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-语音识别算法工程师",
"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": 0,
"degree": "硕士及以上学历优先",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责语音识别模型的研发与优化，重点建设低延迟、高准确率的流式语音识别能力，支持实时对话、按住说话、语音助手等场景；\r\n2.负责流式 ASR 模型架构、训练和解码策略优化，包括 Streaming Conformer、CTC、Transducer、Attention 等技术方向；\r\n3.负责语音理解模型研发，提升模型对语义上下文、用户意图、实体、热词及多轮对话信息的理解和利用能力；\r\n4.负责热词和上下文增强能力建设，包括通讯录、人名、地名、应用名称、业务词汇及动态热词召回；\r\n5.负责中英混说、方言、口音、噪声、远场、重叠语音、轻声及非标准表达等复杂场景的识别优化；\r\n6.负责端点检测、流式上屏、结果稳定、标点预测、文本规整及上下文纠错等链路优化；\r\n7.负责大规模语音数据清洗、伪标注、难例挖掘和数据配比，持续提升模型泛化能力；\r\n8.建立语音识别与语音理解评测体系，推动模型训练、推理优化和产品上线。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能、语音信号处理等相关专业，硕士及以上学历优先；\r\n2.具备流式语音识别模型研发经验，熟悉模型训练、流式解码、状态缓存和延迟优化；\r\n3.熟悉 CTC、Transducer、Conformer、Transformer、语言模型融合等技术；\r\n4.具备语音理解或上下文建模经验，熟悉热词增强、语义纠错、意图理解、实体识别或多轮对话建模中的一种或多种；\r\n5.熟悉语音数据处理流程，具备数据清洗、伪标注、难例分析和效果归因能力；\r\n6.熟练使用 PyTorch，具备较强的模型训练、实验设计和问题定位能力；\r\n7.具备良好的工程意识，关注识别准确率、首字延迟、尾字延迟、实时率及线上稳定性。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"数据清洗",
"模型训练",
"信号处理",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "1.有大规模流式 ASR 模型从训练到上线的完整经验；\r\n2.有语音识别与 LLM、Audio LLM 或 Omni Model 融合经验；\r\n3.有热词召回、上下文偏置、个性化识别或长上下文语音识别经验；\r\n4.有方言、中英混说、远场、抗噪或多人语音识别经验；\r\n5.有语音理解模型预训练、多任务学习或大规模弱监督训练经验；\r\n6.在 Interspeech、ICASSP、ACL、NeurIPS、ICML、ICLR 等会议发表过相关论文，或有高质量开源项目和模型上线经验。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2064981110395420672"
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"posting": {
"posting_id": "2064981110395420672",
"post_date": "2026-09-15",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2064981110395420672"
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"fulltext": "微信-语音识别算法工程师\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.负责语音识别模型的研发与优化，重点建设低延迟、高准确率的流式语音识别能力，支持实时对话、按住说话、语音助手等场景；\r\n2.负责流式 ASR 模型架构、训练和解码策略优化，包括 Streaming Conformer、CTC、Transducer、Attention 等技术方向；\r\n3.负责语音理解模型研发，提升模型对语义上下文、用户意图、实体、热词及多轮对话信息的理解和利用能力；\r\n4.负责热词和上下文增强能力建设，包括通讯录、人名、地名、应用名称、业务词汇及动态热词召回；\r\n5.负责中英混说、方言、口音、噪声、远场、重叠语音、轻声及非标准表达等复杂场景的识别优化；\r\n6.负责端点检测、流式上屏、结果稳定、标点预测、文本规整及上下文纠错等链路优化；\r\n7.负责大规模语音数据清洗、伪标注、难例挖掘和数据配比，持续提升模型泛化能力；\r\n8.建立语音识别与语音理解评测体系，推动模型训练、推理优化和产品上线。\n1.计算机、人工智能、语音信号处理等相关专业，硕士及以上学历优先；\r\n2.具备流式语音识别模型研发经验，熟悉模型训练、流式解码、状态缓存和延迟优化；\r\n3.熟悉 CTC、Transducer、Conformer、Transformer、语言模型融合等技术；\r\n4.具备语音理解或上下文建模经验，熟悉热词增强、语义纠错、意图理解、实体识别或多轮对话建模中的一种或多种；\r\n5.熟悉语音数据处理流程，具备数据清洗、伪标注、难例分析和效果归因能力；\r\n6.熟练使用 PyTorch，具备较强的模型训练、实验设计和问题定位能力；\r\n7.具备良好的工程意识，关注识别准确率、首字延迟、尾字延迟、实时率及线上稳定性。\n1.有大规模流式 ASR 模型从训练到上线的完整经验；\r\n2.有语音识别与 LLM、Audio LLM 或 Omni Model 融合经验；\r\n3.有热词召回、上下文偏置、个性化识别或长上下文语音识别经验；\r\n4.有方言、中英混说、远场、抗噪或多人语音识别经验；\r\n5.有语音理解模型预训练、多任务学习或大规模弱监督训练经验；\r\n6.在 Interspeech、ICASSP、ACL、NeurIPS、ICML、ICLR 等会议发表过相关论文，或有高质量开源项目和模型上线经验。",
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"std_category_code": "T035",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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