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정규직
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석사
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Speech기술팀은 ixi-O, AICC 등 서비스에 적용되는 음성인식·음성합성·화자인식 기술을 개발·고도화하고, 향후 상용화를 위한 차세대 Voice-to-Voice 음성 대화 기술을 선행 연구하는 조직입니다.
Full-duplex 음성 대화 시스템 및 cascade 파이프라인 설계·고도화 End-to-end Speech LLM 연구 및 duplex 대화 학습 대화 제어, turn-taking 및 비언어·멀티턴 정보 처리 ASR, TTS 및 Speech LLM 파인튜닝·품질 개선과 저지연 최적화 실환경 대화 음성 학습 데이터 파이프라인 및 품질 기준 구축 실사용 로그 기반 품질 이슈 분석 및 개선 반복
인공지능 관련 전공 석사이상 관련직무 경력 2년 이상 reaming ASR, incremental TTS, VAD 또는 barge-in을 활용한 실시간 음성 시스템 개발 경험 Speech LLM, LLM, speech tokenizer, neural audio codec 또는 멀티모달 모델을 학습·파인튜닝한 경험 Turn-taking 예측, backchanneling, 음성 감정 인식, VAD 고도화, paralinguistic feature 또는 멀티턴 상태 관리 경험 ASR, TTS, Speech LLM 또는 LLM 중 한 영역 이상의 모델 학습·파인튜닝·평가 및 품질 개선 경험 정제되지 않은 실환경 음성을 화자 분리, 구간 분할, 전사 정제, forced alignment, 품질 필터링을 거쳐 학습용으로 가공한 경험 실사용 로그와 주관·객관 평가를 활용해 음성 서비스 품질 이슈를 분석하고 개선한 경험 Full-duplex 대화 구조와 cascade 파이프라인을 설계하고, 컴포넌트 간 지연·동기화·컨텍스트 복원 문제를 분석하여 개선할 수 있는 역량 논문과 오픈소스 구현을 이해·재현하고, 음성 표현과 언어 모델을 연결하는 구조 및 duplex 대화 학습 방법을 설계할 수 있는 역량 운율·멈춤·웃음·감정·말투·의도 등 전사에서 손실되는 정보를 음성 특징으로 추출하고 대화 제어 및 응답 생성에 반영할 수 있는 역량 Python·PyTorch 기반 딥러닝 학습, 음성 신호 처리 기본기, TTS 제어 및 모델 구조 설계·경량화를 통한 TTFA 개선 역량 다화자·중첩 발화·채널 분리 데이터 처리, 개인정보 비식별 및 데이터 취급 기준 수립, 대화 턴 재구성과 비언어 라벨링 가이드 설계 역량 대화 실패 유형 정의, 한국어 구어체·존댓말·코드 스위칭 분석, MOS 등 주관 평가 설계·운영 및 Git 기반 협업 역량
박사이상 관련직무 경력 5년 이상
서류전형 인성검사/코딩테스트 1차면접 2차면접 평판조회/처우협의 건강검진 입사
