하이퍼커넥트
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▶지원분야
• 모집부문 : Machine Learning Software Engineer Intern
• 업무내용 :
팀소개
AI Lab 소속의 ML 팀은 영상/음성/문자 등을 포함하는 다양한 도메인의 데이터를 다루는 기계 학습 모델을 연구하고 관련 기술을 확보합니다. 주로 모바일 경량 모델에 관심이 많으나 최근 활발하게 연구가 되고 있는 생성 모델이나 서버에서 활용되어지는 추천 모델 등 다양한 모델 연구 개발을 진행하고 있습니다. 문제 정의와 함께 모델의 학습을 위해 필요한 데이터를 수집하고 빠르고 정확한 실험을 위한 인프라스트럭쳐를 ML Platform 팀과 함께 설계 및 개발하고 완성된 모델이 고성능을 낼 수 있는 환경을 구성합니다. 프로젝트 선정에서부터 모델 개발 및 실험 그리고 이후 논문화 및 배포를 포함하는 기계학습 관련 업무의 전반에 걸쳐 관여하고 있습니다.
AI Lab에서는 연구의 결과물을 정리하여 논문 혹은 코드를 공개하는 것을 적극 장려하며 이를 실의 목표 중 하나로 삼고 있습니다. 프로젝트의 결과물을 논문화 시키기 위해 프로젝트 참여자들이 모두 함께 협업하여 연구의 의미 있는 부분을 정돈하고 가능하다면 코드와 함께 공개합니다.하이퍼커넥트 AI Lab은 한국에서 모바일 딥러닝으로 유의미한 결과를 내는 몇 안 되는 조직 중 하나입니다. 사용자 개인정보 보호를 위해 모바일 환경에서 서버를 거치지 않고 실시간으로 동작하는 경량 모델의 연구 및 개발을 주로 수행합니다. 이런 경험을 바탕으로 아래와 같은 대외적인 연구 성과를 거둘 수 있었습니다.
-2018년 저전력 이미지 인식 대회 (LPIRC) 2등
-2019년 모바일 환경에 최적화된 경량 이미지 세그멘테이션 모델(MMNet) 아카이브 업로드
-2019년 모바일에서 빠르게 동작하는 키워드 스팟팅 모델(TC-ResNet) INTERSPEECH 2019 게재
-2019년 퓨샷 러닝을 통한 안면 재현 기술 AAAI 2020 게재
-2020년 Attentron: Few-shot Text-to-Speech Exploiting Attention-based Variable Length Embedding INTERSPEECH 2020 게재
이런 연구 목표뿐 아니라 프로덕션 측면에서도 이미 다양한 도메인의 수많은 모델을 모바일 및 클라우드 서버를 통해 여러 하이퍼커넥트 서비스에 안정적으로 제공하고 있으며, 연구 및 프로덕션의 두 마리 토끼를 잡는 팀을 지향하고 있습니다.
현재 기술 상태에서 노력해서 풀 수 있는 문제부터 차곡차곡 해결해가고 있으며 뚜렷한 성과를 내는 조직을 지향합니다. 최첨단의 모델을 연구하고 개선하면서 과학자로서의 연구 능력을 요구하고 이렇게 만들어진 모델의 시간/공간적 성능을 극한으로 끌어올리기 위해 공학자로서의 개발 능력도 적극 필요로하는 팀입니다.
업무내용
- 외부 MLaaS API 기술 수준 탐색 및 데모 개발
- 데모를 위한 웹 프론트엔드 및 백엔드 개발
- 여력에 따라 ML Platform팀 업무 공동 진행 (ML Software Engineer JD 참고).
