2026 US Fair 모집 (AI/Token Optimization)

자격 요건

- 음성인식·음성합성·자연어처리 및 딥러닝에 대한 이해 - Transformer 기반 생성 모델 및 PyTorch 학습/추론 파이프라인 구현 역량 - 최신 Speech LM 및 멀티모달 논문을 구현/검증할 수 있는 역량 - 연구 결과를 실제 동작하는 서비스 수준으로 구현할 수 있는 역량 - 음성신호처리와 딥러닝 기반 화자 임베딩·메트릭 러닝에 대한 이해 - 화자분할·화자검증 파이프라인과 DER·EER 등 평가 지표에 대한 이해 - Python, PyTorch를 활용한 음성 데이터 처리 및 모델 구현 역량 - 실환경 데이터의 문제를 분석하고 서비스 수준으로 개선할 수 있는 역량 - Contextual bandit 및 online learning 에 대한 이해 - Preference learning 또는 reward modeling 을 시스템에 적용할 수 있는 역량 - 품질·비용·latency·안전성을 결합한 multi-objective reward 및 constrained optimization 설계 역량 - Transformer, Attention, Autoregressive Decoding 등 대규모 언어모델(LLM)의 구조와 학습·추론 원리에 대한 깊은 이해를 보유하신 분 - Python 및 PyTorch를 활용하여 LLM을 구현하고 Fine-tuning, 성능 분석 및 실험을 수행할 수 있는 분 - 다음 연구 분야 중 하나 이상에 대한 연구 또는 실무 경험을 보유하신 분 ① Model Compression (Knowledge Distillation, Pruning 등) ② Model Quantization (PTQ, QAT 등) ③ Inference Optimization (Speculative Decoding, KV Cache 최적화 등) - 최신 AI 논문과 오픈소스 기술을 빠르게 이해하고 직접 구현·재현하며 서비스 적용 가능성을 검증할 수 있는 분 - 연구 가설 수립, 비교 실험 설계, 벤치마크 수행 및 정량적 평가를 통해 결과를 논리적으로 분석할 수 있는 분 - vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 LLM 서빙 프레임워크에 대한 이해 또는 활용 경험을 보유하신 분 - 분산 학습 및 분산 추론 환경에 대한 기본적인 이해를 보유하신 분