SAIGE
Industrial AI
3open roles
1backers · Springcamp
Btruth index, 75 of 100
10stories in the press
Overview
SAIGE is a South Korean industrial AI company founded in 2017 that builds AI vision platforms for smart factories. Its products include SAIGE VISION for machine vision defect inspection, SAIGE BIMS for production intelligence and SAIGE SAFETY for safety monitoring, used by battery and PCB makers, and it hires field application engineers and LLM researchers. The company is headquartered in Gangnam, Seoul, South Korea.
How SAIGE hires
Truth index
B 75/100
Ghost roles
0%
Stale roles
100%
Reposted roles
0%
SAIGE scores B on the Alion truth index (A is best, E worst), measured over 3 open roles re-checked against its own hiring board: 0% look like ghost listings, 100% have gone stale and 0% are the same role posted again. It measures how much of what this employer publishes turns into a real, finite search - not the employer as a workplace. How the index is computed
Funding and backers
Hiring now
5
open roles
Backers
1
Springcamp
Momentum
15/100
in the news
Last sign of life
1 mo ago
a posting or a news item
The story so fareach stage dated by its source: the company's releases, the press, registers, filings
2017
Founded
Tractionpublic signals, read monthly
Web presence
top 0.15%
of 133.2M domains by links, Common Crawl
Backed byfrom the funds' portfolios and accelerator catalogs
Investors in similar startupsfunds that back the companies most like this one
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LGN Group has ceased trading. Its technology now forms part of Atlas Merlin Ltd, a new industrial AI company.
AI-powered acoustic testing for fast, automated, non-destructive defect detection in manufacturing. RESONIKS ensures zero-defect quality…
Jobs
≈ $70k – $200k per year (Estimated) · In office · Full-Time · Seoul
C#
C++
Figma
Management
Notion
Jira
Apply
In office · Full-Time · Seoul
Python
C#
C++
GraphDB
AI/ML
Qwen
DeepSpeed
LoRA
vLLM
Gemma
Fine-tuning
Quantization
Prompt Engineering
Knowledge Distillation
TensorRT
PEFT
QLoRA
TensorRT-LLM
Llama
PyTorch
LLM
RAG
DPO
SFT
Pre-training
Megatron-LM
FSDP
Model Distillation
DevOps
Git
GitHub
Apply
≈ $43k – $125k per year (Estimated) · In office · Full-Time · Seoul
C#
C++
Apply
Growth
Hiring Momentum
21/100
Hiring freeze
Open positions
5
0 opened / 0 closed in 30 days
Median time-to-fill
197 days
faster than 6% of the market
ATS activity
Every ~4 hours
Today
Hiring Dynamics
0%
Hiring Focus
The percentage next to each role is its share of the company's job openings over the last 90 days; the arrow shows the shift versus the previous period.
Product
100% ▼
Tech stack
Technologies named in job postings at SAIGE over the last 12 months, by layer, with the share of postings for each.
Technologies in use
33
Postings analysed
5
Stack modernity
85/100AI adopter
Languages
C#
C++
Python
Frameworks & libraries
DeepSpeed
FSDP
Megatron-LM
PyTorch
Databases
GraphDB
Cloud & platforms
Figma
GitHub
vLLM
AI & ML
ChatGPT
Claude
Gemma
LLM
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Full SAIGE tech stack
33 technologies · by team · pay by technology · changes · similar stacks
Connections
List
Graph
Found in company registers, site code, DNS and hiring. Each connection shows how sure we are and the evidence, with its source and date.
Shared investors
SpringcampVia a fund
Click a company to open it. Dashed lines are likely connections. The second step of the network is part of the Pro plan.
Owner
Same company
Same group
Likely
News