AI Lab 소속의 ML 팀은 영상/음성/문자 등을 포함하는 다양한 도메인의 데이터를 다루는 기계 학습 모델을 연구하고 관련 기술을 확보합니다. 주로 모바일 경량 모델에 관심이 많으나 최근 활발하게 연구가 되고 있는 생성 모델이나 서버에서 활용되어지는 추천 모델 등 다양한 모델 연구 개발을 진행하고 있습니다. 문제 정의와 함께 모델의 학습을 위해 필요한 데이터를 수집하고 빠르고 정확한 실험을 위한 인프라스트럭쳐를 ML Platform 팀과 함께 설계 및 개발하고 완성된 모델이 고성능을 낼 수 있는 환경을 구성합니다. 프로젝트 선정에서부터 모델 개발 및 실험 그리고 이후 논문화 및 배포를 포함하는 기계학습 관련 업무의 전반에 걸쳐 관여하고 있습니다.
AI Lab에서는 연구의 결과물을 정리하여 논문 혹은 코드를 공개하는 것을 적극 장려하며 이를 실의 목표 중 하나로 삼고 있습니다. 프로젝트의 결과물을 논문화 시키기 위해 프로젝트 참여자들이 모두 함께 협업하여 연구의 의미 있는 부분을 정돈하고 가능하다면 코드와 함께 공개합니다.하이퍼커넥트 AI Lab은 한국에서 모바일 딥러닝으로 유의미한 결과를 내는 몇 안 되는 조직 중 하나입니다. 사용자 개인정보 보호를 위해 모바일 환경에서 서버를 거치지 않고 실시간으로 동작하는 경량 모델의 연구 및 개발을 주로 수행합니다. 이런 경험을 바탕으로 아래와 같은 대외적인 연구 성과를 거둘 수 있었습니다.
-2018년 저전력 이미지 인식 대회 (LPIRC) 2등
-2019년 모바일 환경에 최적화된 경량 이미지 세그멘테이션 모델(MMNet) 아카이브 업로드
-2019년 모바일에서 빠르게 동작하는 키워드 스팟팅 모델(TC-ResNet) INTERSPEECH 2019 게재
-2019년 퓨샷 러닝을 통한 안면 재현 기술 AAAI 2020 게재
-2020년 Attentron: Few-shot Text-to-Speech Exploiting Attention-based Variable Length Embedding INTERSPEECH 2020 게재
이런 연구 목표뿐 아니라 프로덕션 측면에서도 이미 다양한 도메인의 수많은 모델을 모바일 및 클라우드 서버를 통해 여러 하이퍼커넥트 서비스에 안정적으로 제공하고 있으며, 연구 및 프로덕션의 두 마리 토끼를 잡는 팀을 지향하고 있습니다.
현재 기술 상태에서 노력해서 풀 수 있는 문제부터 차곡차곡 해결해가고 있으며 뚜렷한 성과를 내는 조직을 지향합니다. 최첨단의 모델을 연구하고 개선하면서 과학자로서의 연구 능력을 요구하고 이렇게 만들어진 모델의 시간/공간적 성능을 극한으로 끌어올리기 위해 공학자로서의 개발 능력도 적극 필요로하는 팀입니다.
업무내용
- 외부 MLaaS API 기술 수준 탐색 및 데모 개발
- 데모를 위한 웹 프론트엔드 및 백엔드 개발
- 여력에 따라 ML Platform팀 업무 공동 진행 (ML Software Engineer JD 참고).
• 고용형태 : 인턴
▶지원자격
• 직무관련 :
- 백엔드(파이썬) 개발 경험 및 웹 프론트엔드(스택 무관) 활용한 서비스 개발 경험 보유
- 기본적인 머신러닝 알고리즘에 대한 이해 보유
- 기본적인 머신러닝 알고리즘에 대한 이해 보유
• 우대사항 :
- 웹 서비스 개발 경험 다수 보유
- 웹/모바일 서비스에 관심이 많은 분
- 클라우드(aws, gcp) 서비스 활용 경험
- TensorFlow 혹은 Pytorch 라이브러리 사용 경험
- GPT-3 API, 구글 AutoML, Nvidia Nemo 등 MLaaS 에 관심이 많은 분
- 웹/모바일 서비스에 관심이 많은 분
- 클라우드(aws, gcp) 서비스 활용 경험
- TensorFlow 혹은 Pytorch 라이브러리 사용 경험
- GPT-3 API, 구글 AutoML, Nvidia Nemo 등 MLaaS 에 관심이 많은 분