채용 상세
STT-LLM-TTS Cascaded 구조 및 End-to-End Voice-to-Voice(Speech LM) 모델 연구/개발- 실시간 대화를 위한 스트리밍 추론, 텐테이징·끼어들기 처리, function calling 및 응답지연 최적화- 음성/텍스트 데이터 구축, 대규모 학습/평가 및 모델 고도화- 모델 경량화·최적화를 통한 상용 서비스 적용 및 품질 개선- 실시간(스트리밍) 화자분할 및 다화자 오프라인 화자분할 모델 연구/개발- 화자 임베딩(ECAPA-TDNN, SSL 기반 등) 및 성문인증(화자검증·식별)
위변조(Deepfake)탐지 모델(Anti-Spoofing) 개발- 잡음·원거리·중첩 발화 데이터 구축 및 DER-EER 기반 성능 개선- 실시간 스트리밍 화자분할·성문인증 기능의 서비스 개발 및 적용- LLM 요청 별 최적 모델과 inference budget을 선택하는 adaptive routing system 개발- 자연어/소형 언어모델을 이용해 요청의 Task, 난이도
모델별 성공확률, 예상 비용 및 불확실성을 추정하고 라우팅하는 모델 라우터 개발- Contextual Bandit과 Off-Policy Evaluation을 통해 피드백 기반라우팅 정책이 지속 개선되는 Flywheel 구조 적용- LLM의 품질 저하를 최소화하면서 추론 효율을 향상시키기 위해 Pruning, Knowledge Distillation, Quantization 등 모델 압축(Model Compression) 기술을 연구·개발하고 적용합니다.
Speculative Decoding, KV Cache 최적화 등 최신 추론 가속(Inference Optimization) 기술을 연구하고, 실제 서비스 환경에 적합한 최적화 방안을 설계·검증합니다.
GPU, NPU, CPU, TPU 등 다양한 AI 프로세서의 구조와 성능 특성 연구- GPU와 XPU를 통합한 Hybrid AI Computing 인프라 설계 및 구축 기술 개발- Transformer 기반 처리 파이프 라인 이해 및 파이프라인 분리, HW 최적화- vLLM 등 LLM Serving Engine의 XPU Backend 및 Token Optimization 기술 연구채용 전형 희망자 외에 'US Fair 참석 희망자(학/석/박사 또는 경력사원)'도 동시 모집함. 행사 주요 내용: LG유플러스 연구개발 현황, 기술 로드맵 및 전략, 조직 문화 등 공유, CTO, CHO, CISO 등 경영진과의 네트워킹 및 석식 만찬 포함
지원 자격
자격요건: 현재 미국/캐나다에 거주 중인 학/석/박사 또는 경력사원으로 LG유플러스에 입사 가능한 자 / 전공: 컴퓨터공학, IT통신 관련 전공, 전자-전기공학, 인공지능, 소프트웨어, 컴퓨터시스템, 시스템반도체 및 관련 전공
우대사항
행사 참여를 위한 왕복 항공권 및 호텔 숙박 제공 (US Fair 참석 희망자 대상)