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字节跳动语音算法实习生-Data语音

实习兼职A217191地点:深圳状态:招聘

任职要求


1、2024届及以后毕业,硕士及以上学历在读,计算机科学/计算机工程/电子信息技术等相关专业;
2、有自然语言处理、语音合成与识别、音乐生成等研究或者技术背景优先;
3、有预训练技术,包括但不限于高效训练、强化学习,参与过研发音频、NLP相关的预…
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工作职责


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。
团队介绍:Data语音团队致力于语音/音频/音乐相关的AI核心技术研发和产品创新。部门支撑音频和多模态内容从生产、编辑到消费的全流程,赋能内容创作和互动,并以中台形式支持集团多个业务,提供业界前沿的技术能力与解决方案。

1、参与研发多模态模型等下一代人工智能核心技术;
2、关注和推进技术在业务场景中的广泛应用,包括但不限于语言、音乐、语音、音频的生成与理解等;
3、深入调研和关注音频/NLP/多模态等方向的前沿技术。
包括英文材料
学历+
NLP+
强化学习+
PyTorch+
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相关职位

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社招后端开发

【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求; 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型; 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。

北京|上海
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社招5年以上

1、嵌入式AI系统开发: • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发,包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块(如人脸/手势识别、行为分析)开发与部署; • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配(TensorFlow Lite/MNN/NCNN)及NPU芯片的性能优化(如内存、功耗、实时性); • 结合硬件特性设计轻量化模型架构,完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化: • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备(IoT/AR硬件/AI机器人)的落地效果,解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战; • 开发芯片算子库适配方案,参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计; • 探索多模态交互(视觉+语音+传感器)在智能终端的创新应用,如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付: • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发,主导端侧SDK集成及性能调优,确保产品按时交付; • 支持产品量产落地,保障系统稳定性与用户体验。

更新于 2025-04-02深圳
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社招1年以上A247041

团队介绍:字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年,致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术,成为世界一流的研究团队,为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心,研究方向涵盖NLP、CV、语音等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源,在相关领域持续投入,已推出自研通用大模型,提供多模态能力,下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务,并通过火山引擎开放给企业客户。目前,豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用,研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案,满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式;主要工作方向包括: 1)优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力; 2)Long CoT技术的实现和应用; 3)多模态大模型(文本、图像、语音)的Posttraining算法; 4)构建高质量、多领域的数据合成方法; 5)探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。

更新于 2025-02-18上海
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社招大模型

在算力驱动的 AGI 和人文精神的烟火气交汇之处,我们真诚邀请对大模型 Omni Model 有热情的同学加入,共同打造更具影响力的智能系统。你会成为团队的一员,并和其他同事协作,共同研发 SOTA 的 Omni Model。期待你以务实和客观的科学态度来推进技术的进展,不被过往经验裹挟、不被主观偏好影响。期待你除了算法外仍然是为出色的工程师。期待你对技术有强烈的好奇心和开放心态。 区别于传统 ASR / TTS 级联技术,我们希望打造端到端的 Omni Model 在实时交互中释放大模型的智力水平,彻底改变以 Chatbot 文字为主的人机交互界面 岗位说明:你会负责围绕大模型 Omni Model 构建语音模态的相关研究工作,包括但不限于如下事项 海量的语音数据处理和构建:定性分析、定量评估数据质量,并给出 scalable 的改进方案;探索跨模态(文字/视觉/语音)混合训练的最佳实践; 探索更加高效且合理的模型架构,让模型更加理解音频,同时让模型具备更好的语音合成能力 研究并探索基于 Omni Model 的 Post Train,包含但不限于 SFT 和 RL

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