恺英网络AI应用工程师(侧重视频/游戏方向)
任职要求
1、本科及以上学历，多媒体技术、计算机相关专业毕业。 2、熟练使用 Stable Diffusion、ComfyUI、Runway、Pika、Veo、Sora 等工具中的一种或多种，能进行提示词工程（prompt engineering）。 3、有角色、场景或动作生成经验，理解“风格统一”“视角匹配”“相对尺寸”等常见问题，能反复调试和迭代。 4、掌握 Python，能写基础脚本封装接口或调用 API，提高工作流效率。 5、具备学习驱动力，分享精神，能总结和文档化，把自己的研究成果与团队分享。 有以下经验者优先： 1、LoRA/模型微调经验：快速训练定制风格。 2、跨软件/工作流整合的经验：能把不同模型/软件串联起来，例如把 AI 生成和 UE 蓝图、剪辑工具串起来。
工作职责
1、视频与素材生成：基于需求提示词，不断实验并总结可复用的 prompt 模板，生成高质量的角色、场景、仿游戏画面视频。 2、团队赋能：分析其他岗位（美术、视频、蓝图、策划）的工作模式，提出 AI + 现有软件的组合方案。 3、快速验证实验和分享：追踪AI发展动态，当出现新的突破（例如动画生成新框架），第一时间进行小规模测试，输出结论和适用性建议。
我们负责阿里巴巴自营业务（如天猫超市、淘宝买菜、天猫国际、喵速达等行业）的供应链产品研发工作，致力于打造先进的软件交付供应链。 在这里，你将有机会运用互联网创新技术、大数据与人工智能，重新定义众多行业，重塑零售体系。 未来我们将担负起更大的责任，整合社会化供应链资源，服务全球20亿消费者，1000万中小企业。 1. 侧重于采购、退供、清滞、调拨和差异处置，沉淀和优化供应链产品解决方案，确保技术问题高效地解决； 2. 面向中小企业及产业带商家，基于供应链平台的产品线、技术体系，帮助业务定制供应链业务流程； 3. 面向淘天多业务线，基于业务发展阶段及能力，提供平台化的解决方案，和行业团队高效协同，确保技术问题高效地解决
1. 负责语音识别理解和语音生成算法、建模方案研究，推动应用落地。 2. 侧重于研发超写实语音合成、情感可控语音合成、零资源语音克隆（zero-shot TTS）、语音转换和音频音乐生成等生成类算法， 以及融合语音识别、语音翻译、说话人识别、音频分析、语音分离等多任务模型算法，推动技术在同声翻译、数字人对话等场景中应用。 3. 探索音频模态和LLM的结合，实现语音识别、音频理解、语音生成、语音转换、音乐生成和音效生成的统一建模方案，并推动落地应用。 4. 通过跟踪和创新，确保算法技术的行业领先。 5. 持续关注学术界和行业的最新研究动态，参与国际会议、研讨会，与全球顶级团队进行交流合作。
1、负责Tex AI中心翻译技术团队MT技术，包括机器翻译、译后编辑润色、机器翻译自动评估等。 2、侧重于研发few-shot / zero-shot MT、语法纠错、文本语种识别等先进算法尤其是生成类算法。 3、负责翻译算法技术应用于垂类场景（如商务沟通、出行等），包括但不限于算法的设计、工程实现以及持续优化； 4、研究预训练、语义生成、语义匹配、语义检索等方向的前沿技术，并探索其在MT中的相关应用。
本岗位有多个领域，符合任一方向即可 方向一：声学系统与无线传输 1、负责声学系统架构设计与创新，研究多声道环绕声、空间音频在TV产品中的实现方案。主导无线音频传输协议（如蓝牙、Wi-Fi音频）研究与应用，解决延迟、稳定性、音质损耗问题； 2、优化Soundbar与TV的无线连接性能（低延迟、高保真、抗干扰），研究多设备音频组网与同步技术。负责声学调试与主观听音评价，确保产品音质领先； 3、推动音频技术在TV主芯片平台的集成与优化，进行性能与功耗的平衡； 4、与硬件、软件、结构、ID团队紧密协作，确保声学系统方案在产品全链路中的实现； 5、进行技术前瞻洞察，构建专利壁垒，撰写高质量专利与技术文档。 方向二：二维磁性/铁电材料方向 1、负责二维磁性材料、铁电材料等新型声学功能材料的调研、特性研究及其在声学器件（如扬声器单元、麦克风）中的应用可行性论证； 2、开展基于新材料的声学器件（如微型扬声器、超声波传感器）设计、仿真、试制与测试，提升声学性能（如灵敏度、频响）或实现新功能（如定向发声）； 3、与供应商合作，推动新材料器件在产品中的量产落地，解决可靠性问题； 4、与材料研发、声学设计、硬件团队协作，完成新材料的验证与应用； 5、负责材料应用领域的创新开发与专利布局。 方向三：声学系统与AI算法方向 1、研究AI在音频处理中的应用，如智能音效增强、语音降噪、声场自适应、语音识别前端处理等算法的探索与研发； 2、主导深度学习模型（如CNN、Transformer）在音频场景的设计、训练、优化及端侧部署（如DSP、NPU平台）； 3、推动算法在TV芯片平台的移植、驱动开发与硬件加速，进行性能与功耗的极致优化； 4、与芯片、硬件、软件团队紧密协作，实现算法到产品的转化； 5、进行技术沉淀，形成专利和技术文档。