AI 오디오/비디오 알고리즘 개발자

소개

"AI 기반 사운드 기술로 오디오의 미래를 바꾸는 기업, 아스트노바" 아스트노바는 객체 기반 공간 음향 기술을 통해 글로벌 TV/디바이스 제조사들과 협력하며 기존 오디오 포맷의 한계를 넘어서는 AI 사운드 엔진을 개발하고 있습니다. 이제 우리는 이 기술을 세상에 보여주고, 연결하고, 경험하게 만들 웹 개발자를 찾습니다. Springframework, MySQL, React, Python Flask, FastAPI, WebSocket, Chart.js, D3.js, HTML, CSS, JavaScript, JAVA, RESTful API, Git

주요업무

다채널/싱글 채널 기반 음원 분리 (source separation) 알고리즘 연구 객체 기반 음향 분석 및 사운드 트래킹 모델 개발 (DoA, source detection 등) 실시간 오디오 특성 추출 (acoustic feature extraction) 알고리즘 구현 영상 기반 오디오 분석 (lip sync, motion-sound fusion 등) 협업 사운드 씬(Scene) 해석 및 AI 기반 몰입형 오디오 재구성 모델 개발 PyTorch, TensorFlow, Librosa, Soundfile, torchaudio, NumPy, SciPy, OpenCV, ONNX, TensorRT

자격요건

오디오/비디오처리 및 딥러닝 기반 AI 모델 개발 경험 (2년 이상 또는 동등한 연구 경력) 음원 분리(Source Separation), 음향 추정(Acoustic Feature Estimation)에 대한 실무 또는 연구 경험 논문 구현, 사전 모델 커스터마이징 및 데이터셋 구축 능력

우대사항

STFT 기반 스펙트로그램 분석 경험자 HRTF, Binaural Audio, 공간 음향 구조 이해자 DoA(Direction of Arrival), BSS(Blind Source Separation) 관련 연구 경험 AI 기반 사운드 트래킹 또는 영상-음향 멀티모달 학습 경험 CVPR, ICASSP, NeurIPS 등 관련 학회 논문 작성 또는 구현 경험 연구용 논문은 논리구성과 실제 상황화 모델의 차이를 구분하고, 제품화에 기여 가능한 태도

혜택 및 복지

AI 기반 사운드 객체 분석 기술로 글로벌 TV 제조사들과 상용화 협력 중입니다. 미국, 중국, 한국 3개 거점에서 동시에 사업을 확장 중이며, 자체 플랫폼 출시도 예정되어 있습니다. 우리가 만드는 웹은 단순한 페이지가 아니라, AI 오디오 기술의 창(窓)입니다.