LG유플러스는 앞서가는 통신서비스로 고객의 삶을 여유롭고 편리하게 만듭니다 1996년 7월 11일 설립 이래 현재까지 고객의 삶에 의미있는 변화를 만들기 위해 노력해왔습니다. 이동통신사업과 초고속 인터넷, VoIP(데이터 음성통화), IPTV서비스로 구성된 결합서비스와 각종 솔루션 및 데이터 서비스 사업을 꾸준히 발전시켜 왔으며, 2012년에는 세계 최초로 LTE전국망을 구축해 초고속, 고품질 서비스를 제공했습니다. 5G 및 IoT시대에도 고객에게 여유와 행복, 편의를 가져다 줄 새로운 생활가치를 만들어 나가도록 최선을 다하겠습니다.
Foundation리서치팀은 B2C·B2B 전반의 미래 서비스를 이끌 차세대 AI를 연구하며, 텍스트·음성·비전 등 파운데이션 모델을 실제 서비스에 녹여 차별화된 가치를 만드는 팀입니다.
주요 업무
음성 AI 핵심 기술(STT, TTS, 화자인식, 음성향상) 선행 연구 및 기술 검증
실시간 대화 환경을 고려한 음성 AI 모델 구조 및 추론 방식 연구
저지연·경량화·응답 안정성을 중심으로 한 음성 AI 기술 방향성 연구
End-to-End Speech LLM 및 음성·멀티모달 파운데이션 모델 구조 연구
음성 신호 기반 이벤트 검출 기술 (Sound Event Detection) 연구
대규모 음성·멀티모달 데이터 활용 전략 수립 및 연구 결과 공유
기술 문서, 리포트, 내부 세미나를 통한 연구 결과 공유
자격요건
석사이상
인공지능 관련 전공
■ 필요 경험/경력
음성 AI 모델 연구 또는 실험 프로젝트 수행 경험
실시간 또는 스트리밍 환경을 고려한 모델 분석 또는 실험 경험
모델 성능 분석 또는 추론 효율 개선 관련 실험 경험
LLM 또는 멀티모달 모델 관련 연구·실험 경험
실제 환경의 소음 섞인 음향 데이터를 정교하게 분류 및 탐지해 본 실무 경험
연구 결과 정리 및 기술 문서 작성 경험
■ 필요역량
ASR(CTC, RNNT, Conformer), TTS(VITS, Tacotron 계열), Speaker/Enhancement 모델 구조 이해
논문을 기반으로 모델을 재현하고 성능을 해석할 수 있는 역량
Streaming inference, chunk-based processing, online/offline 구조에 대한 이해
대화형 시스템에서의 latency·stability 개념 이해
Quantization, Distillation, Inference optimization 개념 이해
성능·레이턴시·안정성 간 균형을 정량적으로 평가하는 능력
Transformer, LLM pre-training/fine-tuning 구조 이해
Speech–Text–Multimodal 연결 구조 및 학습 방식에 대한 이해
Librosa/PySTFT 등을 활용한 전처리, Weakly-labeled data 학습 경험
