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": "语音交互算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "雷火事业群",
"location": "杭州市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "人工智能"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务,并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 0,
"degree": "硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、语音生成算法的实现和研究;\n2、跟踪语音前沿技术,了解最新的语音生成大模型、端到端语音大模型等先进技术。",
"requirements_text": "1. 计算机/语音信号处理或相关专业,2027届及之后毕业的硕士或博士;\n2. 扎实的机器学习/深度学习算法基础,熟悉常见的生成式模型的基本原理和调优;\n3. 优秀的编程能力和良好的编码习惯;\n4. 熟练使用至少一种主流深度学习框架(PyTorch);\n5. 有以下至少一个方向的项目经验:\n - 语音生成大模型(CosyVoice 2/F5 TTS等);\n - 语音识别与理解(FunASR/Whisper/Qwen Audio等);\n - 其他生成式模型相关项目(GAN/VAE/LLM/Diffusion);\n6. 加分项\n - 有语音顶会(ICASSP/Interspeech)或更高级别会议论文。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"信号处理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "6. 加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "语音交互算法实习生\n职位描述\n1、语音生成算法的实现和研究;\n2、跟踪语音前沿技术,了解最新的语音生成大模型、端到端语音大模型等先进技术。\n\n职位要求\n1. 计算机/语音信号处理或相关专业,2027届及之后毕业的硕士或博士;\n2. 扎实的机器学习/深度学习算法基础,熟悉常见的生成式模型的基本原理和调优;\n3. 优秀的编程能力和良好的编码习惯;\n4. 熟练使用至少一种主流深度学习框架(PyTorch);\n5. 有以下至少一个方向的项目经验:\n - 语音生成大模型(CosyVoice 2/F5 TTS等);\n - 语音识别与理解(FunASR/Whisper/Qwen Audio等);\n - 其他生成式模型相关项目(GAN/VAE/LLM/Diffusion);\n6. 加分项\n - 有语音顶会(ICASSP/Interspeech)或更高级别会议论文。\n1、语音生成算法的实现和研究;\n2、跟踪语音前沿技术,了解最新的语音生成大模型、端到端语音大模型等先进技术。\n1. 计算机/语音信号处理或相关专业,2027届及之后毕业的硕士或博士;\n2. 扎实的机器学习/深度学习算法基础,熟悉常见的生成式模型的基本原理和调优;\n3. 优秀的编程能力和良好的编码习惯;\n4. 熟练使用至少一种主流深度学习框架(PyTorch);\n5. 有以下至少一个方向的项目经验:\n - 语音生成大模型(CosyVoice 2/F5 TTS等);\n - 语音识别与理解(FunASR/Whisper/Qwen Audio等);\n - 其他生成式模型相关项目(GAN/VAE/LLM/Diffusion);\n6. 加分项\n - 有语音顶会(ICASSP/Interspeech)或更高级别会议论文。",
"standard_classification": {
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