TTS AI Research Engineer

## 현재 해결해야 할 핵심 과제

- 자연스러운 인토네이션 개선: 페르소나별 말투와 억양을 정확히 재현하는 TTS 모델 개발

- 감정 표현 고도화: 웃음소리, 한숨, 감탄사 등 자연스러운 감정 표현이 가능한 TTS 구현

- 첫 토큰 지연 최소화: 실시간 대화를 위한 ultra-low latency TTS 시스템 구축

##  핵심 연구개발 영역

- Realtime Conversational Voice Cloning: 대화 상황에 최적화된 실시간 음성 복제 기술 개발

- 페르소나 기반 Expressive TTS: 캐릭터별 고유한 음성 스타일과 감정을 반영한 개인화 음성합성 엔진

- Neural Audio Codec 최적화

- TTS 데이터 파이프라인: 음성 데이터 전처리, 정제, 증강을 통한 모델 성능 향상

• 컴퓨터 공학, 전기전자공학, 또는 관련 분야 석사 이상 또는 이에 준하는 실무 경험 보유

• TTS/음성합성 연구개발 경험 3년 이상
• PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크에 대한 깊은 이해와 활용 경험
• 최신 딥러닝 기반 TTS 알고리즘 (FastSpeech, VITS, XTTS 등) 구현 및 커스터마이징 경험
• 음성신호처리 기초 지식: FFT, STFT, Mel-spectrogram, MFCC 등의 이해와 활용
• TTS 모델 학습 파이프라인 구축 경험: 데이터 전처리, 학습, 추론 및 튜닝 전반
• Python 및 관련 오디오 처리 라이브러리 (librosa, torchaudio 등) 숙련도
• 영어 기술 문서 이해 및 작성 가능한 수준의 언어 능력
• 경력 3년 이상 ~ 5년 이하

• 석사졸업이상 지원가능

📋 우대사항

• 실시간 대화형 TTS 구현 경험 (특히 첫 토큰 지연 최소화)
• Emotional & Expressive TTS: 웃음, 한숨, 감탄사 등 자연스러운 감정 표현 구현 경험
• Voice Cloning 및 Conversational TTS 개발 경험
• 음성합성 관련 국제학회 논문 발표: Interspeech, ICASSP, NeurIPS, ICLR 등
• 최신 TTS 모델 실험 경험: VITS, XTTS, NeuralSpeech, SpeechT5, Bark, CSM 등
• Neural Vocoder 최적화: WaveNet, WaveGlow, HiFi-GAN, BigVGAN 등 실시간 인퍼런스 구현 경험
• Neural Audio Codec 모델 실험 및 최적화 경험: SNAC, Soundstream, encodec 등
• 음성학(Phonetics) 또는 언어학 배경지식 (인토네이션 패턴 이해)
• TTS 상용 서비스 적용 및 운영 경험 (API 서버 구축, 배포 등)
• MLOps 및 모델 서빙 경험 (Docker, Kubernetes, 클라우드 서비스)

📋 기술스택

• 프로그래밍 언어: Python, TypeScript/JavaScript
• 딥러닝 프레임워크: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers
• 데이터베이스: PostgreSQL, Redis
• 클라우드 서비스: AWS
• 컨테이너 오케스트레이션: Docker
• CI/CD: GitHub Actions
• 버전 관리: Git
• 협업 도구: Slack, Jira, Notion
• AI 도구: ChatGPT, Claude, Cursor

📋 근무환경 및 복지

• 주 5일 근무
• 자율 시차 출퇴근 (산업기능요원/전문연구요원은 병무청에서 허가하는 유연근무제)
• 강남구 선정릉역 도보 1분 미만 거리의 단독 오피스
• 최신 업무용 개인 맥북 제공 (맥북M4)
• 고성능 GPU 서버 지원 (음성 모델 학습용)
• ChatGPT Pro or Claude / Cursor 구독 지원
• 동료들의 생일 축하 & 선물
• 그룹 액티비티 서포트
• 자율복장