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崗位職責(zé)：
1.大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：
研發(fā)面向語(yǔ)音識(shí)別場(chǎng)景的大規(guī)模語(yǔ)音模型（如端到端ASR、語(yǔ)音大模型），優(yōu)化聲學(xué)建模、語(yǔ)言建模及多模態(tài)融合技術(shù)；
探索輕量化大模型架構(gòu)（如Transformer變體、稀疏模型），適配邊緣端語(yǔ)音芯片的算力與功耗約束。
2.芯片算法協(xié)同開(kāi)發(fā)：
與芯片NPU設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)深度合作，適配N(xiāo)PU加速部署至自研語(yǔ)音芯片，優(yōu)化推理延遲、內(nèi)存占用及能效比；
設(shè)計(jì)模型壓縮方案（量化、蒸餾、剪枝），實(shí)現(xiàn)高精度低比特模型在芯片端的落地。
3.數(shù)據(jù)與訓(xùn)練系統(tǒng)構(gòu)建：
參與構(gòu)建超大規(guī)模語(yǔ)音數(shù)據(jù)集，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)與自動(dòng)標(biāo)注pipeline，提升模型魯棒性（抗噪、口音適應(yīng)等）；
搭建分布式訓(xùn)練框架，優(yōu)化千億參數(shù)級(jí)模型的訓(xùn)練效率與穩(wěn)定性。
4.前沿技術(shù)探索：
跟蹤語(yǔ)音大模型國(guó)際前沿（如Whisper、Conformer、Paraformer），推進(jìn)自研模型在低資源喚醒、低信噪比等場(chǎng)景的性能突破；
5.技術(shù)賦能與支持：支持客戶(hù)技術(shù)對(duì)接，解決實(shí)際應(yīng)用中的識(shí)別率、實(shí)時(shí)性問(wèn)題；

任職要求：
1.碩士以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)學(xué)、控制科學(xué)與工程、自動(dòng)化等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，有至少一個(gè)完整的大模型落地案例；
2.熟悉大模型基礎(chǔ)原理，了解主流大模型架構(gòu)（如Transformer、LLaMA、GPT、CLIP），掌握大模型微調(diào)技術(shù)（如SFT、LoRA、QLoRA、Adapter）；
3.精通Transformer、RNN-T、CTC等語(yǔ)音識(shí)別模型架構(gòu)，有千億參數(shù)級(jí)模型訓(xùn)練/部署經(jīng)驗(yàn)；掌握PyTorch框架，熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式訓(xùn)練工具；
4.具備模型壓縮（INT8/FP16量化、知識(shí)蒸餾）及嵌入式部署經(jīng)驗(yàn)（TensorRT、ONNX Runtime）；了解芯片硬件特性（內(nèi)存帶寬、計(jì)算單元），能優(yōu)化模型與硬件的匹配度；
5.深入理解語(yǔ)音信號(hào)處理流程（MFCC/FBank、端到端建模）、語(yǔ)音識(shí)別評(píng)測(cè)指標(biāo)（WER）；熟悉主流語(yǔ)音工具鏈（Kaldi、ESPnet、WeNet）及數(shù)據(jù)集（LibriSpeech、AISHELL）；
6.熟練掌握C\C \Matlab\Python編程語(yǔ)言的一種或多種，熟悉Linux操作系統(tǒng)；
7.邏輯思路清晰，較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力和自驅(qū)力，一定的抗壓能力，積極主動(dòng)、責(zé)任心強(qiáng)、團(tuán)隊(duì)合作良好；
加分項(xiàng)：
8.有大語(yǔ)言模型、語(yǔ)音識(shí)別/合成、深度學(xué)習(xí)等研究或者技術(shù)背景；有語(yǔ)音芯片、邊緣AI設(shè)備或云-端協(xié)同語(yǔ)音系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者更佳。
9.在語(yǔ)音領(lǐng)域發(fā)表過(guò)頂級(jí)會(huì)議文章(NIPS、ICML、ICLR、ACL、ICASSP、INTERSPEECH等)更佳。