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职位搜索/米哈游/通用音频生成研究员
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米哈游 (miHoYo)

职位信息

上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorchLLMTTSMultimodal AiDistributed TrainingAudio Generation
💡

核心评价

顶尖游戏公司前沿音频AI研究岗,技术挑战大、成长性极佳、薪资竞争力强,但需现场办公。

通用音频生成研究员

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于前沿音频AI技术的研究岗位
你将负责下一代统一音频生成模型(涵盖语音、歌声、音乐、音效)的研究与开发,探索大语言模型与音频生成的融合,并参与构建大规模多模态数据集
职位要求具备深厚的AI模型研发背景和工程能力,是推动音频生成技术突破的核心角色

✓工作职责

工作职责: 专注于统一音频生成模型的研究与开发,参与构建下一代语音、歌声、音乐、音效等多类型音频生成基础模型,探索大语言模型与音频生成的深度技术融合以及音频-视频联合生成,推动audio AI在语音/歌声合成、音乐创作、音效生成、视频配音等场景的技术突破
核心职责
模型架构与训练:负责统一音频生成模型设计与分布式优化,实现语音/歌声合成+音效生成+音视频联合生成的多任务统一建模
Audio Tokenization:研究连续/离散token的音频表征,优化压缩效率与重建质量的最优平衡
跨模态融合:探索大语言模型与音频生成融合技术
数据管线:参与设计并落地大规模高质量多模态生成数据集,覆盖语音、歌声、音乐、音效及音视频同步数据处理pipeline

⭐最低要求

学历背景:计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业博士学位或同等工程经验
模型经验:具备大模型(LLM/生成模型)训练经验,熟悉分布式训练与大规模模型优化技术
深入掌握以下至少一个方向:
语音/歌声生成技术(TTS / SVS)
音频生成技术(text2audio)
连续和离散的Audio tokenization技术
音视频联合生成与跨模态时序同步技术
工程能力:精通Python与PyTorch,具备百万小时级数据处理与高效训练经验
协作能力:具备跨时区国际团队协作经验,结果导向,自驱力强,沟通表达能力优秀

👍优先资格

在NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议发表高质量论文
拥有LLM与音频/视频生成融合的项目经验,理解跨模态同步生成的技术挑战
深入研究Vector Quantization/Residual VQ/Finite Scalar Quantization等tokenization前沿技术
在音频生成/视频生成/多模态AI领域有开源贡献或技术影响力
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