The posting
1. 参与音频理解基座模型的研发,探索模型架构与算法层面的创新; 2. 围绕语音识别、语音翻译、副语言与音频事件理解等多个音频场景,开展核心能力研究; 3. 参与音频大模型预训练、强化学习后训练等训练策略的研究与实践; 4. 参与大规模音频数据的处理与建设,以及模型的训练与评测; 5. 跟踪领域最前沿进展,复现与改进 SOTA 方法,产出高水平论文与有影响力的开源成果。
1. 本科及以上学历在读,计算机、电子信息、自动化、数学等相关专业; 2. 熟悉语音识别、音频理解、语音交互算法,并有大规模数据优化模型的实战经验; 3. 具备扎实的机器学习、LLM基础,熟悉PyTorch等深度学习框架; 4. 有较强的编码能力,熟悉 Linux 开发环境,善于使用Coding Agent; 5. 有独立解决问题的能力并能与团队和谐相处。
加分项 1. 在语音或机器学习领域知名会议发表过论文; 2. 参加语音 / 音频 / 多模态大模型相关比赛并拿到国际领先名次; 3. 参与过有影响力的工作或开源项目; 4. 有Owner意识,有组织协调能力,有良好的沟通能力。



