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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"job": {
"job_title": "数据技术及产品部-语音大模型评测专家-杭州/北京",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"responsibilities": "1. 负责语音大模型评测体系的系统性建设，围绕ASR、TTS、音频理解、语音对话等核心能力，设计全面、科学、可持续迭代的评测方案。\n2. 主导音频评测数据集的建设工作，深入调研前沿音频评测基准，负责数据需求规划、采集方案设计、标注规范制定与质量审核全流程，持续优化评测维度与指标体系。\n3. 设计音频领域自动评分与人工评审相结合的混合评测方案，制定主观听感评测标准，建设自动化评测链路，持续验证自动化及人工评测结果的一致性。\n4. 输出高质量评测报告，从语言学/语音信号专业视角清晰呈现模型在各维度的能力表现，识别模型的典型失败案例与能力边界，为模型迭代提供具体可操作的改进建议。\n5. 与模型研发、数据、产品等团队紧密协作，将评测结论有效转化为模型优化建议，形成评测驱动模型迭代的良性闭环。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，语音信号处理、语言学等相关专业优先。\n2. 具备扎实的音频领域专业背景，熟悉ASR、TTS、音频理解、语音对话等主流任务的技术原理与发展现状。\n3. 熟悉音频大模型的主流评测基准与评测方法论，对评测指标的含义、局限性及适用场景有深入理解。\n4. 具备丰富的音频数据标注规范制定、数据集建设、评测方案设计能力，能从任务定义、数据构建、指标选取到结果分析进行系统性规划，兼顾评测的全面性与可操作性。\n5. 具备良好的数据分析能力，能够对评测结果进行多维度统计与深入解读，善于从数据中挖掘模型能力规律与薄弱环节。\n6. 较强的文档写作与沟通表达能力，能撰写兼顾专业深度与可读性的评测报告，并向研发、产品等不同背景的团队有效传递评测洞察。\n加分项：\n1. 音频算法研发背景\n2.具备主导音频模型系统性评测的实际经验。\n3. 具有音频评测相关学术论文或技术报告的经验。\n4. 具备训练评估音频质量的Reward Model经验。\n5. 对前沿音频模型具备深度体验与系统性分析能力。",
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"fulltext": "数据技术及产品部-语音大模型评测专家-杭州/北京\n数据技术及产品部-语音大模型评测专家-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责语音大模型评测体系的系统性建设，围绕ASR、TTS、音频理解、语音对话等核心能力，设计全面、科学、可持续迭代的评测方案。\n2. 主导音频评测数据集的建设工作，深入调研前沿音频评测基准，负责数据需求规划、采集方案设计、标注规范制定与质量审核全流程，持续优化评测维度与指标体系。\n3. 设计音频领域自动评分与人工评审相结合的混合评测方案，制定主观听感评测标准，建设自动化评测链路，持续验证自动化及人工评测结果的一致性。\n4. 输出高质量评测报告，从语言学/语音信号专业视角清晰呈现模型在各维度的能力表现，识别模型的典型失败案例与能力边界，为模型迭代提供具体可操作的改进建议。\n5. 与模型研发、数据、产品等团队紧密协作，将评测结论有效转化为模型优化建议，形成评测驱动模型迭代的良性闭环。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，语音信号处理、语言学等相关专业优先。\n2. 具备扎实的音频领域专业背景，熟悉ASR、TTS、音频理解、语音对话等主流任务的技术原理与发展现状。\n3. 熟悉音频大模型的主流评测基准与评测方法论，对评测指标的含义、局限性及适用场景有深入理解。\n4. 具备丰富的音频数据标注规范制定、数据集建设、评测方案设计能力，能从任务定义、数据构建、指标选取到结果分析进行系统性规划，兼顾评测的全面性与可操作性。\n5. 具备良好的数据分析能力，能够对评测结果进行多维度统计与深入解读，善于从数据中挖掘模型能力规律与薄弱环节。\n6. 较强的文档写作与沟通表达能力，能撰写兼顾专业深度与可读性的评测报告，并向研发、产品等不同背景的团队有效传递评测洞察。\n加分项：\n1. 音频算法研发背景\n2.具备主导音频模型系统性评测的实际经验。\n3. 具有音频评测相关学术论文或技术报告的经验。\n4. 具备训练评估音频质量的Reward Model经验。\n5. 对前沿音频模型具备深度体验与系统性分析能力。\n1. 负责语音大模型评测体系的系统性建设，围绕ASR、TTS、音频理解、语音对话等核心能力，设计全面、科学、可持续迭代的评测方案。\n2. 主导音频评测数据集的建设工作，深入调研前沿音频评测基准，负责数据需求规划、采集方案设计、标注规范制定与质量审核全流程，持续优化评测维度与指标体系。\n3. 设计音频领域自动评分与人工评审相结合的混合评测方案，制定主观听感评测标准，建设自动化评测链路，持续验证自动化及人工评测结果的一致性。\n4. 输出高质量评测报告，从语言学/语音信号专业视角清晰呈现模型在各维度的能力表现，识别模型的典型失败案例与能力边界，为模型迭代提供具体可操作的改进建议。\n5. 与模型研发、数据、产品等团队紧密协作，将评测结论有效转化为模型优化建议，形成评测驱动模型迭代的良性闭环。\n1. 本科及以上学历，语音信号处理、语言学等相关专业优先。\n2. 具备扎实的音频领域专业背景，熟悉ASR、TTS、音频理解、语音对话等主流任务的技术原理与发展现状。\n3. 熟悉音频大模型的主流评测基准与评测方法论，对评测指标的含义、局限性及适用场景有深入理解。\n4. 具备丰富的音频数据标注规范制定、数据集建设、评测方案设计能力，能从任务定义、数据构建、指标选取到结果分析进行系统性规划，兼顾评测的全面性与可操作性。\n5. 具备良好的数据分析能力，能够对评测结果进行多维度统计与深入解读，善于从数据中挖掘模型能力规律与薄弱环节。\n6. 较强的文档写作与沟通表达能力，能撰写兼顾专业深度与可读性的评测报告，并向研发、产品等不同背景的团队有效传递评测洞察。\n加分项：\n1. 音频算法研发背景\n2.具备主导音频模型系统性评测的实际经验。\n3. 具有音频评测相关学术论文或技术报告的经验。\n4. 具备训练评估音频质量的Reward Model经验。\n5. 对前沿音频模型具备深度体验与系统性分析能力。",
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