主分类：语音与音频算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "语音算法工程师（多模态理解大模型-说话人方向）-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": "算法"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责多模态音频理解大模型（ALM）后训练中说话人相关能力的建设，并结合其它语音理解任务落地业务场景，解决落地过程中的前沿问题，持续优化技术效果；\n2、深度参与下一代多模态音频理解基座模型的核心技术构建，持续跟进并攻克说话人相关的前沿技术难题，探索追求业界算法。",
"requirements_text": "1、理解说话人聚类、说话人日志、说话人识别等相关任务的技术实现，对业务效果优化有实际经验；\n2、熟悉语音识别、音频caption、语音对话等技术，了解音视频多模态理解相关技术；\n3、对深度学习和大模型技术有较好的理解，如AHC、ResNet、EcapaTDNN、ALM和LLM等系列模型架构；\n4、对工业级数据的处理管线有实际经验，有使用海量数据优化实际业务模型的动手经验；\n5、有不错的编码能力，熟悉Codex、TRAE等Code Agent，熟悉C++、Python等常用编程语言；\n6、有独立工作能力并同时能与团队融洽协作，敢于发现和提出问题。\n\n加分项：\n1、在会议和智能硬件等场景有说话人日志或语音识别系统落地和优化经验；\n2、对前沿的端到端说话人日志有优化经验或在GitHub上有优秀的相关技术的开源项目；\n3、在相关国际会议或主流期刊上发表论文（ICASSP、Interspeech、ASRU、IEEE/ACM Transactions等）；\n4、语音相关比赛或机器学习相关比赛拿到过国际领先名次，具备ACM/NOI/IOI/TopCoder等编程比赛获奖经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"深度学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"post_date": "2026-06-30",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "语音算法工程师（多模态理解大模型-说话人方向）-Data语音\n职位描述\n1、负责多模态音频理解大模型（ALM）后训练中说话人相关能力的建设，并结合其它语音理解任务落地业务场景，解决落地过程中的前沿问题，持续优化技术效果；\n2、深度参与下一代多模态音频理解基座模型的核心技术构建，持续跟进并攻克说话人相关的前沿技术难题，探索追求业界算法。\n\n职位要求\n1、理解说话人聚类、说话人日志、说话人识别等相关任务的技术实现，对业务效果优化有实际经验；\n2、熟悉语音识别、音频caption、语音对话等技术，了解音视频多模态理解相关技术；\n3、对深度学习和大模型技术有较好的理解，如AHC、ResNet、EcapaTDNN、ALM和LLM等系列模型架构；\n4、对工业级数据的处理管线有实际经验，有使用海量数据优化实际业务模型的动手经验；\n5、有不错的编码能力，熟悉Codex、TRAE等Code Agent，熟悉C++、Python等常用编程语言；\n6、有独立工作能力并同时能与团队融洽协作，敢于发现和提出问题。\n\n加分项：\n1、在会议和智能硬件等场景有说话人日志或语音识别系统落地和优化经验；\n2、对前沿的端到端说话人日志有优化经验或在GitHub上有优秀的相关技术的开源项目；\n3、在相关国际会议或主流期刊上发表论文（ICASSP、Interspeech、ASRU、IEEE/ACM Transactions等）；\n4、语音相关比赛或机器学习相关比赛拿到过国际领先名次，具备ACM/NOI/IOI/TopCoder等编程比赛获奖经历。\n1、负责多模态音频理解大模型（ALM）后训练中说话人相关能力的建设，并结合其它语音理解任务落地业务场景，解决落地过程中的前沿问题，持续优化技术效果；\n2、深度参与下一代多模态音频理解基座模型的核心技术构建，持续跟进并攻克说话人相关的前沿技术难题，探索追求业界算法。\n1、理解说话人聚类、说话人日志、说话人识别等相关任务的技术实现，对业务效果优化有实际经验；\n2、熟悉语音识别、音频caption、语音对话等技术，了解音视频多模态理解相关技术；\n3、对深度学习和大模型技术有较好的理解，如AHC、ResNet、EcapaTDNN、ALM和LLM等系列模型架构；\n4、对工业级数据的处理管线有实际经验，有使用海量数据优化实际业务模型的动手经验；\n5、有不错的编码能力，熟悉Codex、TRAE等Code Agent，熟悉C++、Python等常用编程语言；\n6、有独立工作能力并同时能与团队融洽协作，敢于发现和提出问题。\n\n加分项：\n1、在会议和智能硬件等场景有说话人日志或语音识别系统落地和优化经验；\n2、对前沿的端到端说话人日志有优化经验或在GitHub上有优秀的相关技术的开源项目；\n3、在相关国际会议或主流期刊上发表论文（ICASSP、Interspeech、ASRU、IEEE/ACM Transactions等）；\n4、语音相关比赛或机器学习相关比赛拿到过国际领先名次，具备ACM/NOI/IOI/TopCoder等编程比赛获奖经历。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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