【岗位内推】时空壶 - 语音算法岗位合集

工作职责：

1. 训练数据采集，测试数据集整理；

2. 语⾳分离、语⾳增强模型训练；

3. 分析模型在不同环境下的效果，以及针对性优化⽅法研究；

4. 模型因果化、剪枝、量化等⼯作。

任职资格：

1. 硕⼠及以上学历，计算机/电⼦信息/通信等专业;

2. 深⼊理解FFT、滤波器设计、⾃适应算法（LMS/NLMS），混响等数字信号处理原理;

3. 熟悉语⾳分离、回声消除原理，CNN、transformer原理;

4. 掌握PyTorch进⾏模型训练;

⼯作职责：

1. 定义、分析、清洗ASR、TTS训练测试数据；

2. 训练ASR、TTS产品模型；

3. 分析评估ASR、TTS产品性能、改善产品性能；

4. 探索研究新型ASR、TTS框架。

任职资格：

1. 硕⼠及以上学历、英语4级以上；

2. 有强烈的求知动⼒；

3. 扎实的linux、python功底；

4. 熟悉k2、有TTS经验者优先。

⼯作职责：

1. 定义、分析、清洗并管理各种机器学习训练测试数据；

2. 向第三⽅购买数据、并能对数据质量进⾏评估；

3. 能训练评估ASR、TTS、AST基线模型。

任职资格：

1. 沟通协调能⼒强；

2. 对新技术有强烈的好奇⼼；

3. 本科学历及以上；

4. 扎实的linxu技能；

5. 深厚的Python编程功底。

⼯作职责：

1. 负责多模态/⽂本⼤模型在垂直领域的研发与迭代，包括模型架构设计、训练管线搭建及后训练优化；

2. 持续跟踪最新科研进展与⾏业趋势，将前沿研究成果转化为业务价值，提升模型性能与应⽤体验；

3. 根据业务场景，与跨职能团队合作，推动⼤模型在真实业务场景中的落地与持续优化。

任职资格：

1. 认可公司的企业⽂化和价值观；

2. 硕⼠及以上学历，计算机科学、数学、统计学或相关专业背景；

3. 具备独⽴思考与解决复杂问题的能⼒，同时能够在团队环境中⾼效沟通与协作；

4. 深⼊理解 Transformer 及其关键技术（如 RoPE、GQA、LoRA 等），并具备相关实践经验；

5. 有多模态⼤模型预训练、微调、RLHF实践或项⽬部署落地经验的优先；

6. 有国际顶级学术会议（如 NeurIPS、ICLR、EMNLP、AAAI 等）发表论⽂的优先。

⼯作职责：

1. Agent 平台研发与优化

• 参与公司统⼀ Agent 平台的功能研发和架构实现，⽀持多场景、多模块的智能应⽤；

• 根据业务需求，协助设计和开发 Agent 的⼯作流（Workflow）、记忆（Memory）和⼯具调⽤（Tool-using）等核⼼模块；

• 持续优化系统性能、稳定性和可扩展性，参与代码重构与模块演进。

2. 技术探索与落地

• 学习并实践主流的 Agent 框架，在项⽬中进⾏验证与应⽤；

• 参与⼤模型（LLM）和 RAG 技术的系统集成，解决实际开发中遇到的性能、准确率和成本问题；

• 关注业界前沿技术，尝试将新⽅案应⽤到实际项⽬中。

3. ⼯程实践与开发规范

• 参与 Agent 系统的⽇志、监控和调试体系建设，提升可观测性与运维效率；

• 遵循团队的编码规范和设计模式，参与 Code Review，提升代码质量与团队协作效率；

• 编写技术⽂档与使⽤说明，积累项⽬经验与最佳实践。

4. 跨团队协作与成⻓

• 与产品、算法、后端团队紧密协作，理解需求并参与⽅案落地；

• 主动学习、分享新技术，参与团队技术讨论和培训，不断提升专业能⼒。

任职资格：

1. 学历与经验

• 本科及以上学历，计算机科学、软件⼯程、⼈⼯智能等相关专业；

• 1-3 年软件开发经验（或优秀应届毕业⽣）；

• 有智能应⽤、AI Agent、RAG 或 LLM 项⽬经验者优先。

2. 技术能⼒要求

• 熟悉⾄少⼀种后端开发语⾔（推荐 Go / Python）；

• 了解常⻅的⼤模型调⽤⽅式（OpenAI API、Claude、Gemini 等）；

• 对 RAG 技术有基本理解，熟悉向量数据库（如 Milvus、Pinecone、Chroma 等）或检索相关概念。了解云原⽣技术（Docker、Kubernetes 等）或有微服务项⽬经验者优先。

3. ⼯程与架构意识

• 理解基本的系统设计理念，对⾼并发、⾼可⽤系统有初步认识；

• 能编写结构清晰、可维护的代码，具备良好的调试与问题解决能⼒。

4. 个⼈特质

• 对 AI Agent、LLM 应⽤和新兴技术保持强烈兴趣与学习热情；

• 具备良好的沟通与团队协作能⼒；

• 逻辑清晰、执⾏⼒强，具备持续学习与独⽴思考能⼒。