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…
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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/
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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更新于 2025-12-05北京|杭州
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更新于 2026-01-06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 2026-01-29北京|杭州
社招3年以上技术类-算法
1.参与前沿语音生成大模型的研发，涵盖数据体系设计、模型架构设计、训练优化等。 2.探索语音合成、声学建模、自然语言处理等多模态融合技术，提升模型在语音质量、自然度及逻辑推理能力上的表现。 3.针对实际应用场景（音色克隆、情感控制等）优化模型效果和性能，解决复杂技术难题。
更新于 2025-12-08北京|杭州