제조 AI 에이전트, 현장은 채팅창을 원하지 않았습니다 - 실제 요청이 모인 두 가지
핵심 요약 여러 제조 고객이 공통으로 말한 것은 하나였습니다. 채팅창은 있으면 괜찮은 정도였고, 요청은 다른 두 곳에 모여 있었습니다. 제조 AI 에이전트는 AI가 판단을 대신하는 기술이 아니라, 쌓인 데이터를 읽어 사람이 판단하러 들어오는 시점을 앞당기는 단계입니다. 그래서 앞의 두 단계가 먼저입니다. ① 다시 확인하지 않아도 되는 검사 판정, ② 흩어진 기록을 하나로 묶는 모니터링. 요청이 모인 두 곳은 먼저 오는 알림과 정기 보고서 자동화였고, 여
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비정형 결함, 비전 검사 장비로 어디까지 잡을까 - 데모와 현장이 다른 이유
핵심 요약 스크래치이물오염처럼 모양이 매번 달라지는 비정형 결함은 기존 비전 검사 장비가 가장 자주 놓치는 유형입니다. 안 잡히는 이유는 둘 중 하나입니다. 애초에 이미지에 안 찍혔거나, 찍혔는데 진성가성을 못 가르거나. 업체 데모는 대개 두 조건 모두 유리하게 맞춰져 있습니다. 검증은 우리 샘플과 우리 라인 조명에서 해야 합니다. 제조 현장에서 비전 검사 장비가 걸러낸 제품을 담당자가 육안으로 재확인하는 모습 업체에 결함 샘플 스무 장을 보냈더니 전부
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머신비전 업체 순위 완전 정리 2026 시장 구조와 선정 기준 7단계
핵심 요약 머신비전 업체 순위가 하나로 정리되지 않는 이유는 각 회사가 밸류체인의 서로 다른 단계에 있기 때문입니다. 센서, 광학 모듈, 검사 소프트웨어, 완성 시스템은 파는 것이 다릅니다. 시장 규모조차 조사 기관마다 다릅니다. 마켓앤마켓은 2025년 158억 3천만 달러, P&S 마켓리서치는 2024년 127억 달러로 집계했습니다. 순위 상단 벤더를 도입하고도 현장에 맞지 않는 사례가 있습니다. 순위 확인 다음에는 결함 정의부터 미검과검률 명문화까지
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비전 검사 업체, 어떻게 고를까? 유형부터 선정 체크리스트까지
핵심 요약 비전 검사 업체는 크게 하드웨어 중심통합 SI소프트웨어(AI) 중심 3가지 유형으로 나뉜다. 업체 선택의 출발점은 "우리 공정의 병목이 장비 부족인가, 판정 부정확(과검육안 의존)인가"이다. 6가지 기준(기술산업 전문성도입 방식비용 ROI운영 내재화지원)으로 비교하고, 미팅에서 10가지 질문으로 검증하라. 이미 장비는 있는데 과검이 많다면, 장비 교체 없이 AI 2차 검증을 얹는 방식이 효과적이다. 비전 검사 업체, 왜 이렇게 고르기 어려운가
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AI 검사 솔루션 완벽 가이드 - 시장원리부터 도입 장벽 넘는 법까지
제조 라인에서 AI 검사 솔루션이 카메라로 제품 표면 결함을 자동으로 검출하는 모습 "불량 하나가 출하된 뒤에야 발견되면, 그 손실은 어디까지 번질까요." 제조 현장에서 품질은 늘 최우선이지만, 사람 눈에 기대는 검사는 느리고 기준도 흔들립니다. 그래서 카메라와 AI로 결함을 자동 판별하는 AI 검사 솔루션이 빠르게 확산되고 있습니다. 이 글에서는 AI 검사 솔루션이 무엇인지, 왜 지금 주목받는지, 도입이 자꾸 멈추는 이유와 그 장벽을 넘는 방법까지 순
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AOI 과검률, 작년보다 나빠지고 있진 않나요? - 1530%로 오르는 이유와 3%로 줄이기
AOI 과검률을 '원래 이 정도'라고 여기고 계신가요? 문제는 그 숫자가 고정값이 아니라는 데 있습니다. 한 전자제조사는 초기 12% 수준이던 룰 기반 AOI 과검률이 제품 다양화부품 고밀도화가 겹치면서 18개월 만에 30%까지 올랐습니다. 라인은 그대로인데 과검만 두 배 넘게 늘어난 셈입니다. 룰 기반 AOI 과검률은 흔히 1530%로 나타나고, 부품이 촘촘해질수록 상단(30%)에 가까워집니다. 게다가 과검률이 15%를 넘어서면 작업자가 알람을 신뢰하
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PCB 검사 업체, 어떻게 고를까 - 유형별 지형도와 선정 기준
핵심 요약 PCB 검사 업체는 국내 장비 제조사(하드웨어), 국내 AI딥러닝 검사 소프트웨어 전문기업, 글로벌 선도기업 세 갈래로 나뉩니다. 업체를 고르기 전, 우리 공정이 Bare AOISPIAOIAXIAFVI 중 어디인지부터 정리하면 후보가 빠르게 좁혀집니다. 하드웨어는 상향 평준화됐고, 과검을 줄이는 실제 성능은 소프트웨어(AI 판정)에서 갈립니다. 세이지(SAIGE)는 AI 검사 소프트웨어 유형으로, 장비 교체 없이 기존 검사기 위에 AI 필터를
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PCB 검사 솔루션 완벽 가이드 - 룰베이스 비전검사에 AI 필터를 더하다
핵심 요약 PCB 검사 솔루션은 카메라로 촬영한 PCB 이미지를 분석해 결함을 판별하는 AI 비전검사입니다. 핵심은 기존 룰베이스 비전검사(AOIAVIAFVI)에 AI 필터를 더하는 것입니다. 룰베이스는 빠르지만 과검(오버킬)이 1530% 수준이고 비정형 결함에 약합니다. AI 필터가 진짜 불량은 놓치지 않으면서(미검 0.2% 미만) 과검만 1530% 3% 미만으로 정확하게 대폭 줄입니다(필터율 80%). 룰베이스 비전검사는 이미 많은 현장이 쓰는 표준
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왜 현장 안전 AI는 '엣지'로 가는가 - 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 차이
산업 현장에서 온디바이스 AI로 위험을 실시간 감지하는 안전 카메라 핵심 요약 안전 AI의 갈림길은 "영상을 현장에서 판단(온디바이스 AI)할지, 서버로 보내 판단(클라우드 AI)할지"입니다. 안전 현장은 실시간성보안통신 독립성 때문에 엣지(온디바이스)가 유리합니다. 다만 AI는 시간이 지나면 둔해지므로, 성능 유지를 위한 재학습은 클라우드가 맡습니다. 그래서 현장 안전 AI는 '엣지로 판단하고 클라우드로 배우는' 하이브리드로 갑니다. 현장에서 판단할까
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Offices
Where the company hires and what each office is for
Cities
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Countries
1
Busiest office
Seoul
Seoul
South Korea
HQ
세이지
5 open roles 2 posted in 90 days 20% engineering
hires for Industrial Engineering, AI/ML, Product
대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 374, 3층