Deep Learning Engineer (음성 합성 개발)

담당업무

• On-device 및 서버 환경용 TTS 모델 최적화

• NPU 등 AI 가속기 환경에 모델 포팅 및 최적화

• 양자화 기반 모델 경량화 및 성능 최적화

• 실시간 음성 합성 시스템 개발 및 지연시간 최적화

• 다국어·다화자 TTS 모델 개발 및 서비스 적용

• LLM 및 Flow Matching 기반 TTS 모델 연구·개발

• 생성 모델 기반 음성 합성 데이터 구축 및 품질 개선

• 양산 환경에서 발생하는 TTS 모델·서비스 문제 분석 및 해결

자격요건

• 음성 합성(TTS)의 기본 개념과 지식

• 모델 경량화 및 연산 최적화 경험

• Quantization, Memory 및 Latency 최적화 경험

• NPU 등 AI 가속기 환경의 모델 포팅 및 최적화 경험

• TensorRT, ONNX 기반 모델 최적화 경험

• 오디오 신호 처리 이해

• Linux 환경 개발 및 디버깅 경험

• Python, C++, shell 등을 활용한 문제 해결 능력

• PyTorch 등 오픈소스 딥러닝 프레임워크 활용 능력

우대사항

• 새로운 기술과 환경 변화에 유연하게 대응하고 빠르게 학습·적용하는 역량

• AI 기술을 직접 실험하고 결과를 분석해 개선하는 경험과 관심

• 테스트 장비에 모델을 포팅하고 실행 결과와 성능을 분석·개선한 경험

• 양산 환경 문제를 주도적으로 분석하고 해결하는 책임감

• 불확실한 문제에 도전하고 해결책을 찾아 실행하는 역량

• 다국어·다화자 TTS 모델 개발 경험

• 음성·오디오 토큰화 기술 이해 및 관련 연구·개발 경험

• 음성 합성·기계학습·인공지능 분야 상위급 학회 및 저널 논문 저자

• 관련 분야 석·박사 학위 보유 또는 수료

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 면접: 화상, 약 1시간

3. 2차 면접: 대면 또는 화상, 약 3시간

4. 처우 협의 및 입사

추가 안내

• 일정과 진행 상황에 따라 전형 절차 일부 변경 가능

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자 관계 법령에 따른 우대

• 장애인 등록증 소지자 우대

• 지원서에 채용절차법상 요구 금지된 개인정보 제외

• 지원서 허위 사실 확인 시 입사 취소 가능

• 전형 종료 후 지원자 동의하에 평판조회 진행 가능

마감기한

상시채용