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": "微信输入法- 语音识别大模型算法研究员/工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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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": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责语音识别大模型研发，提高噪声/小声/远场/口音/方言等复杂声学条件下识别鲁棒性；\r\n2.负责语音识别语音-文本多模态大模型的研发，融合领域知识，用户行为与实时信息，提高大模型的上下文建模与逻辑推理能力；\r\n3.负责语音识别大模型预训练，后训练、强化学习相关的数据和算法工作。",
"requirements_text": "1.有语音识别、语音合成、语音文本多模态、大语言模型（预训练、微调、强化学习和推理优化）等相关经验者优先；\n2.优秀的代码能力、数据结构和算法功底，熟练掌握Python或C/C++，熟悉Pytorch/DeepSpeed等模型训练框架；\n3.在相关顶级会议或期刊（如NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/CVPR/ICASSP/INTERSPEECH等）有论文发表者优先；\n4.具备扎实的数学和信号处理基础，优秀的科研创新与问题拆解能力，逻辑严谨，执行力强，拥有良好的沟通协作能力，可独立推进前沿课题研究与实验验证。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"强化学习",
"数据结构",
"模型训练",
"信号处理",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.有语音识别、语音合成、语音文本多模态、大语言模型（预训练、微调、强化学习和推理优化）等相关经验者优先；3.在相关顶级会议或期刊（如NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/CVPR/ICASSP/INTERSPEECH等）有论文发表者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2037377303213932544",
"post_date": "2026-08-26",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2037377303213932544"
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"fulltext": "微信输入法- 语音识别大模型算法研究员/工程师\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.负责语音识别大模型研发，提高噪声/小声/远场/口音/方言等复杂声学条件下识别鲁棒性；\r\n2.负责语音识别语音-文本多模态大模型的研发，融合领域知识，用户行为与实时信息，提高大模型的上下文建模与逻辑推理能力；\r\n3.负责语音识别大模型预训练，后训练、强化学习相关的数据和算法工作。\n1.有语音识别、语音合成、语音文本多模态、大语言模型（预训练、微调、强化学习和推理优化）等相关经验者优先；\n2.优秀的代码能力、数据结构和算法功底，熟练掌握Python或C/C++，熟悉Pytorch/DeepSpeed等模型训练框架；\n3.在相关顶级会议或期刊（如NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/CVPR/ICASSP/INTERSPEECH等）有论文发表者优先；\n4.具备扎实的数学和信号处理基础，优秀的科研创新与问题拆解能力，逻辑严谨，执行力强，拥有良好的沟通协作能力，可独立推进前沿课题研究与实验验证。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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