Deep Learning Engineer (음성 인식 및 wake word detection 개발)
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Job Summary
Design STT and wake word detection acoustic and language models, building corresponding voice databases. Develop server and on-device batch/streaming voice applications for Linux and Android environments. Optimize hardware-efficient models to ensure performance across diverse targets. This role connects cutting-edge AI research directly to product implementation at Gleo AI, focusing on next-generation voice interfaces that understand user intent and context in vehicle environments. Candidates will publish technical achievements in top-tier academic venues while solving unique problems in infinite domains and varied user expressions.
Required Qualifications
- 2년 이상의 유관 경력
- 음성 신호처리에 대한 기본 개념/지식 보유
- STT 또는 WWD 관련 분야에서 최신 기계학습/인공지능에 대한 연구경험 보유
- On-device (edge device) 에서의 application 개발 능력 보유 (linux, android)
- 독창적인 기술 제시 및 문제 해결을 위한 프로그래밍 능력 보유 (C/C++/Python/shell 등)
- 오픈소스 기반 딥 러닝 프레임워크 활용 능력 보유 (PyTorch/TensorFlow/Keras/Caffe 등)
Desired Qualifications
- vcs(git)에 대한 이해와 사용해본 경험
- 단위 테스트, 정적 분석, 테스트 자동화 및 CI/CD에 대한 기본 개념
- STT 기술을 개발하여 실제 상용화/서비스한 경험
- SSL(Self Supervised Learning), AED(Attention based Encoder-Decoder) 기반의 STT 연구 경험
- Multi lingual STT 연구 경험
- 음성인식용 언어모델 관련 연구 경험
- 음성인식/기계학습/인공지능 분야 상위급 저널/학회 논문 저자
- 상기 관련 분야 석/박사 학위 보유 및 수료
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