Speech LLM Research Scientist Internship

담당업무

• Cascaded STT→LLM→TTS 기반 SpeechLLM 연구

• STT→LLM→TTS Cascaded 파이프라인 스트리밍화 및 Sub-Second 저지연 최적화

• VAD 기반 Half-Duplex 턴 분할의 한계 개선을 위한 VAD-Free 및 Chunk 단위 Micro-Turn 처리

• 모듈 간 오류 전파 감소와 Paralinguistic 정보 손실 완화를 위한 컨텍스트 전달·정렬 기법 연구

• End-to-End Full-Duplex SpeechLLM 모델 아키텍처 연구

• 자연스러운 Turn-Taking, Barge-in, Backchannel, 발화 겹침 처리 및 Stream Synchronization 모델링

• Audio Encoder–LLM 간 Modality Alignment 및 Speech Tokenizer·Neural Codec 연구

지원자격

• Cascaded(STT→LLM→TTS) SpeechLLM 연구·개발 경험

• Full-Duplex SpeechLLM 연구·개발 경험

• Turn-Taking, Barge-in, Backchannel 등 대화 상호작용 모델링 연구 경험

• Speech Tokenizer 및 Neural Codec 기반 음성 표현 활용 경험

• 6개월 이상 근무 가능

우대사항

• AI 관련 Top-Tier 학회 논문 발표 또는 연구 참여 경험

• 대상 학회: ICASSP, Interspeech, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICLR 등

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트 및 인성검사(LG Way Fit Test)

3. 기술면접(온라인)

4. 입사

접수방법

• 지원서 작성 및 이력서·경력기술서 제출

• 이력서·경력기술서 PDF 제출 권장

• 포트폴리오 선택 제출

• Github, LinkedIn, Google Scholar 등 링크 입력 가능

마감기한

채용시 마감