Genpio

시니어 AI 엔지니어 (아바타·음성)

저희 아바타 모델과 음성 복제 모델은 이미 학습을 마쳤고, 이미 성능이 좋으며, 이미 수많은 라이브 방송을 동시에 돌리고 있습니다.

엔지니어링 · 사무실 근무, 베트남 호찌민 · 정규직

포지션 소개

Genpio는 시니어 AI 엔지니어, 아바타 & 음성 시스템을 채용합니다. 이미 프로덕션에서 Genpio를 움직이고 있는 모델들, 즉 사람이 자리에 앉아 있지 않아도 AI 아바타가 TikTok에서 라이브를 켜고 몇 시간씩 판매할 수 있게 해 주는 토킹헤드, 립싱크, 음성 복제 스택을 책임지게 됩니다.

이 부분을 주의 깊게 읽어 주세요. 이것이 이 일의 성격을 바꾸기 때문입니다. 모델은 이미 학습되어 있습니다. 이미 방송 품질의 아바타를 만들어 내고, 이미 짧은 레퍼런스 자료만으로 목소리를 복제하며, 이미 수많은 라이브 방송을 동시에 구동하고 있습니다. 빈 저장소와 연구 논문 한 편에서 시작해 달라는 것이 아닙니다.

저희가 원하는 것은 이미 있는 것을 책임지고 더 좋게 만드는 일입니다. 부하가 늘어나도 지연 시간 예산을 지키고, 스트림 시간당 GPU 비용을 계속 낮추고, 지금 가진 모델에서 품질을 더 끌어내고, 회귀 없이 새로운 인물과 목소리를 온보딩하고, 실제 고객이 라이브 중인 동안 전체 시스템이 멈추지 않게 지키는 일입니다. 호출을 넘길 별도의 플랫폼 팀은 없습니다. 판단은 직접 내리고, 그 결과도 프로덕션에서 직접 책임집니다.

주요 업무

프로덕션 모델 책임

  • 아바타, 립싱크, 음성 복제 모델을 넘겨받아, 라이브 환경에서 이 모델들이 어떻게 동작하는지에 대한 책임자가 됩니다
  • 현재 스택을 속속들이 파악합니다: 시간이 어디서 쓰이는지, 메모리가 어디로 가는지, 품질이 어디서 깨지는지
  • 24시간 돌아가는 스트림을 건강하게 유지하고, 고객보다 먼저 품질 회귀를 잡아냅니다

더 빠르고 저렴하게

  • 엄격한 end-to-end 지연 시간 예산을 지킵니다: 오디오가 들어오면 립싱크된 프레임이 라이브로, 드리프트 없이 나와야 합니다
  • 양자화, distillation, 더 나은 배칭, 커널 및 CPU 오버헤드 제거를 통해 스트림 시간당 비용을 줄입니다
  • 처리량과 GPU 메모리 효율을 더 끌어올려, 같은 플릿이 더 많은 동시 스트림을 감당하게 합니다

품질 개선

  • 기존 모델을 파인튜닝하고 적응시킵니다: 전체를 다시 학습하지 않고도 더 정교한 입 모양, 더 나은 인물 정체성 유지, 더 자연스러운 운율을 만듭니다
  • 짧은 레퍼런스 자료로 새 아바타와 새 복제 음성을 빠르고 반복 가능하게 온보딩합니다
  • 체크포인트가 실제로 더 나은지 증명하는 평가 및 회귀 루프를 만들고, canary 뒤에서 배포합니다

서빙 스택 확장

  • 멀티 스트림 서빙을 키웁니다: continuous batching, 멀티테넌시, admission control, graceful degradation
  • GPU가 죽거나, 스트림이 멈추거나, 수요가 급증할 때 어떻게 될지 설계하고, 그런 일이 아무렇지 않은 일이 되게 만듭니다
  • 다음에 무엇을 직접 만들고, 사고, 파인튜닝할 가치가 있는지 결정하고, 숫자로 그 판단을 뒷받침합니다

이런 분을 찾습니다

필수 요건

  • ML 엔지니어링 경력 5년 이상, 깊이 있는 PyTorch 역량: .fit()만 호출하는 것이 아니라 직접 프로파일링하고 트레이스를 읽는 분
  • 모델을 학습만 해 본 것이 아니라 프로덕션에서 책임져 본 실제 경험: 서빙, 지연 시간, 비용, 온콜
  • 실전에서의 추론 최적화 경험: 양자화, distillation, 배칭, CUDA graphs, TensorRT 또는 유사 기술
  • 다른 사람이 만든 모델과 코드베이스를 다시 쓰기보다 개선하고 발전시키는 데 익숙한 분
  • 아키텍처 결정을 혼자 내리고 영어로 명확하게 설명할 수 있는 분

우대 사항

  • 토킹헤드, 립싱크, TTS, 음성 복제, 실시간 아바타 관련 경험
  • CUDA 또는 Triton 커널 작성 경험, 프로파일러 트레이스를 읽는 데 익숙한 분
  • 대규모 GPU 서빙 경험(Triton Inference Server, vLLM, Ray Serve 또는 자체 구축)
  • 고정된 GPU 플릿에서 다수의 생성형 스트림을 동시에 운영해 본 경험

사용하는 도구

PyTorch, CUDA, TensorRT, ONNX, Triton, Docker, Kubernetes, NVIDIA GPU(A100/H100급), Weights and Biases, Git/GitHub, Notion, Slack.

채용 절차

  1. 엔지니어와의 30분 소개 미팅
  2. 심층 기술 인터뷰: 추론, 서빙, 그리고 지난번 프로덕션 시스템이 어디서 무너졌는지
  3. 실습 과제: 지연 시간 예산 안에서 실제 추론 경로를 프로파일링하고 최적화하기
  4. 시스템 디자인 및 컬처 핏: 창업자들과 함께하는 대규모 멀티 스트림 아바타 서빙 설계
  5. 오퍼

보상 및 복리후생

  • 시니어 수준의 기본급과 빠르게 성장하는 AI 기업의 의미 있는 지분
  • 호찌민의 현대적이고 잘 갖춰진 사무실에서 근무
  • 일에 필요한 만큼 넉넉한 GPU 예산과 최고 사양의 하드웨어
  • 건강보험, 팀 오프사이트, 개인 학습 및 컨퍼런스 예산

지원 방법

이 페이지에서 지원해 주세요. 이메일을 선호하신다면 [email protected] 또는 [email protected]으로 이력서를 보내 주시고, 제목은 [AI Engineer] 성명 형식으로 적어 주세요. 본문에는 가장 자랑스러운 작업을 몇 줄로 소개해 주시고, 가능하면 링크도 함께 보내 주세요.

왜 Genpio인가

대부분의 AI 엔지니어링 일자리는 연구 과제 하나와, 실제로 쓸 만한 무언가가 나오기까지의 긴 여정을 건넵니다. 이 자리는 첫날부터 작동하는 모델, 라이브 방송, 비용을 지불하는 고객을 건넵니다. 흥미로운 부분은 작동하게 만드는 것이 아닙니다. 이미 작동하니까요. 흥미로운 부분은 이런 종류의 모델을 거의 아무도 돌려 본 적 없는 규모에서 빠르고, 저렴하고, 아름답게 만드는 것입니다.

Apply, and see every open role: https://genpio.com/ko/careers