[다글로] AI Researcher

연구했던 분야를 고려하여 액션파워에서의 연구 주제를 정합니다.

[음성, 음향 관련 연구개발]

• AI 받아쓰기 서비스 다글로가 여러분의 이야기를 더 정확히 받아 쓸 수 있도록 Speech-to-Text 기술을 개발합니다.
• 소리를 단순히 문자로 옮기는 것을 넘어, 맥락까지 이해하며 받아쓰는 언어모델 기반 음성인식을 연구합니다. LLM을 백본으로 삼는 decoder-only ASR, speech-LLM 통합 아키텍처 등 최신 구조를 연구합니다.
• 여러 화자가 등장하는 음성에서 누가 이야기를 하는지 구분해주는 Speaker Diarization 기술을 개발합니다.
• 목소리를 생체암호로 사용해 본인을 확인하는 Speaker Identification/Verification 기술을 개발합니다.
• 잡음이 섞여 있거나 녹음 상태가 좋지 못한 음성을 복원해주는 Speech Enhancement 기술을 개발합니다.
• 음성의 특정 구간이 어떤 음성인지 정확히 추출하고 분류해주는 Sound Event Detection/Classification 기술을 개발합니다.

[자연어처리 및 LLM 관련 연구개발]

• 방대한 텍스트로부터 배운 지식을 액션파워의 서비스 환경에 맞게 다듬는 언어모델을 연구합니다. Pretraining, Finetuning, Instruction Tuning, RLHF/DPO 등 다양한 기법을 활용해 도메인 특화 언어모델을 연구/개발합니다.
• 모델이 필요한 정보를 스스로 찾고, 도구를 활용해 답을 완성하도록 만드는 기술을 연구합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation), Agent, Tool Use 등 LLM을 실제 서비스에 적용하기 위한 최신 기술을 연구합니다.
• 받아쓰기 이후 이어지는 텍스트 구조화 및 지식화 기술을 연구합니다. 받아쓴 글을 요약/정리하는 Text Summarization 기술, 정리된 내용을 잘 검색할 수 있도록 지식을 체계화 하는 Text Classification 기술, 체계화된 지식을 바탕으로 찰떡같이 원하는 정보를 검색하고 답변하는 Question Answering 기술을 개발합니다.

[AI 최적화 및 인프라 MLOps & Optimization]

• 추론 최적화 및 경량화를 통해 대규모 트래픽을 처리하면서 운영 비용을 최적화합니다. Model Pruning, Quantization(AWQ/GPTQ 등), TensorRT-LLM/vLLM 등을 활용한 추론 속도 및 비용 최적화 기술을 깊이 연구합니다.
• MLOps 및 파이프라인 자동화를 통해 방대한 데이터가 모델의 성능 향상으로 이어지는 선순환 구조를 만들고 있습니다. AI 모델 학습부터 서빙, 모니터링, 성능 평가까지의 E2E 파이프라인 자동화를 연구합니다.

[그 외 인공지능 관련 기술 연구개발]

• XAI(Explainable AI)
• Adversarial Attacks/Defenses

• 자동화를 좋아하고, 귀찮고 반복적인 작업을 컴퓨터에게 맡겨 생산적인 활동에 집중할 수 있으신 분
• 최신 기술을 바탕으로 아이디어를 실제 서비스 및 제품으로 상용화하는 데 열정이 있으신 분
• 데이터와 결과를 분석하고 패턴을 발견하여 문제를 해결할 수 있으신 분
• 대학에서 인공지능이나 컴퓨터 공학을 공부하셨거나 관련 경험을 가지신 분
• 컴퓨터 기초 지식이 탄탄하고 컴퓨터 구조, 알고리즘, 최적화에 대한 이해가 있으신 분
• PyTorch, TensorFlow, JAX 등 딥러닝 프레임워크를 활용해본 경험이 있으신 분
• Linux, Docker, Git 등 다양한 개발환경 및 개발툴에 능숙하신 분
• 음성·음향, 자연어처리, LLM 등 AI 관련 기술을 연구하고 실제 서비스에 적용해본 경험이 있으신 분

• AI 관련 학위 및 연구 실적 또는 인공지능 업계 경험이 있으신 분
• 컴퓨터과학 및 머신러닝 관련 학회·저널 논문 게재 경험이 있으신 분
• AI/음성/LLM/최적화 분야에 전문성이 있으신 분
• Speech-to-Text, Speaker Diarization, Speaker Identification/Verification, Speech Enhancement 등 음성 AI 기술 경험이 있으신 분
• LLM Pretraining, Finetuning, Instruction Tuning, RLHF/DPO 등 언어모델 연구 경험이 있으신 분
• RAG, Agent, Tool Use 등 LLM 기반 AI 시스템 연구개발 경험이 있으신 분
• Model Pruning, Quantization, TensorRT-LLM, vLLM 등 AI 모델 추론 최적화 경험이 있으신 분
• AI 모델 학습부터 서빙, 모니터링, 성능 평가까지 MLOps 파이프라인 구축 경험이 있으신 분
• 알고리즘, Kaggle, 해커톤 등 각종 대회 수상 또는 출전 경험이 있으신 분

• 필수서류 : 경력 중심의 이력서 (자유양식/필수)
• 서류전형 ＞ 과제전형＞ 1차 면접(직무 적합성) ＞ 2차 면접(Culture Fit) ＞ 처우협의 ＞ 최종합격
• 과제전형은 서류전형 합격자에 한해 진행되며, 과제 내용과 일정은 메일로 상세히 안내드릴 예정입니다.
• 수습기간 3개월