Responsibilities

• 비원어민 아동 음성의 특성(발음 오차, 부정확성 등)을 극복하기 위한 파인 튜닝 데이터셋 셋업 및 모델 미세 조정
  Build fine-tuning datasets and optimize speech recognition models to improve performance on non-native children's speech, addressing pronunciation errors and speech variability.
   

• GOP 알고리즘 기반의 발음 평가 및 음소 레벨 점수 시스템 설계 및 고도화
  Design, develop, and enhance pronunciation assessment systems and phoneme-level scoring based on the Goodness of Pronunciation (GOP) algorithm.
   

• 국책 연구기관(ETRI 등)의 음소 단위 발음 분석 및 자유발화형 음성인식 엔진 소스코드 분석 및 내재화
  Analyze, adapt, and integrate phoneme-level pronunciation analysis and spontaneous speech recognition engine source code developed by national research institutes (e.g., ETRI).

Qualifications

• 음성 인식(STT) 및 자연어 처리 파이프라인 구축 경험이 있으신 분
  Experience building speech recognition (STT) and natural language processing (NLP) pipelines.
   

• 음향 모델 및 음소 단위 분석 기술에 대한 깊은 이해가 있으신 분
  Strong understanding of acoustic models and phoneme-level speech analysis techniques.
   

• 기존에 학습된 음성/NLP 엔진을 특정 도메인(아동 발음 등)에 맞춰 파인 튜닝해 본 경험이 있으신 분
  Experience fine-tuning pre-trained speech recognition or NLP models for domain-specific applications, such as children's pronunciation.
   

• ETRI, 오픈소스 등 외부 기관의 AI API 또는 소스코드를 이전받아 서비스에 포팅해 본 경험이 있으신 분
  Experience integrating AI APIs or source code from external organizations (e.g., ETRI or open-source projects) into production services.
   

• 음성 인식 모델의 모바일 플랫폼 이식 경험이 있으신 분
  Experience deploying and optimizing speech recognition models on mobile platforms.

Tech Stack

Python, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face, Librosa, Audio Processing Tools