钉钉悟空事业部-RTC 媒体服务-研发工程师
任职要求
语言能力(精通其一) ● C++: 精通 C++,熟悉内存管理、多线程、性能优化,有高性能网络服务经验 ● Go: 精通 Go,熟悉 Goroutine/Channel,有高并发服务经验 ● Java: 精通 Java,了解 JVM,熟悉内存管理、多线程、性能优化 ● Python: 熟练使用 Python 进行脚本开发和自动化运维 核心技术能力 1. 大型分布式系统 ● 具备千台以上集群架构设计和开发经验 ● 深入理解一致性协议、分布式事务、服务发现、分布式锁 ● 熟悉高可用架构:多活/灾备、熔断降级、限流等 SLA 保障机制 ● 有百万级 QPS 以上性能调优实战经验 ● 深入理解 Linux:进程/线程调度、内存管理、IO 模型(epoll、io_uring) ● 精通 TCP/IP…
工作职责
1. 负责 RTC 媒体服务的设计、开发和运维,构建高并发、低延迟的音视频传输系统 2. 设计和实现媒体处理核心模块(编解码、混流、转码、录制等) 3. 负责分布式媒体集群的资源调度、负载均衡和弹性扩缩容 4. 持续优化系统性能和用户体验,参与技术评审推动创新
语音是人机交互中最自然、最便捷的模态。随着大模型时代的到来,语音 AI 正在从单一的任务处理向多模态、高自然度的“数字员工”演进。 在我们这里,RTC 不仅仅是传输管道,而是数字人的神经中枢。我们已经打通了 WebRTC 全链路,并实现了打断、轮次检测等核心能力。现在的目标是攻克 极致交互延迟、拟人化情感合成、以及具备 RAG 与工具调用能力的语音 Agent。加入我们,你将亲手打造一个“听得清、反应快、有记忆、能办事”的数字灵魂。我们倡导 AI-First 的开发哲学,鼓励利用 AI Coding 与 Vibe Coding 的新范式,快速将创意转化为亿万级用户的交互体验。 【岗位职责】 1. 全链路算法研发与优化: ○ 负责 ASR/LLM/TTS 全链路的协同优化。通过流式算法(Streaming)与端到端优化,挑战 RTC 场景下人机对答的物理延迟极限。 2. 语音 Agent 大脑构建: ○ RAG 与知识增强: 集成检索增强生成(RAG)技术,提升数字人在垂直领域(如医疗预约、智能客服)的专业度。 ○ 实时任务编排: 研发高可靠的 Tool Use(工具调用) 逻辑,使数字人能实时操作后台系统,并处理调用过程中的长延迟等待与交互反馈。 ○ 记忆管理: 建立长短期记忆系统,确保数字人在多轮复杂对话中保持语境一致性。 3. 专项技术突破: ○ 高鲁棒性交互: 研发基于深度学习的智能 VAD 与“语义打断”逻辑,解决强噪声及复杂环境下的起停点识别痛点。 ○ 拟人化表达: 微调 TTS 模型(如情感自适应、口语化重写),提升音色的情感表现力与韵律感。 4. 模型工程化落地: 推动算法在 GPU 环境下的高性能部署,优化并发场景下的状态机管理、显存调度及异常重试机制。 5. 前沿预研: 跟踪并实践 Speech-to-Speech (S2S) 原生端到端交互,探索大模型驱动的语音多模态融合方案;跟踪并实践两段式(ASR+多模态/多模态+TTS)低延迟交互。
● 面向中大型客户,深度挖掘其在合同全生命周期管理、法务数字化转型中的痛点,提供专业咨询建议 ● 基于产品能力与 AI 差异化优势,编写定制化的售前解决方案、投标方案及产品演示 Demo,支撑业务达成 ● 配合销售团队完成客户拜访、技术交流、POC及招投标过程,对产品商业化负责 ● 收集行业共性需求,输出行业白皮书或标准解决方案模板,提升团队标准化交付能力
负责产品的 AI 功能设计与研发,将大模型能力应用到实际业务中,大模型工程化落地 理解业务需求并转化为可落地的技术方案,推动 AI 能力在业务中的规模化应用 设计并开发高可用、高并发的分布式服务,构建微服务架构 负责数据库、缓存、消息队列的技术选型与性能调优 与产品、UI/UX、测试及运维团队紧密协作,确保项目高质量交付
悟空事业部是阿里巴巴 ATH 战略下的 AI 原生工作平台,致力于将智能体能力深度融入企业工作流,重新定义 B 端的工作方式。我们正在构建一套评测驱动的智能体自进化闭环——以评测发现问题、反哺优化、验证效果,让 Agent 在持续迭代中越来越可靠。为此,我们需要招募细致严谨、对 AI 技术充满热情的人才加入我们! 【职位描述】 1、结合业界最佳实践与 B 端业务场景,通过专家设计和数据合成等手段,动态构建高质量评测集 2、负责评测任务的调度与执行监控,对评测结果进行审核与标注,输出质量报告,推动问题闭环 3、深入理解高频业务场景(电商、门店管理、资讯情报、数据分析等),针对性地构建专项评测集,设计可量化的评测标准 4、与产品、算法团队紧密协作,将评测中发现的问题和模式转化为优化方向,推动评测流程的持续改进