岗位职责
- 参与公司音乐业务音频智能监控与评估体系建设，面向抖音、汽水音乐等产品，研发基于大模型的音频理解与音质分析算法，构建规模化、自动化的音质大盘监控能力；研究音质指标建模、异常检测、质量趋势分析与问题聚类算法，实现音质问题的自动发现、定位和归因，为业务音质优化提供数据与算法支撑；
- 研发面向音乐内容的音频理解大模型，利用Audio Foundation Model、多模态大模型（MLLM）及大语言模型（LLM）等技术，实现音质问题识别、音频缺陷检测、质量评分与自然语言描述，包括但不限于噪声、失真、爆音、削波、带宽受损、编解码损伤、响度异常等问题；
- 探索大模型在Audio Quality Assessment（AQA）领域的应用，研究基于音频大模型的MOS预测、感知质量建模、Audio Reasoning、Audio Captioning及音质问题解释能力，推动音质评估从“单一分数”向“问题理解与可解释分析”演进；
- 研究音频大模型的训练与后训练技术，包括音频表征学习、Audio-Text Alignment、SFT、Preference Learning、RL等，持续提升模型在音乐音质理解、复杂问题识别及专业音频分析场景中的能力；
- 跟踪Audio Foundation Model、Audio LLM、多模态大模型及音频理解领域的国际前沿研究成果，持续推动算法创新与业务落地。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机科学、电子工程、通信工程、声学、信号处理、人工智能等相关专业；
- 熟悉深度学习及大模型基础理论，掌握Transformer、Attention等核心技术，熟练使用PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架；
- 具备良好的音频与数字信号处理基础，理解时频分析、频谱、响度、动态范围、音频编解码及常见音质问题；
- 熟悉Python，并掌握C/C++、MATLAB等至少一种编程语言，具备良好的算法实现与工程能力；
- 对音频大模型、多模态大模型、音乐理解或Audio AI有浓厚兴趣，具有良好的学习能力、问题分析能力和团队合作精神。 加分项：
- 有Audio Foundation Model、Audio LLM、多模态大模型或音频理解相关科研、竞赛或项目经验；
- 有Audio Quality Assessment（AQA）、MOS Prediction、PESQ、POLQA、ViSQOL、DNSMOS、NISQA等音质评估相关经验；
- 熟悉Audio-Text Alignment、Audio Captioning、Audio Reasoning、SFT、RLHF、Preference Learning等大模型训练与后训练技术，并有实际项目经验；
- 有海量音频数据分析、音质监控、异常检测、数据挖掘或大规模自动化评测系统建设经验；
- 熟悉音频编解码（Codec）、Neural Codec、音频增强、音频生成等技术，能够理解不同音频处理链路对最终音质的影响；
- 在ICASSP、Interspeech、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、IEEE TASLP等会议或期刊发表论文，或在音频、多模态、大模型相关竞赛中取得优异成绩，或有开源项目、GitHub、个人作品或技术博客等展示材料。
