이라도 같은 자원으로 처리량을 얼마나 늘렸는지, 메모리 대역폭을 얼마나 활용했는지로 풀어 쓰면 회사의 관점과 맞닿습니다.
박민호 ML Engineering Lead: 누가 하겠지 기다리지 않고 맡는 사람 원문
엣지 환경의 제약을 먼저 이해하기 모빌린트 칩은 데이터센터가 아니라 CCTV, 로봇, 산업용 PC 같은 기기에 들어갑니다. 전력과 발열, 메모리 한계 안에서 모델을 돌려 본 경험이 있다면 하드웨어든 소프트웨어든 그 숫자를 앞에 두세요.
오영록 수석연구원 (딥러닝 모델 경량화 팀): 모델을 더 낮은 전력과 발열로 돌게 만들고 검증하는 팀 원문
전체 채용공고에서 직군과 경력으로 더 좁혀 볼 수 있습니다.