通义通义实验室-语音处理算法专家-通义百聆
社招全职3年以上技术类-算法地点：北京 | 杭州状态：招聘
任职要求
1. 硕士及以上学历，电子、通信和计算机相关专业。 2. 三年以上语音算法开发经验，精通基于深度神经网络的语音算法，熟悉麦克风阵列处理、自适应滤波等算法原理，深入参与过语音交互类全链路产品建设，熟悉 ASR/TTS/LLM 等语音 AI 相关技术原理。掌握 AI 产品开发的开源工具和框架（如TensorFlow、PyTorch…
登录查看完整任职要求
微信扫码，1秒登录
工作职责
1. 负责通义实验室语音团队的语音处理算法研发，通过深入理解全链路技术挑战和推动语音前后端协作，不限于语音增强、回声消除、麦克风阵列（波束形成、声源定位等）、语音唤醒、多模检测、轻量化ASR/TTS/LLM等任务，打造行业领先的语音处理算法。 2. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
深度神经网络+
https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
Learn the basics of neural networks and backpropagation, one of the most important algorithms for the modern world.
语音识别+
https://developer.nvidia.com/blog/essential-guide-to-automatic-speech-recognition-technology/
Over the past decade, AI-powered speech recognition systems have slowly become part of our everyday lives, from voice search to virtual assistants in contact centers, cars, hospitals, and restaurants.
语音合成+
https://www.ibm.com/think/topics/text-to-speech
Text to speech (TTS) is a type of technology that converts text on a digital interface into natural-sounding audio.
还有更多 •••
相关职位
社招3年以上技术类-算法
1. 负责通义实验室语音团队的语音处理算法研发，通过深入理解全链路技术挑战和推动语音前后端协作，不限于语音增强、回声消除、麦克风阵列（波束形成、声源定位等）、语音唤醒、多模检测、轻量化ASR/TTS/LLM等任务，打造行业领先的语音处理算法。 2. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
更新于 2025-11-01北京|杭州
社招3年以上技术类-算法
1. 负责通义实验室语音团队的语音处理算法研发，通过深入理解全链路技术挑战和推动语音前后端协作，不限于语音增强、回声消除、麦克风阵列（波束形成、声源定位等）、语音唤醒、多模检测、轻量化ASR/TTS/LLM等任务，打造行业领先的语音处理算法。 2. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
更新于 2025-12-05北京|杭州
社招3年以上技术类-算法
1. 负责通义实验室语音团队的语音处理算法研发，通过深入理解全链路技术挑战和推动语音前后端协作，不限于语音增强、回声消除、麦克风阵列（波束形成、声源定位等）、语音唤醒、多模检测、轻量化ASR/TTS/LLM等任务，打造行业领先的语音处理算法。 2. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
更新于 2026-04-02北京|杭州
社招3年以上技术类-算法
1. 主导多模态理解/音频大模型的前沿算法研究及产业落地。 2. 音频理解方向： （1）研发语音识别、语音翻译以及音频分析等理解算法。 （2）开发跨模态（语音/文本/视觉）的音频语义理解系统。 （3）探索音频大模型架构设计。 （4）推动算法成果转化：通过ModelScope开源社区创造研究价值，或通过阿里云产品体系创造商业价值。 （5）持续跟踪国际前沿技术动态（ICASSP/Interspeech/NeurIPS/ICLR等），参与国际会议、研讨会，与全球顶级团队进行交流合作。
更新于 2026-04-02北京|杭州