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豆包大模型语音识别算法工程师 - Data语音

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  • 算法

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部门介绍

Data-语音团队致力于语音、音乐等大模型AIGC技术的研发和产品创新,我们的使命是通过多模态AIGC音频技术赋能内容创作和语音交互,让内容生产、消费与互动变得更加简单、沉浸、多元化。当前团队已有成熟的大模型语音合成、语音理解、音乐生成等多模态音频技术,并持续迭代大模型端到端语音交互方案等,一方面通过中台形式服务于公司众多业务线,例如豆包/Dola、抖音/TikTok、剪映/CapCut、番茄小说、海绵音乐等产品;另一方面,团队已经通过字节跳动旗下的火山引擎开放平台-语音技术和火山方舟平台,向众多企业开放技术成熟稳定的能力和服务。

  1. 参与研发新一代语音识别大模型,包括端到端语音识别(E2E ASR)、语音-文本多模态理解模型等下一代人工智能核心技术;
  2. 负责语音识别模型的预训练与微调,探索高效预训练策略、自监督学习、语音-文本联合建模等方法,持续提升识别准确率与泛化能力;
  3. 关注和推进语音识别技术在业务场景中的广泛应用,包括但不限于流式低延迟识别、多语言、多方言识别、语音字幕、语音转写、语音交互等场景的落地与优化;
  4. 深入调研和关注语音识别、语音信号处理、多模态大模型等方向的前沿技术,将学术创新转化为业务价值;
  5. 与工程引擎团队协作,推动语音识别模型的推理优化与高效部署,实现低延迟、高吞吐的工业级落地。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届获得本科及以上学历,计算机科学、信号处理、人工智能等相关专业;
  2. 有语音识别(ASR)、语音信号处理、自然语言处理等研究或技术背景,熟悉端到端语音识别框架(如Transformer/Conformer/Whisper类架构)者优先;
  3. 有预训练技术经验,包括但不限于语音自监督预训练(wav2vec2/HuBERT等)、高效训练、强化学习,参与过研发语音或NLP相关预训练模型及其下游应用者优先;
  4. 熟练掌握PyTorch等深度学习框架,Python编程语言,具备扎实的深度学习和机器学习基础;
  5. 发表过领域顶级会议文章(Interspeech、ICASSP、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等)、相关实习经验或者ACM竞赛获奖者优先。

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