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音频算法工程师

20000-40000
北京-北京 | 1年以上经验 | 本科学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 职责描述: 1.主导声学前端核心算法的研发与迭代,包括高噪环境下的声学回声消除(AEC)、噪声抑制(ANS)、语音增强、波束成形(Beamforming)及声源定位(DOA),全面提升机器人的拾音质量; 2.探索并将深度学习、端到端建模等前沿技术应用于语音增强、语音分离、声纹识别、场景音识别等挑战性任务,赋予机器人更高级的音频感知能力; 3.将音频算法模型部署于嵌入式边缘设备和云端,并进行加速与优化,满足机器人产品对实时性、低功耗和高并发的要求; 4.与硬件、软件团队深度协作,主导音频方案的技术集成与调优,最终推动技术在机器人产品中的规模化落地。 任职要求: 1.本科及以上学历,信号处理、计算机科学、声学、数学等相关专业,具备扎实的数字信号处理与数学基础; 2.精通C /Python,具备优秀的算法实现和工程优化能力,能独立完成从算法原型到产品级代码的转化; 3.深入理解现代音频处理技术栈,包括音频编解码(OPUS/AAC)、实时传输协议(WebRTC)及音频驱动开发; 4.熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架,具备实际项目的开发经验,有基于深度学习的音频处理项目经验者优先; 5.具备优秀的解决问题能力和强烈的技术好奇心,对挑战性技术问题充满激情。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 互联网服务
  • 民营企业
  • 10-50人
  • 500万
【关于角色】 语义搜索是机器人知识调用与记忆检索的核心能力。作为语义搜索工程师,你将负责构建机器人的向量检索与知识管理系统,使机器人能够快速、精准地从海量经验库、知识图谱和情境记忆中检索相关信息,支撑推理、对话与任务规划的智能决策。你构建的语义搜索基础设施将是机器人"长期记忆"的技术核心。解决用户看不见的技术问题,让用户可感知到的是扎实技术带来的流畅自然体验。 【核心责任】 - 设计并实现高性能的语义向量检索系统,支持文本、图像、视频等多模态内容的相似性检索 - 构建和优化RAG(检索增强生成)管线,将外部知识库与LLM推理深度整合 - 研究嵌入模型的训练与领域自适应微调方法 - 设计机器人场景下的混合检索策略(稠密检索 稀疏检索 重排序) - 负责向量数据库的选型、部署与性能调优 - 建立搜索质量评估体系,设计相关性评估指标与A/B测试框架 【基础要求】 - 扎实的信息检索与自然语言处理基础,熟悉BM25、TF-IDF等传统检索方法 - 深入理解稠密检索技术(bi-encoder、cross-encoder、ColBERT等) - 精通Python,熟悉sentence-transformers、Hugging Face等向量模型库 - 有向量数据库的实际部署与调优经验(Milvus、Qdrant或同类产品) - 有完整的RAG系统搭建经验,理解检索质量对生成效果的关键影响 - 具备检索系统的性能优化能力(索引构建、ANN算法选型、查询加速) 【更好】 - 有多模态嵌入(图像 文本联合检索)的工程实践经验 - 熟悉知识图谱构建与图神经网络在知识检索中的应用 - 有机器人长期记忆或情境记忆系统的设计经验 - 在SIGIR、ACL、EMNLP等知名信息检索或NLP会议发表过相关论文 - 有大规模(亿级向量)检索系统的工程经验
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