스푼랩스-Machine Learning Engineer (TTS)
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스푼랩스서울 강남구경력 5-10년

Machine Learning Engineer (TTS)

포지션 상세

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글로벌 콘텐츠 ​플랫폼 ​기업, ​SpoonLabs와 함께 ​하실
Machine Learning Engineer를 지금 찾고 ​있어요

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스푼랩스가 만드는 글로벌 콘텐츠 플랫폼 Spoon & Vigloo!
• 오디오부터 비디오까지, 스푼랩스는 전 세계 사람들의 일상을 재밌는 콘텐츠로 가득 채우고 있습니다.
• 실시간 라이브부터 귀로 ​듣는 ​팟노블까지 ​글로벌 오디오 플랫폼, Spoon -
https://www.spooncast.net/kr
• 2분의 ​몰입을 선사하는 ​글로벌 숏폼 ​드라마 ​플랫폼, Vigloo -
https://www.vigloo.com/ko

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[ML ​팀을 소개합니다]

서비스에 직접 적용되는 AI 모델을 자체 개발하고, 학습부터 서빙까지 전 과정을 운영합니다.

• 모델 개발 : 음성 합성(TTS), 콘텐츠 추천, 콘텐츠 모더레이션 모델을 직접 설계·학습·운영합니다.
• 학습 인프라 운영 : 온프레미스 GPU 워크스테이션부터 클라우드 GPU 클러스터까지, 대규모 학습 환경을 직접 구축하고 운영합니다.
• 서비스 적용 : 학습한 모델을 프로덕션에 배포하고, 실제 서비스 지표로 성능을 검증합니다.

Spoon과 Vigloo에서 축적된 대규모 음성·행동 데이터가 우리의 자산입니다. 수 테라바이트 규모의 데이터를 다루며, 온프레미스 GPU 서버와 클라우드 클러스터를 넘나들며 학습 환경을 설계합니다.

연구실의 아이디어에서 멈추지 않고 실제 서비스에서 검증받는 것이 ML 팀이 일하는 방식입니다.

• 스푼랩스 개발자들의 이야기 자세히 보기 - 기술 블로그 :
https://medium.com/spoontech

주요업무

1. 음성 모델 개발
• TTS 모델 학습 및 파인튜닝
• 대규모 음성 데이터 전처리 파이프라인 설계 및 구축
• 합성 품질 평가 체계 설계 및 개선 실험 수행

2. 학습 인프라 운영
• 온프레미스 GPU 서버 및 클라우드 GPU 환경에서의 분산 학습 환경 구성
• 학습 잡 스케줄링, 체크포인트 관리, 실험 추적 체계 운영
• 대용량 데이터셋 업로드 및 스토리지 관리

3. 모델 서빙 및 최적화
• Kubernetes 기반 모델 서빙 환경 구축 및 운영
• 학습·서빙 환경 간 정합성 검증

4. 서비스 연동
• 모델 API 설계 및 프로덕트팀과의 연동
• 실서비스 적용 후 품질 모니터링 및 개선

자격요건

• 컴퓨터공학, 전기전자, 수학 또는 관련 분야 석사 이상 학위 보유자
• 5년 이상의 ML 엔지니어링 실무 경험 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분
• 음성 처리 분야(TTS, ASR, 음성 생성 등) 모델 개발 경험이 있으신 분
• PyTorch를 활용한 모델 학습 및 분산 학습 경험이 있으신 분
• Python으로 프로덕션 수준의 코드를 작성하실 수 있는 분
• GPU 리소스 활용과 학습·추론 성능 트레이드오프를 이해하고 계신 분

기술 스택 • 툴

태그

마감일

상시채용

근무지역

서울 강남구 테헤란로4길 14, 12~13F
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