理想汽车基座模型-大模型算法工程师-语音合成-北京/杭州

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于追逐实现 Omni 基座模型，实现多模态理解与多模态生成一体化。在此之中，语音理解与语音生成是极其重要的技术，影响着下一代 AI 的交互形式，同时通过生成语音甚至创造音乐等方式改变人类的生活与工作。团队音频组负责围绕 Qwen 基座模型展开音频处理以及与音频交互相关的基础研究及其应用，代表工作有 Qwen2.5-Omni, Qwen2-Audio, Qwen-Audio。音频组招收理解以及生成方向研究员，包括但不限于 ASR, TTS, S2TT，TTS, Zero-Shot TTS, Music/Song Generation， 同时也欢迎擅长音频交互的工程师，负责基座模型的开源与落地应用，支持开发实时交互系统。 工作职责： 1. 单人/多说话人语音识别。 2. 语音合成与高质量音频合成。 3. 音频前端与音色转换。 4. 音色克隆(Zero-Shot TTS)。 5. 音乐生成 / 歌声生成。 6. 理解指令遵循能力提升与推理，包括 SFT, GRPO 等。 7. 流式音频交互模型的推理与加速 (熟悉RTC/WebSocket等)。

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于追逐实现 Omni 基座模型，实现多模态理解与多模态生成一体化。在此之中，语音理解与语音生成是极其重要的技术，影响着下一代 AI 的交互形式，同时通过生成语音甚至创造音乐等方式改变人类的生活与工作。团队音频组负责围绕 Qwen 基座模型展开音频处理以及与音频交互相关的基础研究及其应用，代表工作有 Qwen2.5-Omni, Qwen2-Audio, Qwen-Audio。音频组招收理解以及生成方向研究员，包括但不限于 ASR, TTS, S2TT，TTS, Zero-Shot TTS, Music/Song Generation， 同时也欢迎擅长音频交互的工程师，负责基座模型的开源与落地应用，支持开发实时交互系统。 工作职责： 1. 单人/多说话人语音识别。 2. 语音合成与高质量音频合成。 3. 音频前端与音色转换。 4. 音色克隆(Zero-Shot TTS)。 5. 音乐生成 / 歌声生成。 6. 理解指令遵循能力提升与推理，包括 SFT, GRPO 等。 7. 流式音频交互模型的推理与加速 (熟悉RTC/WebSocket等)。

1. 探索多模态理解与生成、语音/音乐生成、3D生成、视频生成、强化学习等前沿技术； 2. 利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。

1. 参与语音生成类大模型技术的研发，比如语音合成、音乐生成、端到端语音对话等； 2. 改进和优化语音大模型基座，持续创新和迭代算法解决业务问题； 3. 调研并探索语音方向前沿算法，不断提升现有算法的推理效率与合成质量。