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사람의 말을 실시간으로 인식하고 다른 언어로 옮기는 음성번역 기술을 개발합니다.
라이브 스트리밍과 e스포츠 생중계처럼 짧은 지연 시간이 요구되는 서비스에 실시간 자막 번역을 제공하고 있습니다.
음성인식(ASR)과 번역을 하나로 처리하는 LLM 기반 음성번역 모델을 학습시키고 서빙하며, 영어·중국어·일본어·스페인어·포르투갈어 등 다국어 입력으로 지원 언어를 확장합니다. 실시간 번역 품질과 지연 시간을 함께 고려한 디코딩 기술 연구와 함께 사람평가와 LLM judge를 결합한 자동 평가 플랫폼을 운영합니다.
연구 결과가 실제 서비스에 적용될 모델 선정과 배포에 빠르게 반영되는 과정을 경험할 수 있습니다. 코드 작성·실험 분석·문서 정리 등 과제 수행 전반에 AI 코딩 에이전트와 생성형 AI 도구, GPU 실험 환경을 적극 활용하며 AI를 활용한 연구 방식을 직접 경험할 수 있습니다. 실험은 사내 GitHub 이슈로 기록하여 숫자와 근거로 의사결정하며, 매주 멘토와 1:1로 진행 상황을 점검하고 중간·최종 발표로 결과를 공유합니다.
함께 진행할 프로젝트는 아래 두 가지입니다. 아래 두 프로젝트 중 하나를 선택하여 지원해 주세요.
[프로젝트 1] 음성번역 LLM judge 메타평가: 언어쌍별 신뢰도 검증과 편향 분석
• LLM을 평가자(LLM judge)로 활용하여 음성인식 및 음성번역 결과를 평가합니다.
• 사람평가 결과를 모아 메타평가셋을 만들고, 언어·잡음·장르별 judge 점수와
• 사람평가 점수가 얼마나 일치하는지 측정합니다.
• 특정 유형에서 LLM Judge가 점수를 과도하게 높거나 낮게 부여하는 편향을 찾아 분류하고,
• 프롬프트 수정 등 완화 방법을 실험합니다.
[프로젝트 2] 화면 의존 오역 케이스셋 구축 및 화면 정보 활용 효과 측정
• e스포츠 생중계에서 음성 정보만으로 번역할 때 발생하는 선수명, 팀명, 스킬명 등의 오역 사례를 수집하여
• 화면에 표시되는 정보를 통해 정확한 번역이 가능한 사례를 선별하고, 유형별 케이스셋을 구축합니다.
• 화면 속 글자를 OCR로 읽어 번역 프롬프트에 넣었을 때 오역이 얼마나 줄어드는지 측정합니다.
• 영상을 모델에 직접 넣는 방식과 비교하여, 어떤 종목과 화면 구성에서 효과가 큰지 분석합니다.
• 본 인턴십은 체험형으로 진행되며, 실습 조건은 주 5일 Full-Time(10-19시) / 1일 8시간입니다.
• 인턴십 기간은 2026년 12월 ~ 2027년 3월로, 해당 기간에 실습 가능하신 분만 지원 바랍니다. (*운영 상황에 따라 일정 변동 가능성 있음)
• 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다.
• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
• 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
• 지원서 접수 후 전형별 결과는 지원서에 기재된 이메일, 문자(SMS) 및 NAVER Careers(My
Page) 메시지함을 통해 안내되니, 전형 기간 동안 해당 채널을 수시로 확인해 주시기
바랍니다.
• 특히 이메일은 수신 오류가 발생할 수 있으니, 지원서에
기재된 이메일 주소, 스팸함 분류, 메일함 용량 초과 여부를
반드시 확인해 주시기 바랍니다.
• 입사 확정 이후라도 국제 제재(Sanction) 대상자 또는 관련자로 확인될 경우, OFAC 규정 등 관련 법규에 따라 고용계약 체결이 제한될 수 있음을 안내드립니다.
• Please be advised that even after an employment offer is finalized, your employment contract may be restricted under applicable laws and regulations, including OFAC rules, if you are identified as a sanctioned individual or as being associated with any sanctioned entity.