입사지원자 개인정보 수집·이용 및 제공 동의서

LG AI연구원(이하 “연구원”)은 입사 지원자의 개인정보 수집·이용, 업무 위탁에 관한 내용을 관계 법령에 따라 아래와 같이 고지하오니 동의해 주시기를 바랍니다.

(필수) 개인정보의 수집 및 이용

  • 개인정보 수집 항목
    • 성명(한글/영문), 연락처(휴대폰 번호), 이메일 주소, 생년월일, 성별, 학력 사항, 경력 사항, 어학 및 기술 자격 사항, 주소, 병역 사항
  • 개인정보 수집 및 이용 목적
    • 본인 확인 및 채용 과정에서 서류 심사/면접의 근거자료로 활용
    • 채용 전형 진행 시 개인식별정보로 활용
    • 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
  • 개인정보 보유 및 이용 기간
    • 채용 지원자 정보는 입사 지원일로부터 3년간 보관합니다. 다만, 입사 지원자가 개인정보의 삭제를 요청하는 경우에는 바로 해당 개인정보를 삭제합니다.
    • ※ 입사 지원자는 개인정보 수집 및 이용과 관련하여 동의를 거부할 권리가 있으나, 동의 거부 시 회사는 공정한 채용을 진행할 수 없으므로 지원에 제약사항이 발생할 수 있습니다.

(선택) 개인정보의 수집 및 이용

  • 개인정보 수집 항목
    • 비상 연락처, 지원자 본인이 작성 및 입력한 내용, 채용 프로세스상에서 생성된 정보
  • 개인정보 수집 및 이용 목적
    • 채용 과정에서의 서류 심사/면접의 근거자료 활용
    • 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
  • 개인정보 보유 및 이용 기간
    • 채용 지원자 정보는 입사 지원일로부터 3년간 보관합니다. 다만, 입사 지원자가 개인정보의 삭제를 요청하는 경우에는 바로 해당 개인정보를 삭제합니다.
    • ※ 입사 지원자는 개인정보 수집 및 이용과 관련하여 동의를 거부할 권리가 있으나, 동의 거부 시 회사는 공정한 채용을 진행할 수 없으므로 지원에 제약사항이 발생할 수 있습니다.

■ 개인정보 취급업무 위탁 고지사항

수탁업체

업무 내용

제공하는 개인정보 항목

보유 및 이용 기간

Greenhouse Software, Inc.

채용 홈페이지 운영

이력서 포함 입사 지원시 제출한 개인 정보

지원일로부터 3년

Codility Limited

개발 기술 평가

성명, 이메일 주소

채용 전형 종료시까지

ACGR

인적성 검사

성명, 휴대폰 번호, 생년월일, 성별

채용 전형 종료시까지

KMI 한국의학연구소

채용 건강검진

-

채용 전형 종료시까지

■ 채용 서류 반환

  • 채용 절차의 공정화에 관한 법률(채용절차법)" 제11조에 따라, 최종 합격자를 제외한 지원자의 경우 채용 사이트 및 전자우편 외의 방법으로 제출한 채용 서류를 반환받을 수 있습니다.
  • 최종 전형이 종료된 시점으로부터 180일 이내 채용 서류 반환 청구에 관한 내용을 careers@lgresearch.ai 로 요청하시면 14일 이내 반환해 드립니다.

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Speech LLM Research Scientist Internship


팀 소개

Language Lab은 자연어 처리(NLP) 분야의 기술적 난제를 해결하는 선행기술을 연구하는 조직입니다. 'Learning-by-Reading AI'를 바탕으로 챗봇을 비롯한 Language 분야 서비스 혁신을 목표로 하고 있으며, 최근에는 텍스트를 읽고 이해하는 AI를 넘어 음성을 듣고 말하는 AI로 연구 범위를 넓혀가고 있습니다.

 

이러한 음성 연구의 일환으로 SpeechLLM 연구가 있습니다. 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 대규모 언어모델(LLM)과 결합해, 사람의 말을 직접 듣고 이해하며 응답하는 음성 대화 모델을 연구합니다. 이러한 기술은 AI Contact Center(AICC)뿐 아니라 음성 비서, 차량·가전 인터페이스, 회의 지원, 어학 교육 등 다양한 음성 기반 서비스로 확장될 수 있습니다.

 

이번 인턴 프로그램에서는 팀의 연구원들과 함께 SpeechLLM 연구를 수행하며, 아이디어를 직접 모델로 구현하고 검증하는 과정을 경험하게 됩니다. 음성과 언어가 만나는 문제에 관심 있는 분들의 지원을 기다립니다.


수행 업무


Pipeline 방식 (Cascaded STT→LLM→TTS) 기반 SpeechLLM 연구
  • STT → LLM → TTS로 이어지는 Cascaded 파이프라인의 스트리밍화 및 Sub-Second 저지연 최적화 연구
  • VAD 기반 Half-Duplex 턴 분할의 한계를 개선하는 VAD-Free / Chunk 단위 Micro-Turn 처리 기법 연구
  • 모듈 간 오류 전파를 줄이고 Paralinguistic(감정·운율) 정보 손실을 완화하는 컨텍스트 전달·정렬 기법 연구
End-to-End Full-Duplex 기반 SpeechLLM 연구
  • Full-Duplex SpeechLLM 모델 아키텍처 연구
  • 자연스러운 Turn-Taking, Barge-in, Backchannel, 발화 겹침 처리 및 Stream Synchronization 모델링
  • Audio Encoder–LLM 간 Modality Alignment 및 Speech Tokenizer / Neural Codec 연구


지원 자격

  • 석사학위 이상 (6개월 이상 근무 가능자)
  • Cascaded(STT→LLM→TTS) SpeechLLM 연구/개발 경험
  • Full-Duplex SpeechLLM 연구/개발 경험
  • Turn-Taking, Barge-in, Backchannel 등 대화 상호작용 모델링 연구 경험
  • Speech Tokenizer 및 Neural Codec 기반 음성 표현 활용 경험
  • AI 관련 Top-Tier 학회(ICASSP, Interspeech, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICLR 등) 논문 발표 또는 연구 참여 경험자 우대

근무지

  • LG AI연구원 (서울 마곡 중앙로 150)


전형 절차

  • 서류심사 → 코딩테스트 및 인성검사 (LG Way Fit Test) →  기술면접 (온라인) → 입사

* 본 채용은 수시채용 형태로 진행되며, 조기 마감될 수 있습니다.
* 상기 전형 절차는 변경될 수 있습니다.

지원 시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.