小米音频算法开发工程师实习生

1. 基于自适应滤波技术（Fx-LMS等）开发前馈式主动降噪算法，完成实车参数调试、工况识别与稳定性控制； 2. 完成在ADSP、ADI平台上的算法移植与优化； 3. RNC算法的性能评估与测试；

1、负责音频信号处理算法在手机、平板、蓝牙耳机等终端设备上的应用和优化，包括但不限于虚拟低音、自动增益控制、系统辨识、滤波器设计等音效后处理和主动噪声控制相关算法。 2、负责声场控制相关算法方案的测试和优化，包括但不限于空间音频、主动降噪等。 3、负责基于机器学习的音频算法的研究和测试，包括但不限于音频特征提取、模式识别等。 4、跟踪最新的音频处理技术和研究进展，参与技术研究与开发，对有关算法以及优化思路进行整理与汇报。

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里，你将参与贡献大型电商场景下与音视频体验和成本相关的一系列研发工作；

 在这里，你将参与视频编码（包括但不限于HEVC/VVC）优化：通过基于信号处理和机器学习的快速编码决策、数据结构、并行框架设计，优化编码速度，同时在有竞争力的视频编码内核基础上，探索基于语义的内容感知编码优化，深度学习编码，AIGC编码等前沿课题，在保障画质体验的前提下，尽可能节省带宽；

 在这里，你将参与海量图像和视频的增强修复工作：运用前沿技术，包括但不限于模型结构优化、数据仿真和增强策略优化、知识蒸馏以及模型压缩，在限定带宽环境对任意失真的视频进行高效处理，力求最好的画质。同时，跟踪业界最新进展和技术趋势（包括AIGC）并融入特定的场景，提出创新方案，帮助平台提供逼近广电级别的视频画质；

 在这里，你将参与视频编码与处理联合优化：在标准编码框架的基础上，借助AI领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理，将视频前后处理与编码联合优化，提升端到端压缩效果； 在这里，你将参与美颜等视频美化技术的研究工作，包括人脸检测、关键点、肤色美白、面部塑形、化妆效果模拟等。这些技术将应用于直播和短视频等多样化场景，并确保其在真实视频场景的有效整合。你还将专注于基于3D人脸建模和AI算法的智能美颜技术，推动这些技术的大规模落地； 在这里，你将参与UGC视频生产剪辑依赖的多类当下最前沿的图像视频生成与编辑，包括图像风格化，人像分割与实例分割，人脸属性，图像可控生成，图像视频化等，为视频剪辑提供更丰富的素材和更多的玩法；

 在这里，你将有机会参与最前沿的音视频质量评价算法工作，包括无参考的视频质量评价，人脸美学评价，音频质量评价，为多媒体算法的迭代和平台音画质的体验提供基础工具；
 在这里，你将帮助淘宝直播等大型的视频传输场景设计QoS算法，追求超低延时、极速播放等用户体验，并支持各种弱网环境下的最优的视频流畅度和优雅的画质降级。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper

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