通义音频基础大模型算法工程师

任职要求

1. 计算机科学、语音交互、人工智能、机器学习等领域的博士/硕士毕业生。
2. 有较强的代码能力，具有丰富的TTS/Codec/流ASR研究经验，具有相关数据处理经验；精通 Python 以及 Pytorch 等深度学习框架；熟悉Transformer架构以及大语言模型基础知识。
3. 善于平衡研究目标及落地实现，具备跨学科视野与协作意识，能够与工程、产品等多学科团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力。
4. 关注技术影响力，具有开源开放精神，对基础模型的前沿问题有持续热情，具备独立思考能力和系统性研究思维，敢于挑战现有范式，能够独立应用技术解决复杂问题。

加分项：
1. 曾发表顶级会议论文并具有一定的学术影响力，包括但不限于：InterSpeech、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、TPAMI等国际顶级计算机会议/期刊。
2. 具有有深度的研究工作；有较强的工程能力，有开发音视频实时交互系统的经验；有高表现力/鲁棒 TTS 生成模型研究/开发经验。
3. 具有钻研和持续打磨好每一个小的研究点的钻研精神。
4. 拥有知名开源项目，在开源社区具有较好的影响力，或在竞赛中获得引领性的研究成果。

工作职责

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。

团队致力于追逐实现 Omni 基座模型，实现多模态理解与多模态生成一体化。在此之中，语音理解与语音生成是极其重要的技术，影响着下一代 AI 的交互形式，同时通过生成语音甚至创造音乐等方式改变人类的生活与工作。团队音频组负责围绕 Qwen 基座模型展开音频处理以及与音频交互相关的基础研究及其应用，代表工作有 Qwen2.5-Omni, Qwen2-Audio, Qwen-Audio。音频组招收理解以及生成方向研究员，包括但不限于 ASR, TTS, S2TT，TTS, Zero-Shot TTS, Music/Song Generation， 同时也欢迎擅长音频交互的工程师，负责基座模型的开源与落地应用，支持开发实时交互系统。

工作职责：
1. 单人/多说话人语音识别。
2. 语音合成与高质量音频合成。
3. 音频前端与音色转换。
4. 音色克隆(Zero-Shot TTS)。
5. 音乐生成 / 歌声生成。
6. 理解指令遵循能力提升与推理，包括 SFT, GRPO 等。
7. 流式音频交互模型的推理与加速 (熟悉RTC/WebSocket等)。