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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "腾讯云语音大模型算法工程师（TTS）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责多任务、多语种 TTS 大模型的研发，包括预训练、后训练 与效果优化；\n2.负责语音合成核心算法研发，包括 声学模型、声码器、Voice Cloning 等；\n3.推动语音合成技术在实时对话、客服、社交、教育等业务场景中的落地与优化；\n4.负责大规模语音数据处理与训练体系建设，包括数据清洗、评测、训练；\n5.跟踪语音生成领域前沿技术，包括 Flow Matching、 DiTAR、DiT、多模态语音生成等方向。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能、通信等相关专业，3年+ TTS方向工作经验，硕士及以上学历；\r\n2.熟悉 TTS 基础理论与主流模型，包括 FastSpeech、VITS、CosyVoice 等；\r\n3.精通 Python，熟悉 Linux 与深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow；\r\n4.具备语音大模型训练、多语种 TTS 或大规模语音数据处理经验优先；\r\n5.熟练使用 AI Coding 工具或 Coding Agent 辅助研发，具备通过 AI 工具提升代码开发、实验迭代、问题排查和工程协作效率的能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"模型训练",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "4.具备语音大模型训练、多语种 TTS 或大规模语音数据处理经验优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2061700926892322816"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2061700926892322816",
"post_date": "2026-08-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2061700926892322816"
},
"fulltext": "腾讯云语音大模型算法工程师（TTS）\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.负责多任务、多语种 TTS 大模型的研发，包括预训练、后训练 与效果优化；\n2.负责语音合成核心算法研发，包括 声学模型、声码器、Voice Cloning 等；\n3.推动语音合成技术在实时对话、客服、社交、教育等业务场景中的落地与优化；\n4.负责大规模语音数据处理与训练体系建设，包括数据清洗、评测、训练；\n5.跟踪语音生成领域前沿技术，包括 Flow Matching、 DiTAR、DiT、多模态语音生成等方向。\n1.计算机、人工智能、通信等相关专业，3年+ TTS方向工作经验，硕士及以上学历；\r\n2.熟悉 TTS 基础理论与主流模型，包括 FastSpeech、VITS、CosyVoice 等；\r\n3.精通 Python，熟悉 Linux 与深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow；\r\n4.具备语音大模型训练、多语种 TTS 或大规模语音数据处理经验优先；\r\n5.熟练使用 AI Coding 工具或 Coding Agent 辅助研发，具备通过 AI 工具提升代码开发、实验迭代、问题排查和工程协作效率的能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T035",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}