语音算法岗位职责

岗位职责
1. 负责智能座舱语音交互场景ASR算法研发、优化与量产落地，针对车载噪声、回声、复杂行车环境，提升语音识别准确率与鲁棒性。
2. 主导ASR声学模型的训练、调优与迭代，基于真实车载数据完成模型优化，适配座舱各类复杂工况。
3. 结合大模型能力做ASR融合优化，实现识别纠错、上下文增强、语义联动，提升座舱语音交互智能化体验。
4. 负责多语言ASR技术研发与适配，解决中英混说、多语言、口音识别等场景问题，支撑全球化座舱语音需求。

任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、语音信号处理等相关专业，2年以上ASR算法研发经验，座舱语音场景优先。
2. 核心必备：扎实的声学模型研发能力，熟悉Conformer/Transformer等主流架构，具备独立训练、优化ASR声学模型经验。
3. 核心必备：大模型ASR融合经验，了解LLM赋能语音识别的优化方案与落地实践。
4. 核心必备：多语言ASR项目经验，具备多语言识别优化、场景适配能力。

加分项
1. 智能座舱/车厂语音算法量产经验；
2. 具备海外语种识别项目经验；
3. 噪声鲁棒、方言识别专项优化经验。

岗位职责：
1、研发与落地前沿语音算法：负责智能硬件设备上端到端语音交互系统的研发，包括语音识别、同声传译及语音对话系统。核心工作是利用SpeechLLM、语音Tokenizer、多模态等前沿技术，在资源受限的硬件上实现低延迟、高精度的语音对话和工具调用。
2、攻克复杂场景下的体验难题：通过研发多说话人分离识别、跨语言实时语音问答、低音质声学环境语音交互、语音指令跟随等关键技术，持续提升音频内容在真实复杂场景下的识别率、理解深度、设备环境交互，直接驱动产品用户体验的提升。
3、技术前瞻与跨团队驱动：紧密跟踪语音与多模态大模型（如moshi、Qwen3-omni）交叉领域的前沿进展；主导技术方案选型与攻关，并协同产品与嵌入式团队，将算法高效转化为稳定的产品特性，保持技术领先性。

岗位要求：
1、经验与基础：计算机、电子信息等相关专业本科及以上学历，具备3年以上语音算法研发经验，扎实的语音信号处理与机器学习基础。有端到端语音系统（从数据、训练、部署全链路）的成功落地经验者优先。
2、核心技能：精通语音识别/声纹识别/语音翻译中至少一个领域，有基于深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的模型优化经验。必须具备在Python环境中进行模型训练、嵌入式平台C++部署优化的完整项目经验。
3、工程能力：优秀的编码与调试能力，熟悉模型压缩、量化（如INT8）、推理加速工具（ONNX Runtime, OpenVINO, TensorRT），能够解决实际项目算法交付的性能与效率瓶颈。
4、工具与框架：熟练使用PyTorch及至少一种主流语音工具链（如WeNet, Icefall, ESPnet, Kaldi）。

加分项：
1、专项技术深度：在多说话人处理、同声传译、语音大模型（SpeechLLM）或多模态语音交互方面有深入研究或项目成果。
2、业界影响力：在ICASSP、Interspeech、ASRU等顶级会议发表过论文，或深度参与过知名开源语音项目（如Icefall、WeNet、FunASR、Nemo等）的核心贡献者。

岗位职责：
1、参与语音前端信号处理相关算法的设计与开发，包括语音增强、啸叫抑制、回声消除、波束形成、声源定位等；
2、参与后端语音唤醒、语音识别的系统搭建与优化维护；
3、负责对所开发和设计的算法进行工程化和效率优化；
4、负责对客户特定场景的问题进行优化；
5、负责跟进业界*新技术，并可转化为可商用的算法。
任职要求：
1、计算机、信号处理、通信、数学、自动化等相关领域本科及以上；
2、熟悉信号处理、机器学习等相关技术在语音和音频领域的应用；
3、对语音增强、回声抵消、麦克风阵列、语音识别、语音合成等至少一个比较了解，并有相关落地经验；
4、对Kaldi/SpeechBrain/TensorFlow/Pytorch等库至少1个比较了解，能够熟练使用；
5、对定点化和模型量化比较了解，能够使用C/C++等将算法进行工程化；
6、良好的团队意识与较强的执行力。