[집중채용] Deep Learning Engineer (음성 인식 및 wake word detection 개발)

About the Team & Mission Gleo AI는 다양한 차량 환경에서도 사용자의 음성을 정확하게 이해하고, 이를 LLM 기반 AI Agent가 자연스럽게 활용할 수 있도록 연결하는 음성 AI 기술을 개발하고 있습니다. 우리는 단순히 음성을 텍스트로 변환하는 것을 넘어, 사용자의 의도와 맥락을 이해하고 다양한 타겟 디바이스에서 최적의 성능으로 동작하는 AI 기술을 연구합니다. 특히 기존 음성인식 기술이 해결하기 어려웠던 무한한 도메인과 다양한 사용자 표현을 안정적으로 처리하기 위해, STT, Wake Word Detection, On-device AI, LLM, Personal Context를 아우르는 차세대 음성 인터페이스를 만들어가고 있습니다. 최신 AI 연구를 빠르게 실서비스에 적용하는 것은 물론, 새로운 문제를 정의하고 해결하는 과정에서 얻은 기술적 성과를 지속적으로 세계 최고 수준의 학회와 저널에 발표하고 있습니다. Cutting-edge AI 기술을 연구부터 제품까지 직접 연결하며 미래 모빌리티의 새로운 사용자 경험을 함께 만들어갈 엔지니어를 기다립니다. Responsibilities STT 음향/언어 모델 설계 및 음성 데이터베이스 구축 WWD 모델 설계 및 음성 데이터베이스 구축 Server/On-device용 batch/streaming 음성 application 개발 (linux, android) Hardware efficient 모델 개발 및 최적화 Qualifications 유관 경력 2년 이상 (석사 신입 지원 가능) 음성 신호처리에 대한 기본 개념/지식을 보유하신 분 STT 또는 WWD 관련 분야에서 최신 기계학습/인공지능에 대한 연구경험을 보유하신 분 On-device (edge device) 에서의 application 개발 능력을 보유하신 분 (linux, android) 독창적인 기술 제시 및 문제 해결을 위한 프로그래밍 능력을 보유하신 분 (C/C++/Python/shell 등) 오픈소스 기반 딥 러닝 프레임워크 활용 능력을 보유하신 분 (PyTorch/TensorFlow/Keras/Caffe 등) Preferred Qualifications vcs(git)에 대한 이해와 사용해본 경험이 있으신 분 단위 테스트, 정적 분석, 테스트 자동화 및 CI/CD에 대한 기본 개념을 알고 계신분 STT 기술을 개발하여 실제 상용화/서비스를 한 경험이 있으신 분 SSL(Self Supervised Learning), AED(Attention based Encoder-Decoder) 기반의 STT 연구 경험을 보유하신 분 Multi lingual STT 연구 경험을 보유하신 분 음성인식용 언어모델 관련 연구 경험을 보유하신 분 음성인식/기계학습/인공지능 분야 상위급 저널/학회 논문 저자 상기 관련 분야 석/박사 학위 보유 및 수료자 Interview Process 서류 전형 1차 면접 (화상, 1시간 내외) 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외) 처우 협의·입사 Additional Information 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, [email protected]로 문의해 주시기 바랍니다. 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다. 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다. 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다. 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.