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字节跳动语音算法测试开发工程师-AI Lab(SA方向)

社招全职T9813地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机、统计学等相关专业;
2、熟悉持续集成(CI)测试的原理和流行框架,具有丰富的CI框架使用经验;
3、熟悉一款商业或开源测试工具原理,有独立设计、开发服务端或客户端测试工具…
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工作职责


招聘介绍:通过GUI,VUI等多种交互形态连接用户与服务,让人工智能在抖音、西瓜视频、今日头条、教育、办公等多个产品上实现智能价值,提升用户体验,实现商业价值。在这里你有机会同全球顶尖的AI科学家合作,接触最前沿的技术,并为服务于全球数亿人的人工智能产品提供质量保障。

1、负责语音/图像产品前端及服务端项目交付的质量把控;
2、负责语音/图像算法迭代质量体系的建设,及算法效果评测及算法竞对的评测;
3、负责语音/图像模型、推理引擎、服务测试框架的搭建;
4、负责测试场景和测试用例的设计,测试工具的设计、开发和标准化输出。
包括英文材料
学历+
CI+
C+++
Java+
还有更多 •••
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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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