主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：语音与音频算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【大模型北斗实习】语音多模态及深度推理大模型应用技术研究",
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"responsibilities": "该课题聚焦于利用语音多模态大模型以及深度推理大模型构建对话Agent，通过实时全双工交互，精准理解和感知用户情绪，凭借高情商为用户提供极具价值的回复，旨在为用户打造温暖、贴心且高度智能的对话Agent。研究内容：\n1）参与语音多模态大模型在客服、销售、C端助理等场景应用技术研究，通过文本-语音的对齐机制等措施，提升模型对语音中包含的语义以及声学信息的实时理解与处理能力，通过加入业务知识，增强对业务场景知识遵循能力。\n2）结合客服、销售、C端助理等业务问题，研究大模型反思、规划、决策等深度推理能力，提升模型回复的拟人度及回复准确性。",
"requirements_text": "1）熟悉LLM、Speech Codec、NLP Dialog、语音（ASR / TTS）、情感分析等相关领域，对至少一个方向有深入研究，并有实际项目经验，能够将理论知识应用于实践。\n2）有扎实的大模型实践和研究能力，尤其是在推理和决策优化领域具有深刻的理解。\n3）熟练掌握 Python 等编程语言，具备良好的编程习惯与代码能力，熟悉 Linux 开发环境。\n4）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。",
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"Python",
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"fulltext": "【大模型北斗实习】语音多模态及深度推理大模型应用技术研究\n【大模型北斗实习】语音多模态及深度推理大模型应用技术研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法,硬件,软件\n更新时间：2025-05-23\n\n岗位职责\n该课题聚焦于利用语音多模态大模型以及深度推理大模型构建对话Agent，通过实时全双工交互，精准理解和感知用户情绪，凭借高情商为用户提供极具价值的回复，旨在为用户打造温暖、贴心且高度智能的对话Agent。研究内容：\n1）参与语音多模态大模型在客服、销售、C端助理等场景应用技术研究，通过文本-语音的对齐机制等措施，提升模型对语音中包含的语义以及声学信息的实时理解与处理能力，通过加入业务知识，增强对业务场景知识遵循能力。\n2）结合客服、销售、C端助理等业务问题，研究大模型反思、规划、决策等深度推理能力，提升模型回复的拟人度及回复准确性。\n\n岗位基本要求\n1）熟悉LLM、Speech Codec、NLP Dialog、语音（ASR / TTS）、情感分析等相关领域，对至少一个方向有深入研究，并有实际项目经验，能够将理论知识应用于实践。\n2）有扎实的大模型实践和研究能力，尤其是在推理和决策优化领域具有深刻的理解。\n3）熟练掌握 Python 等编程语言，具备良好的编程习惯与代码能力，熟悉 Linux 开发环境。\n4）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n该课题聚焦于利用语音多模态大模型以及深度推理大模型构建对话Agent，通过实时全双工交互，精准理解和感知用户情绪，凭借高情商为用户提供极具价值的回复，旨在为用户打造温暖、贴心且高度智能的对话Agent。研究内容：\n1）参与语音多模态大模型在客服、销售、C端助理等场景应用技术研究，通过文本-语音的对齐机制等措施，提升模型对语音中包含的语义以及声学信息的实时理解与处理能力，通过加入业务知识，增强对业务场景知识遵循能力。\n2）结合客服、销售、C端助理等业务问题，研究大模型反思、规划、决策等深度推理能力，提升模型回复的拟人度及回复准确性。\n1）熟悉LLM、Speech Codec、NLP Dialog、语音（ASR / TTS）、情感分析等相关领域，对至少一个方向有深入研究，并有实际项目经验，能够将理论知识应用于实践。\n2）有扎实的大模型实践和研究能力，尤其是在推理和决策优化领域具有深刻的理解。\n3）熟练掌握 Python 等编程语言，具备良好的编程习惯与代码能力，熟悉 Linux 开发环境。\n4）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。",
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