智能互联通义实验室-技术专家-测试开发

1、负责人工智能相关产品的数据和算法等场景测试，并基于算法和工程团队现有质量问题给出合理化的建议和解决方案，推动落地实现算法质量提高； 2、协同算法团队和工程团队进行全面的质量把控和风险监控； 3、参与数据和算法的质量系统建设，完善算法全链路质量保证能力，提交算法落地和工程效率。

1、负责人工智能相关产品的数据和算法等场景测试，并基于算法和工程团队现有质量问题给出合理化的建议和解决方案，推动落地实现算法质量提高； 2、协同算法团队和工程团队进行全面的质量把控和风险监控； 3、参与数据和算法的质量系统建设，完善算法全链路质量保证能力，提交算法落地和工程效率。

工作职责： 1. 产品规划与路线设计：深度调研不同场景下的语音AI产品需求，结合语音AI技术演进与行业发展趋势，制定TTS产品、语音翻译产品的短中长期路线图，明确核心能力优先级、场景落地顺序及资源投入节奏。 2. 功能设计与优化：主导语音AI产品核心功能的设计与迭代，包括但不限于：TTS方向的音色库建设、语音效果优化、交互体验设计；语音翻译方向的翻译引擎优化、交互体验设计、场景化功能定制，持续提升产品在不同场景下的用户体验。 3. 跨团队协同与项目推进：作为语音AI产品落地的核心协调者，联动算法、工程、业务及测试团队，明确各环节交付标准与时间节点，解决跨部门协作中的技术瓶颈与需求冲突，确保产品在各场景顺利落地。 4. 行业动态与竞品分析：跟踪国内外语音AI技术与产品的发展动态（如新型算法、前沿应用场景、竞品功能与策略等），定期输出分析报告，为产品策略调整提供依据，确保公司语音AI产品的竞争力。

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，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image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。 在此基础上，我们致力于研究Qwen面向具身智能领域的下一代基础模型，将Qwen强大的认知与推理能力赋予物理世界的机器人智能体，打破数字世界与物理世界的壁垒。团队的目标是研发能够理解人类意图、感知物理环境、并自主规划执行复杂任务的通用具身基础模型。我们相信，通过融合前沿的多模态大模型与机器人技术，我们将开创通用人工智能的下一个篇章，让AI真正走进并服务于现实生活。 工作职责： 1. 具身基础模型研究： 构建面向机器人的多模态基础模型，将视觉语言模型与机器人中心的物理世界理解与决策深度融合，构建具身领域的高质量的大规模真实与仿真数据集，设计并训练支持感知、动作、记忆、规划与语言理解统一的具身基础模型。 2. 测评基准建立：构建面向机器人多模态基础模型的能力基准，设计有效的测试基准，持续构建能反映基础模型在物理世界真实能力的高效测评系统。 3. 软硬件系统整合部署： 构建机器人软硬件一体化系统，将算法部署在真实机器人平台（如机械臂、人形机器人）上，进行端到端的验证与迭代，推动研究成果的实际落地。