智能互联千问C端事业群-AI音效算法专家-杭州
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、声学、信号处理、人工智能等相关专业；具备扎实的声学和信号处理理论基础。
2. 3年以上音效算法或AI模型开发经验，有智能音频设备相关经验者优先；熟悉AI音效开发流程，包括模型训练、优化、部署等。
3. 精通音效算法，包括但不限于智能音效、空间音频、音频超分、自适应设备校正等；
4. 熟练掌握AI模型算法，熟悉深度学习、…工作职责
1. 负责智能互联智能音频设备的AI音效开发，包括但不限于智能音效、空间音频、音质优化、音乐生成等功能的实现； 2. 研究并设计先进的音效算法，结合AI模型（如深度学习、神经网络等）提升产品的音频体验； 3. 优化AI模型在音频处理中的性能，确保其在不同设备和场景下的高效运行； 4. 与声学、硬件、软件等团队协作，完成音效算法在设备上的适配和实现，确保算法在实际产品中的稳定性和效果； 5. 跟踪行业前沿技术，探索并引入创新的AI音效解决方案； 6. 参与产品测试和用户反馈分析，持续改进音效算法和AI模型。
1. 负责智能互联智能音频设备的AI音效开发，包括但不限于智能音效、空间音频、音质优化、音乐生成等功能的实现； 2. 研究并设计先进的音效算法，结合AI模型（如深度学习、神经网络等）提升产品的音频体验； 3. 优化AI模型在音频处理中的性能，确保其在不同设备和场景下的高效运行； 4. 与声学、硬件、软件等团队协作，完成音效算法在设备上的适配和实现，确保算法在实际产品中的稳定性和效果； 5. 跟踪行业前沿技术，探索并引入创新的AI音效解决方案； 6. 参与产品测试和用户反馈分析，持续改进音效算法和AI模型。
1. 声学硬件系统 全链路设计： 负责耳机声学的系统方案，定义器件（扬声器、MIC、VPU、PA）、腔体结构、导管、泄漏路径及网布阻抗。 仿真建模： 运用 COMSOL/Microcap 等工具进行电力声类比仿真，对前/后腔、泄漏补偿及风噪趋势进行预测和优化。 跨部门协同： 与架构、ID、结构等工程师紧密配合，在极小空间内解决佩戴舒适度、声学性能与堆叠效率的冲突。 2. 算法协同 算法协同： 与算法团队协同设计 ANC（前馈/反馈/混合降噪）、通透模式、ENC（通话降噪）的策略，平衡降噪深度、宽度与系统稳定性。 性能优化： 针对佩戴差异、个体差异及风噪/触碰噪声，制定鲁棒性算法方案。 端侧落地： 参与音频DSP平台（如BES、高通等）的算力评估、功耗管理及低延迟链路调优。 前瞻技术： 探索AI音效、空间音频、头部跟踪及基于AI的环境自适应算法的硬件适配方案。 3. 声学调测 客观评价： 负责建立标准的声学测试流程，使用HATS、人工耳、耦合器等设备，制定FR、THD、ANC深度、通透PSD等关键指标。 主观调音： 主导主观听音评价，针对音质自然度、降噪压迫感、通话清晰度进行细致调优。
1、负责高德出行场景（驾车，骑行，步行）的大模型应用框架开发，构建高可用、低延迟的分布式系统； 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性； 3、负责搭建Agent与外部系统（如数据库、API、第三方服务）的高效通信机制； 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、负责协调业务资源，与大模型算法和数据源服务等团队协作，保障项目有效落地和需求高效交付。
1、负责快手国际化Push相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段促进用户增长； 2、负责Push推荐系统的搭建以及相关算法落地，面对亿级别的用户群体情况下实现Push的个性化匹配，做到千人千面； 3、负责Push的算法、策略的设计，并直接参与Push场景下推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于触发、召回、粗排、精排、下发策略等阶段； 4、从海量数据中挖掘用户消费行为、社交关系网以及运营热点实现Push内容池的搭建。