【27届校招】语音大模型算法工程师（北京/上海）

1、参与大模型相关核心算法的研发、迭代优化与业务落地，涵盖模型预训练、微调、Prompt / 对齐优化、RAG 检索增强、多模态融合等关键能力的工程化与落地应用； 2、跟进大模型、强化学习、多模态等领域的前沿技术(顶会论文 / 开源项目 / 行业主流方案), 通过实验对比与方案迭代，解决模型泛化性、推理精度、场景适配等核心问题； 3、参与数据闭环工作：数据集构建、清洗、标注、质量管控与持续迭代，完成模型训练、评测、复盘全流程，输出规范的实验文档与技术报告； 4、协同团队完成算法测试、业务实验与项目推进, 保障大模型相关项目高效落地与持续迭代。 业务方向: 大模型算法 / 语音多模态算法 / Agent 与记忆系统 【任职要求】 1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、电子工程、自动化、语音语言学等相关专业； 2、基础能力: -扎实的机器学习 / 深度学习理论基础 (Transformer、Attention、Loss 设计、训练范式) -熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架，有实际模型训练 / 调优经验 -熟练 Python, 具备扎实的工程实现能力 -良好的数学基础(概率论、线性代数、最优化) 3、学习能力: 能快速阅读英文顶会论文 (NeurIPS / ICML / ACL / EMNLP / Interspeech / ICLR / CVPR 等), 具备前沿技术调研与复现能力； 4、综合素质: 良好的逻辑思维、问题分析与解决能力；责任心强，有团队协作精神；对 AI 技术有持续的热情和探索欲。 【加分项 】(任一方向相关即可) 1、大模型方向: LLM 预训练 / SFT / RLHF / DPO 项目经验；熟悉 DeepSpeed / Megatron /vLLM/ TGI 等训练 / 推理框架；Hugging Face 生态贡献、GitHub 高 Star 项目、顶会论文发表； 2、语音多模态方向: ASR / TTS / 语音降噪项目经验；熟悉 Kaldi / ESPnet / Wenet / FunASR 等语音工具；小语种 / 跨语言迁移 / 弱监督学习经验；Interspeech / ICASSP 顶会论文； 3、Agent 与记忆方向: LLM Agent / RAG / Prompt Engineering 项目经验；熟悉 LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI 等 Agent 框架；向量数据库 (Milvus / Weaviate / Pinecone) 使用经验；Long-Context / Context Engineering / Memory Mechanism 研究或项目经验。