* This role is for applicants based in Korea with high Korean-language-proficiency
FuriosaAI의 BD & Sales 팀은 AI Chip 관련 공공사업 프로젝트 발굴, 기획 및 제안을 통해 발생하는 비즈니스 기회를 포착하고, 이를 매출로 연결하는 업무를 담당하는 부서입니다.
팀에서는 현재 AI반도체 관련 프로젝트를 다수 운영중이며, 성공적인 국책 과제 수주 및 운영 사례와 뛰어난 제품 경쟁력을 바탕으로 수백억 원에 달하는 공공사업 프로젝트 수주가 실질적인 비즈니스 사례로 이어질 수 있도록 Pre-Sales까지 업무를 확장하고 있습니다.
해당 포지션은 반도체, AI, SW 등의 기술 이해도를 바탕으로 FuriosaAI에 적합한 프로젝트를 수행하고, AI반도체 산업을 선도하기 위한 다양한 전략적 협업을 시도하는 포지션입니다.
신규 영업 기회 발굴 및 고객관계 관리
제품 납품 및 입고를 포함한 세일즈 프로세스 관리
B2G 기관 대응 및 관련 Program 기획 및 참여
기술, 영업 등 각종 파트너십 발굴 및 관리
Hardware, Software 개발 조직과의 적극적인 협업을 통한 Pre-Sales / 기술 지원 연계
인공지능 반도체 관련 국내외 전시회 기획 및 참여
보도자료 및 홍보 행사 기획 및 운영 지원
기술 기반의 비즈니스 경험 혹은 사업개발 프로세스를 경험한 사람
새로운 분야와 기술을 빠르게 습득하고 설명할 수 있는 역량
인공지능(반도체)에 관심과 지식이 있는 사람
비즈니스 네트워킹에 문제가 없는 도전적인 성격
국내외 출장에 어려움을 겪지 않는 사람
한컴 독스 및 MS Office로 필요한 문서를 만들 수 있는 역량
Business level proficiency in English
유관 분야에서 3년 이상의 경력
작은 프로젝트/사업이라도, 처음부터 끝까지 이끌어본 경험
공공사업 제안서를 작성해본 경험
전자공학, 컴퓨터공학, 반도체 전공
운전면허 소지자
Business level proficiency in Japanese or Chinese
이력서 검토 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우협의
FuriosaAI designs and develops data center accelerators for the most advanced AI models and applications.
Our mission is to make AI computing sustainable so everyone on Earth has access to powerful AI.
Our Background
Three misfit engineers with each from HW, SW and algorithm fields who had previously worked for AMD, Qualcomm and Samsung got together and founded FuriosaAI in 2017 to build the world’s best AI chips.
The company has raised more than $100 million, with investments from DSC Investment, Korea Development Bank, and Naver, the largest internet provider in Korea. We have partnered on our first two products with a wide range of industry leaders including TSMC, ASUS, SK Hynix, GUC, and Samsung. FuriosaAI now has over 140 employees across Seoul, Silicon Valley, and Europe.
Our Approach
We are building full stack solutions to offer the most optimal combination of programmability, efficiency, and ease of use. We achieve this through a “first principles” approach to engineering: We start with the core problem, which is how to accelerate.
