세상에는 눈에 보이는 것보다 더 많은 정보가 '소리'에 담겨 있습니다. 사람은 직접 보지 않아도 소리만으로 상황을 인지하고 맥락을 이해하죠. 디플리는 바로 이 지점에서 시작했습니다. 우리는 사운드 AI, 뇌공학, 컴퓨터 과학, 심리학 등 서로 다른 배경을 가진 전문가들이 모여, 소리 데이터를 통해 사람들의 삶을 더 편리하고 안전하게 변화시키겠다는 하나의 비전으로 달리고 있습니다.
[디플리가 걸어온 압도적인 궤적]
우리는 단순한 스타트업을 넘어, 전 세계가 주목하는 기술적 성과를 증명해내고 있습니다.
세계 최고 수준의 기술력: ICASSP 2026/2025/2024, Interspeech 2025 등 글로벌 탑티어 학회 논문 다수 게재
검증된 리더십과 팀 구성: 100억 이상의 투자 유치와 40명 이상의 조직 성장을 이끌어 본 창업진, 그리고 KAIST·서울대·연세대·고려대 출신의 신호처리/오디오 AI 석박사들이 핵심 멤버로 구성
글로벌 파트너십: 구글과 메타(페이스북)의 글로벌 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램 국내 최초 동시 선정된 스타트업
CES 2025 등 국제 무대에서 기술력을 선보이고 있습니다.
[우리가 해결하고 있는 문제 (Our Products)] 디플리는 비언어적 소리를 분석하는 독보적인 기술로 'Physical AI' 시대를 선도합니다.
1. Listen AI Industrial (스마트 팩토리/제조 혁신) "사람의 귀에 의존하던 검사를 AI의 데이터로 대체합니다." KTX 고속열차, 드론, 자동차 엔진 및 부품의 미세한 마모나 이상 진동을 소리로 감별합니다. 현재 제조 공정 청각 검사 분야에서 사실상 유일한 솔루션으로, 다양한 스마트 팩토리 환경에 빠르게 도입되고 있습니다.
2. Listen AI Safety (공공 안전/보안) "CCTV가 보지 못하는 곳의 위험을 가장 먼저 감지합니다." 비명 소리, 총성, "도와주세요"와 같은 위급 상황을 즉각 감지하여 골든타임을 확보합니다. 전국 각지의 공공기관 및 관광지 중심으로 확산 도입이 진행되고 있으며, 해외 글로벌 프로젝트 확장이 진행중입니다.
[디플리가 일하는 방식과 문화]
우리는 탁월한 결과만큼이나 '누구와 어떻게 일하는가' 를 중요하게 생각합니다.
상호 신뢰와 즐거움: 서로에 대한 깊은 신뢰를 바탕으로, 즐겁게 몰입할 수 있는 환경 조성
성장의 가치: 단순한 업무 수행을 넘어, 개인의 전문성이 팀의 기술적 자산이 되는 문화를 지향
유연한 시너지: 다양한 백그라운드를 가진 동료들과 지속적으로 열려 있는 소통
디플리는 지금 이 순간에도 사운드 AI의 새로운 표준을 만들고 있습니다. 세상의 소리를 가치 있는 데이터로 바꾸는 여정에 함께할 동료를 기다립니다.
주요 업무
[현장 수집 및 운영]
고객사 현장 데이터 수집 (Field Recording): 직접 고객사 현장을 방문하여 음향 장비(마이크, 레코더 등)를 세팅하고 학습용 데이터 수집 수행
수집 환경 최적화: 현장의 소음 특성을 분석하여 최적의 수음 위치 및 녹음 파라미터(Gain, Sample Rate 등) 설정
현장 커뮤니케이션: 데이터 수집 일정 조율 및 현장 상황에 따른 기술적 변수 대응
[데이터 엔지니어링 및 관리]
데이터 파이프라인 관리: 수집된 원천 데이터를 연구용 규격에 맞게 전처리(Denosing, Normalization, Format Conversion 등)
품질 검수 자동화: Python 스크립트를 활용해 대규모 데이터의 오류(클리핑, 무음, 노이즈 오염 등)를 기술적으로 검수
메타데이터 및 DB 구조화: 연구진이 데이터를 즉시 학습에 사용할 수 있도록 체계적인 태깅(Tagging) 및 데이터베이스 관리
라벨링 가이드 수립: 데이터 어노테이션(Annotation) 기준을 수립하고 결과물의 품질 최종 확인
[혜택 및 성장 포인트]
최고의 환경: C-level급 AI 팀장 및 수준급 연구진으로부터 직접적인 기술 멘토링 제공
커리어 확장: 단순 데이터 라벨링 관리를 넘어, AI 데이터 엔지니어 및 AI 서비스 기획자로 성장할 수 있는 실무 경험 제공
현장 전문가: 이론에만 그치지 않고 실제 필드 데이터의 특성을 꿰뚫는 음향 데이터 전문가로 도약할 수 있는 기회
자격요건
엔지니어링 백그라운드: 공학 계열(음향, 전자, 컴퓨터, 정보통신 등) 학사 학위 보유자 혹은 그에 준하는 기술 이해도
Python 활용 능력: 기초적인 데이터 핸들링 및 반복 업무 자동화 스크립트 작성이 가능한 분
음향 도메인 기초 지식: 오디오 신호의 물리적 특성(Sampling Rate, Bit Depth, 주파수 응답 등)에 대한 이해
우대사항
오디오 툴 숙련: DAW(Logic, Protools 등) 또는 오디오 편집 툴(Audacity 등) 사용 경험
AI 프로젝트 경험: PyTorch/TensorFlow 환경에서 데이터셋을 직접 다뤄보거나 모델 학습 과정을 이해하시는 분
오디오 라이브러리 경험: Librosa, PyDub, SciPy 등 Python 오디오 처리 라이브러리 활용 경험
적극적인 문제 해결력: 현장의 돌발 변수를 즐기며, 기술적으로 대안을 찾아내는 것을 선호하시는 분
(꼭 확인해주세요!)
해당 포지션은 고객사 현장(공장 등) 방문 및 미팅이 잦을 수 있으니 참고해 주세요.
이력서는 자유 양식이며, 본인의 프로젝트 리딩 경험과 구체적인 성과(Role 중심)가 드러나도록 작성해 주세요.
포트폴리오 제출 시, 복잡한 요구사항을 어떻게 구조화하여 해결했는지에 대한 사례를 포함 추천합니다.
복지 및 혜택
고용형태: 정규직
위치: 맛집 많은 공덕역 – 대흥역 사이 경의선 숲길 옆 빌딩
시간: 주 5일, 10시 ~ 7시 (하루 8시간 근무, 경우에 따라 출퇴근유연조절 및 재택근무시행 등 협의 가능)
