Deep Learning Engineer (음성 인식 및 keyword spotting, wake up word 기능 개발)
Gangnam-gu, Seoul (Gangnam Station)
ENGINEERING – AI /
Full-time/정규직 /
Hybrid
42dot Audio 팀은 차량 안에서 사용자가 보다 편하게 차량과 소통할 수 있는 음성기술을 개발합니다. 42dot의 WWD(Wake-up Word Detection, 호출어 인식)기술은 사용자의 발화 중 호출어를 인식하여, 사용자가 음성만으로도 차량과 소통할 수 있도록 돕습니다.
책임 (Responsibilities)
- WWD 모델 설계 및 음성 데이터베이스 구축
- On-device용 batch/streaming WWD application 개발 (linux, android)
- Hardware efficient 모델 개발 및 최적화
자격요건 (Qualifications)
- 유관 경력 2년 이상 (석사 신입 지원 가능)
- 음성 신호처리에 대한 기본 개념/지식을 보유하신 분
- WWD 관련 분야에서 최신 기계학습/인공지능에 대한 연구경험을 보유하신 분
- On-device (edge device) 에서의 application 개발 능력을 보유하신 분 (linux, android)
- 독창적인 기술 제시 및 문제 해결을 위한 프로그래밍 능력을 보유하신 분 (C/C++/Python/shell 등)
- 오픈소스 기반 딥 러닝 프레임워크 활용 능력을 보유하신 분 (PyTorch/TensorFlow/Keras/Caffe 등)
우대사항 (Preferred Qualifications)
- vcs(git)에 대한 이해와 사용해본 경험이 있으신 분
- 단위 테스트, 정적 분석, 테스트 자동화 및 CI/CD에 대한 기본 개념을 알고 계신분
- WWD 기술을 개발하여 실제 상용화/서비스를 한 경험이 있으신 분
- Transformer, CNN 기반의 batch/streaming WWD 연구 경험을 보유하신 분
- False trigger mitigation과 joint network를 이용한 WWD 연구 경험을 보유하신 분
- User-defined WWD 관련 연구 경험을 보유하신 분
- Keyword spotting/음성인식/기계학습/인공지능 분야 상위급 저널/학회 논문 저자
- 상기 관련 분야 석/박사 학위 보유 및 수료자
전형절차 (Interview Process)
- 서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격
- 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
참고사항 (Additional Information)
- 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
- 모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 이력서와 함께 지원하시고자 하는 포지션의 URL을 recruit@42dot.ai으로 전송 부탁드립니다.)
- 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
- 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
- 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.
