Research Engineer, Symbolic Music Data

주요업무

• Audio, Score, MIDI 상호 변환을 위한 표준 데이터셋 스펙 정의 및 데이터 파이프라인 구축 • 변환 품질 측정을 위한 evaluation suite와 베이스라인 설계 및 지속 개선 • Beat tracking, transcription, OMR 포함 모델 개발 및 학습, 추론 시스템 연계 • 실제 서비스에서 발생하는 annotation 케이스 수집 및 데이터, 모델 개선 반영

자격요건

• PDF, MusicXML 등 비정형 또는 이질적인 symbolic 입력 포함 표현 정규화 및 학습 가능 형태 변환 역량 • ML 모델 설계 또는 핵심 기여 포함 publication, 또는 그에 준하는 연구 성과 • From scratch 모델 설계 및 학습 경험, 데이터 구성과 학습 전략의 자율적 의사결정 경험

우대사항

• 대규모 모델 학습 경험, large scale pretraining 또는 efficient training 관련 경험 • Computer use automation, agentic AI systems 등 연구와 개발 생산성을 높이는 자동화 경험 • 연주, 퍼포먼스 기반 downstream task 설계 및 평가 지표 연결을 위한 문제 정의 역량 • 실험 자동화, 데이터 버저닝, 재현성 높은 연구 환경 구축 경험

기술스택

Tensorflow

채용절차

• Application and résumé review • Role specific interview • Skills based assessment • Culture fit interview • Reference check and offer discussion • Start date coordination and onboarding