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任职要求

熟悉语音识别主流模型（如Conformer、RNN-T、Whisper）、翻译模型（Transformer）及优化方法，有 LLM 协助高效数据生成经验；
具备优秀的数学建模能力，扎实的数理统计、线性代数基础，能独立完成算法设计与调优；
熟悉模型加速技术（如TensorRT、ONNX优化）及实时流式系统架构设计；
在语音/翻译领域顶级会议（如ICASSP、Interspeech、ACL）发表论文，或在Kaggle、WMT等比赛中取得优异成绩；
有AIGC相关研究或落地经验（如语音生成、多模态大模型）更佳

工作职责

岗位目标：聚焦语音识别（ASR）、机器翻译及实时字幕生成技术，研发高性能、低时延的AI字幕系统，支持语音助手等场景的多语言交互需求。

具体职责包括但不限于：
1. 负责语音识别（ASR）大模型（声学模型、语言模型、解码器）的算法研发与优化：探索新型神经网络架构，提升复杂场景下的识别准确率与鲁棒性；结合对话系统需求，优化语音到文本的端到端模型，降低时延并提升多轮对话的上下文理解能力；设计并实现高效的语音语料库构建方案，覆盖多语言、多方言及噪声场景，支撑模型训练与迭代。
2. AI字幕与机器翻译系统开发：研发跨语言翻译模型（Transformer/BERT等），解决文本语义对齐与文化适配难题，支持视频字幕、剧本等场景的一键翻译；优化实时流式翻译架构，满足低时延视频字幕生成需求；结合语音识别与翻译技术，构建端到端的语音到字幕系统，提升多语言用户的观看体验。
3. 性能优化与工程化落地：推动模型轻量化、加速推理（如模型压缩、量化、蒸馏）及分布式训练，提升系统在客户端或服务端的运行效率；与工程团队协作，完成算法在移动端、PC端或云端的高效部署与性能调优。