蔚来多语言ASR资深算法工程师（智能座舱方向）

1、负责语音相关技术研究(语音增强、唤醒、声纹、VAD、语音识别等)，包括声学模型、语言模型的数据准备、模型训练和解码器优化； 2、主导工程开发，包括模型服务化，海量语音数据处理，模型网络结构优化以及工程优化； 3、跟进业界最新技术，并运用于实际产品。

1. 负责AI语言模型运营团队的日常运营管理，联合算法承担AI算法模型（TTS、ASR、NLU）在各产品线运营的效果提升，负责多门语言的语言学研发并落地AI技术，重点为语音助手业务的功能扩展和体验优化做好服务。 2. 目标规划：通过技术洞察，参与对各产品线的算法各模块和整体模块的效果优化步骤进行规划，并预估资源耗费。 3. 语言研发：针对算法效果提升，多语言需求等，对语言规则进行整理并创新理论，并应用到实际的AI语言技术中。 4. 团队管理：对模型运营团队进行架构设计，人员管理，SOP梳理。 5. 跨部门沟通：与数据生产团队、算法部门、产品团队等沟通，团结一致，完成业务目标。

岗位目标： 面向人工智能前沿技术领域，聚焦计算机视觉、自然语言处理、大模型等核心技术，研发高性能、低时延的智能系统，支持语音助手、多语言交互、智能内容生成、视觉理解等多种应用场景，推动AI技术的产品化落地与规模化应用。 具体职责包括但不限于： 核心算法研发与优化： 针对具体任务场景（如语音识别、机器翻译、图像理解、文本生成等），开展深度学习模型的算法设计与创新，探索新型神经网络架构（如Transformer、MoE、扩散模型等），提升模型在复杂环境下的准确性、鲁棒性与泛化能力。 负责端到端建模优化，结合上下文理解、对话状态追踪或多模态融合技术，增强系统在连续交互场景中的语义理解与响应能力。 构建高质量训练数据体系，设计自动化语料清洗、标注与增强方案，覆盖多语言、多方言、噪声或小样本等挑战性场景，支撑模型持续迭代。 大模型技术研发与应用： 参与大规模预训练模型（LLM、VL模型等）的研发与微调，包括指令微调、对齐优化、提示工程及推理加速，提升模型在下游任务中的表现。 探索大模型在跨模态理解（图文、音视频）、实时生成、知识推理等场景的应用路径，推动AIGC、智能摘要、自动字幕、翻译等业务的技术升级。 研发高效微调技术（LoRA、Adapter等）与模型服务架构，实现大模型在资源受限环境下的灵活部署。 系统性能优化与工程化落地： 推动模型轻量化与推理加速，应用模型压缩、量化、蒸馏、剪枝等技术，提升模型在移动端、边缘设备或云端的运行效率。 协同工程团队完成算法模块的高性能集成，优化分布式训练与推理框架，保障系统低时延、高并发与稳定性。 支持多平台部署（移动端、PC端、Web端、云服务），参与全链路性能调优与监控体系建设。 前沿技术探索与跨领域协作： 跟踪人工智能领域最新研究进展（CV/NLP/ASR/TTS/MT等），结合业务需求进行技术预研与原型验证。 与产品、数据、工程团队紧密协作，深入理解用户场景，推动AI能力在实际产品中的创新应用。

1.拟人SFT数据构建与策略设计 （1）负责面向超拟人语音交互场景的SFT数据方案设计，涵盖角色人设一致性、多轮对话逻辑、情感表达等维度，构建高质量对话语料。 （2）针对多模态交互、A陪伴等需求，设计角色扮演数据的标注规范，包括身份背景、经典台词、行为模式等细粒度标签。 （3）基于业务场景（如儿童教育、情感陪伴、游戏NPC、模拟面试等）设计符合角色设定的对话逻辑，提升用户交互沉浸感。 （4）建立SFT数据评估体系，针对人设一致性、意图识别准确率、对话流畅度等指标进行量化分析与迭代。 2.SFT数据在语音交互模型中的优化 （1）结合语音交互链路（ASR→LLM→TTS），通过SFT技术优化大模型的对话能力，重点提升上下文理解、情感响应准确度及多轮对话连贯性。 （2）探索角色扮演数据在语音Agent中的应用，例如通过Prompt工程控制对话风格、情绪倾向，实现个性化交互体验。 （3）协同声纹识别、情感计算等技术，构建语音-文本-用户画像对齐的数据集，支持个性化交互（如儿童声线识别、成人情感分析）。 （4）推动SFT数据在低延迟语音交互场景的落地，优化端到端响应效率（如实时打断、长上下文记忆等能力）。