理想汽车声学AI算法开发工程师-北京

校招全职虚拟开发与验证地点：北京状态：招聘

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任职要求

1. 编程能力：熟练掌握Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备Matlab/Scipy等信号处理工具使用经验；
2. 声学领域：熟悉 FFT、STFT、时频分析、麦克风阵列、波束成形、自适应滤波（LMS/NLMS/FuLMS）等技术；
3. AI生成技术：掌握 Transformer、GAN、扩散模型等算法在音乐生成中的应用；
4. 边缘计算：了解模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术，有嵌入式开发（如Linux、RTOS）或FPGA/ASIC加速经验者优先；
5. 多模态感知：熟悉音频、视觉、传感器数据的融合建模，具备情绪识别、环境感知项目经验者优先。

工作职责

1. 从事编曲音乐AI生成算法研发，探索基于深度学习（如Transformer、GAN、扩散模型）的音乐生成模型，实现高质量、风格可控的音乐创作；
2. 开发声学降噪AI算法，熟悉自适应滤波算法（LMS/NLMS/FuLMS）及麦克风阵列技术，具备车载噪声抑制（ANC/RNC）算法开发经验，能结合车速、路况等多模态传感器数据优化降噪策略，并有汽车声学项目落地或算法仿真验证案例；
3. 掌握多模态感知技术（音频、视觉、生理信号），具备情绪识别（压力/疲劳检测）或环境感知（噪声/温度）模型开发经验，能结合边缘计算（模型量化/剪枝）实现低功耗设备上的实时感知系统，且有完整Demo（如ThermoMind或跌倒检测）开发经历；
4. 推动算法在边缘计算设备（如嵌入式芯片、低功耗AI加速卡）上的部署与优化，完成从原型设计到实际Demo的全流程落地。

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难度：

包括英文材料

Python+

C+++

TensorFlow+

PyTorch+

深度学习+

MATLAB+

Transformer+

算法+

Linux+

RTOS+

FPGA+

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