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算法工程(音乐智能理解方向)实习生 - AI Music

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部门介绍

我们是TikTok研发旗下的音乐算法团队,主要任务是打造优质高效的AI音乐算法和服务。团队的业务与技术产出丰硕:建设了行业领先的音乐识别系统,率先实现了翻唱识别能力在实际业务中的落地;自研音乐理解大模型首创全局与时序理解能力的统一,业务应用广泛;文生音乐模型效果已达行业第一梯队。学术上,团队在AAAI、ICASSP等顶会发表论文20余篇,其中ByteCover和HTS-AT等已成领域经典算法。团队诚邀优秀算法人才加入,共享千卡算力与数亿级用户的全球落地场景。 日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。

  1. 深入参与音乐音频理解与生成式AI的前沿技术研发;你将运用深度学习与音频信号处理技术,探索音乐结构分析、多模态表达及AI音乐等核心领域,推动下一代智能音乐体验落地;
  2. 音乐与音频理解:参与音乐特征提取、曲风与情绪识别、自动打标、歌词-音频精准对齐(Forced Alignment)及结构分割(如主副歌识别)等算法研发;
  3. AI音乐:协助探索AI编曲/旋律生成、歌声合成,参与音频大模型(Audio-LLM)及扩散模型的验证与实验以及工程化落地;
  4. 数据与基准建设:负责音频数据的清洗、特征预处理、合成数据生成及评价指标的搭建。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 硕士及以上学位在读,计算机、信号处理、声学、人工智能或数学相关专业;
  2. 核心技能:熟练掌握Python及PyTorch,熟悉主流深度学习架构(Transformer、Diffusion等);
  3. 实习时间:每周可实习4天以上,能连续实习5个月及以上。 加分项:
  4. 了解LLM、CLAP、Encodec、DiffSinger等音频/音乐生成与理解模型;
  5. 在ISMIR、ICASSP、Interspeech、NIPS等顶级会议发表过论文,或在相关音频/信号处理竞赛中获奖;
  6. 热爱音乐,具备乐理基础、编曲能力或乐器演奏经验者加分。

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