Machine Learning Engineer – Model Training

Role Overview

• 제품 문제를 해결하기 위한 자체 AI 모델을 설계하고 학습합니다
• 초기에는 TTS/STT 모델의 성능 개선과 음성 품질 향상을 주요 과제로 다룹니다
• 데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 평가까지 end-to-end ML pipeline을 구축합니다
• 음성 품질(자연스러움, 발음 정확도, 감정 표현 등)을 정량적으로 평가하고 개선합니다
• inference latency 및 비용을 고려한 효율적인 모델 구조와 서빙 방식을 설계합니다
• 제품 엔지니어들과 협업하며 연구 결과를 실제 서비스에 적용합니다
• 소규모 팀에서 기술 방향성과 연구 로드맵을 함께 설계합니다
• 향후 경량 LLM, 라우팅 모델 등 다양한 AI 모델 문제를 탐색하고 연구합니다

Requirements

• TTS 또는 STT 모델을 직접 학습시키고 서비스에 적용해본 경험
• PyTorch 기반으로 음성 모델을 end-to-end로 학습시켜본 경험
• Transformer 기반 음성 모델 구조에 대한 깊은 이해
• 음성 데이터셋 구축 및 데이터 품질 개선 경험
• GPU 환경에서 모델 학습을 수행해본 경험 (multi-GPU 등)
• 모델 성능 개선 과정에 깊이 관여해본 경험

Tech Stack

• PyTorch

Benefits

• 개인정보 처리방침 동의 필요
• 자율 출퇴근제
• 역량에 따라 인센티브 지급
• 교육 및 개발 지원