[CTO] Speech AI 경력 채용

[LG유플러스] [CTO] Speech AI 경력 채용

■ 수행업무

- Full-duplex 음성 대화 시스템 및 cascade 파이프라인 설계·고도화

- End-to-end Speech LLM 연구 및 duplex 대화 학습

- 대화 제어, turn-taking 및 비언어·멀티턴 정보 처리

- ASR, TTS 및 Speech LLM 파인튜닝·품질 개선과 저지연 최적화

- 실환경 대화 음성 학습 데이터 파이프라인 및 품질 기준 구축

- 실사용 로그 기반 품질 이슈 분석 및 개선 반복

■ 업무경험

- reaming ASR, incremental TTS, VAD 또는 barge-in을 활용한 실시간 음성 시스템 개발 경험

- Speech LLM, LLM, speech tokenizer, neural audio codec 또는 멀티모달 모델을 학습·파인튜닝한 경험

- Turn-taking 예측, backchanneling, 음성 감정 인식, VAD 고도화, paralinguistic feature 또는 멀티턴 상태 관리 경험

- ASR, TTS, Speech LLM 또는 LLM 중 한 영역 이상의 모델 학습·파인튜닝·평가 및 품질 개선 경험

- 정제되지 않은 실환경 음성을 화자 분리, 구간 분할, 전사 정제, forced alignment, 품질 필터링을 거쳐 학습용으로 가공한 경험

- 실사용 로그와 주관·객관 평가를 활용해 음성 서비스 품질 이슈를 분석하고 개선한 경험

■ 필요역량

- Full-duplex 대화 구조와 cascade 파이프라인을 설계하고, 컴포넌트 간 지연·동기화·컨텍스트 복원 문제를 분석하여 개선할 수 있는 역량

- 논문과 오픈소스 구현을 이해·재현하고, 음성 표현과 언어 모델을 연결하는 구조 및 duplex 대화 학습 방법을 설계할 수 있는 역량

- 운율·멈춤·웃음·감정·말투·의도 등 전사에서 손실되는 정보를 음성 특징으로 추출하고 대화 제어 및 응답 생성에 반영할 수 있는 역량

- Python·PyTorch 기반 딥러닝 학습, 음성 신호 처리 기본기, TTS 제어 및 모델 구조 설계·경량화를 통한 TTFA 개선 역량

- 다화자·중첩 발화·채널 분리 데이터 처리, 개인정보 비식별 및 데이터 취급 기준 수립, 대화 턴 재구성과 비언어 라벨링 가이드 설계 역량

- 대화 실패 유형 정의, 한국어 구어체·존댓말·코드 스위칭 분석, MOS 등 주관 평가 설계·운영 및 Git 기반 협업 역량