主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "豆包语音大模型评测工程师-Data语音",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责豆包语音交互相关产品的评测工作，包括评测体系建设、评测集构建、评测指标设计、自动化评测流程及工程化能力建设；\n2、负责ASR、TTS、ALM、端到端S2T/S2S等语音大模型及相关产品的交付质量评估，制定验收标准和质量门禁，支撑模型上线、迭代和效果优化；\n3、围绕语音理解、语音生成、端到端多模态交互等场景，设计并落地离线评测、在线评估、负面案例分析、回归验证等机制，持续提升评测覆盖度和准确性；\n4、建设多模态大模型评测工具/平台，推动评测流程标准化、自动化和可视化，提升模型评测效率与问题定位效率；\n5、基于评测数据进行分析和归因，发现模型能力短板、质量风险和优化方向，协同算法、产品、工程团队推动问题闭环。",
"requirements_text": "1、计算机科学、软件工程、人工智能、语音信号处理等相关专业，本科及以上学历；\n2、1年以上AI工程研发或模型评测相关经验，有语音、NLP、多模态或大模型评测经验者优先；\n3、熟悉模型评测的基本方法，能够围绕准确率、稳定性、鲁棒性、链路延迟、用户体验等维度设计合理的评估方案；\n4、具备良好的工程能力，能够参与或主导评测框架、评测工具或评测平台的设计与实现；\n5、具备较强的数据处理和分析能力，能够从评测结果、日志和负面案例中发现Pattern，定位问题根因并提出改进建议；\n6、具备良好的沟通协作能力和自驱力，能够主动识别评测体系中的问题，并推动评测能力在业务中落地。\n\n加分项：\n1、有前沿语音大模型、多模态大模型或通用大模型研发/评测经验，参与过有行业影响力的模型、产品或平台项目；\n2、熟悉语音理解、语音生成、端到端语音交互等技术方向，对行业新技术保持持续关注，愿意主动学习探索新技术新方向；\n3、熟练使用AI Coding工具，了解CLI、Skills、Agent等相关技术栈；\n4、熟悉PyTorch等深度学习框架，了解常见深度学习算法和模型训练、推理、评估流程。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"信号处理",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2、1年以上AI工程研发或模型评测相关经验，有语音、NLP、多模态或大模型评测经验者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "豆包语音大模型评测工程师-Data语音\n职位描述\n1、负责豆包语音交互相关产品的评测工作，包括评测体系建设、评测集构建、评测指标设计、自动化评测流程及工程化能力建设；\n2、负责ASR、TTS、ALM、端到端S2T/S2S等语音大模型及相关产品的交付质量评估，制定验收标准和质量门禁，支撑模型上线、迭代和效果优化；\n3、围绕语音理解、语音生成、端到端多模态交互等场景，设计并落地离线评测、在线评估、负面案例分析、回归验证等机制，持续提升评测覆盖度和准确性；\n4、建设多模态大模型评测工具/平台，推动评测流程标准化、自动化和可视化，提升模型评测效率与问题定位效率；\n5、基于评测数据进行分析和归因，发现模型能力短板、质量风险和优化方向，协同算法、产品、工程团队推动问题闭环。\n\n职位要求\n1、计算机科学、软件工程、人工智能、语音信号处理等相关专业，本科及以上学历；\n2、1年以上AI工程研发或模型评测相关经验，有语音、NLP、多模态或大模型评测经验者优先；\n3、熟悉模型评测的基本方法，能够围绕准确率、稳定性、鲁棒性、链路延迟、用户体验等维度设计合理的评估方案；\n4、具备良好的工程能力，能够参与或主导评测框架、评测工具或评测平台的设计与实现；\n5、具备较强的数据处理和分析能力，能够从评测结果、日志和负面案例中发现Pattern，定位问题根因并提出改进建议；\n6、具备良好的沟通协作能力和自驱力，能够主动识别评测体系中的问题，并推动评测能力在业务中落地。\n\n加分项：\n1、有前沿语音大模型、多模态大模型或通用大模型研发/评测经验，参与过有行业影响力的模型、产品或平台项目；\n2、熟悉语音理解、语音生成、端到端语音交互等技术方向，对行业新技术保持持续关注，愿意主动学习探索新技术新方向；\n3、熟练使用AI Coding工具，了解CLI、Skills、Agent等相关技术栈；\n4、熟悉PyTorch等深度学习框架，了解常见深度学习算法和模型训练、推理、评估流程。\n1、负责豆包语音交互相关产品的评测工作，包括评测体系建设、评测集构建、评测指标设计、自动化评测流程及工程化能力建设；\n2、负责ASR、TTS、ALM、端到端S2T/S2S等语音大模型及相关产品的交付质量评估，制定验收标准和质量门禁，支撑模型上线、迭代和效果优化；\n3、围绕语音理解、语音生成、端到端多模态交互等场景，设计并落地离线评测、在线评估、负面案例分析、回归验证等机制，持续提升评测覆盖度和准确性；\n4、建设多模态大模型评测工具/平台，推动评测流程标准化、自动化和可视化，提升模型评测效率与问题定位效率；\n5、基于评测数据进行分析和归因，发现模型能力短板、质量风险和优化方向，协同算法、产品、工程团队推动问题闭环。\n1、计算机科学、软件工程、人工智能、语音信号处理等相关专业，本科及以上学历；\n2、1年以上AI工程研发或模型评测相关经验，有语音、NLP、多模态或大模型评测经验者优先；\n3、熟悉模型评测的基本方法，能够围绕准确率、稳定性、鲁棒性、链路延迟、用户体验等维度设计合理的评估方案；\n4、具备良好的工程能力，能够参与或主导评测框架、评测工具或评测平台的设计与实现；\n5、具备较强的数据处理和分析能力，能够从评测结果、日志和负面案例中发现Pattern，定位问题根因并提出改进建议；\n6、具备良好的沟通协作能力和自驱力，能够主动识别评测体系中的问题，并推动评测能力在业务中落地。\n\n加分项：\n1、有前沿语音大模型、多模态大模型或通用大模型研发/评测经验，参与过有行业影响力的模型、产品或平台项目；\n2、熟悉语音理解、语音生成、端到端语音交互等技术方向，对行业新技术保持持续关注，愿意主动学习探索新技术新方向；\n3、熟练使用AI Coding工具，了解CLI、Skills、Agent等相关技术栈；\n4、熟悉PyTorch等深度学习框架，了解常见深度学习算法和模型训练、推理、评估流程。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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