拼多多语音技术算法工程师(用户增长方向)
任职要求
1、计算机相关专业硕士以上学历,数学功底良好,英文文献阅读理解能力良好; 2、具备ASR/TTS/语音生成等相关项目的部署与优化经验,熟悉相关算法; 3、熟练掌握c/c++开发,熟练使用python,pytorch/tensor…
工作职责
1、参与多语种语音技术ASR/TTS/NLP/语音生成技术研发,负责算法设计及选型; 2、负责语音技术在业务场景的适配和落地。
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。
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。 负责公司大模型的研发和应用,研究相关技术在插件、agents、toB、飞书、医疗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。 1、探索超大规模模型,并进行极致系统优化; 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化; 3、相关应用落地,包括生成创作、逻辑推理、代码生成等; 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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、负责 LLM 在 toC 应用落地,提供多 tool (联网、文件识别、代码沙盒等) 与多模型的动态编排能力,不断优化架构可扩展性,帮助豆包、Coze、猫箱等业务不断快速增长; 2、与不同 LLM 算法同学紧密协作,探索复杂服务能力,如WebGPT、FunctionCall、Agents、AssistantAPI、图像/语音多模态等,追进前沿的研究成果; 3、设计并实施全流式通信的 LLM 应用架构,与国内最大规模的 LLM 高性能推理服务联动实现端到端最佳的性能和资源能效,不断提升高并发高吞吐在线系统的健壮性。
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。