[CTO] AI Scientist_음성인식/합성 경력채용

AI Scientist (음성인식/합성)

Foundation리서치팀은 B2C·B2B 전반의 미래 서비스를 이끌 차세대 AI를 연구하며, 텍스트·음성·비전 등 파운데이션 모델을 실제 서비스에 녹여 차별화된 가치를 만드는 팀입니다.

• 우리팀에서 하고 있는 일(주요 R&R)

• 음성·멀티모달·LLM 분야 최신 기술 동향 분석 리포트 작성 및 기술가능성 탐색

• AI 핵심 기술 전반에 대한 선행 연구 및 기술 검증(PoC)

• End-to-End 기반 차세대 AI 멀티모달 연구(텍스트/음성/비전)

• 수행업무

• 음성 AI 핵심 기술(STT, TTS, 화자인식, 음성향상) 선행 연구 및 기술 검증

• 실시간 대화 환경을 고려한 음성 AI 모델 구조 및 추론 방식 연구

• 저지연·경량화·응답 안정성을 중심으로 한 음성 AI 기술 방향성 연구

• End-to-End Speech LLM 및 음성·멀티모달 파운데이션 모델 구조 연구

• 음성 신호 기반 이벤트 검출 기술 (Sound Event Detection) 연구

• 대규모 음성·멀티모달 데이터 활용 전략 수립 및 연구 결과 공유
  기술 문서, 리포트, 내부 세미나를 통한 연구 결과 공유

• 업무경험

• 음성 AI 모델 연구 또는 실험 프로젝트 수행 경험

• 실시간 또는 스트리밍 환경을 고려한 모델 분석 또는 실험 경험

• 모델 성능 분석 또는 추론 효율 개선 관련 실험 경험

• LLM 또는 멀티모달 모델 관련 연구·실험 경험

• 실제 환경의 소음 섞인 음향 데이터를 정교하게 분류 및 탐지해 본 실무 경험

• 연구 결과 정리 및 기술 문서 작성 경험

• 필요역량

• ASR(CTC, RNNT, Conformer), TTS(VITS, Tacotron 계열),

• Speaker/Enhancement 모델 구조 이해

• 논문을 기반으로 모델을 재현하고 성능을 해석할 수 있는 역량

• Streaming inference, chunk-based processing, online/offline 구조에 대한 이해

• 대화형 시스템에서의 latency·stability 개념 이해

• Quantization, Distillation, Inference optimization 개념 이해

• 성능·레이턴시·안정성 간 균형을 정량적으로 평가하는 능력

• Transformer, LLM pre-training/fine-tuning 구조 이해

• Speech–Text–Multimodal 연결 구조 및 학습 방식에 대한 이해

• Librosa/PySTFT 등을 활용한 전처리, Weakly-labeled data 학습 경험

• 소리 데이터셋(Audio Set 등) 핸들링, 실시간 추론을 위한 모델 경량화 경험

• 실험 설계 및 결과를 논리적으로 해석·정리하는 능력

• 기술 내용을 비전문가도 이해할 수 있도록 구조화하는 커뮤니케이션 역량

석사이상

관련직무 경력 2년 이상

• 지원자격은 상세내역 참고 - 해외여행 및 건강상 결격사유가 없는 자 - 남성의 경우 병역필 또는 면제자 - 지원 방법 : LG Careers (careers.lg.com)을 통한 온라인 접수만 가능 (E-Mail 및 우편/방문접수 불가) - 관련 문의 : LG Careers (careers.lg.com) 내 '채용문의' - '1:1질문하기'를 이용해주시기 바랍니다.
• 제출 기한 : 2026년 5월 25일(월) 23:00 까지 - 마감 시간 전 작성완료 후 제출하여야 정상적으로 지원이 됩니다.
• 국가보훈대상자 및 장애우는 관계법령에 의거 우대합니다. (면접 시 증빙제출) - 입사지원서는 모든 사항을 정확히 입력해야 하며, 추후 입력사항이 허위로 판명될 경우 입사(합격)가 취소됩니다.