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职位搜索/米哈游/通用音频理解大模型研究员
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米哈游 (miHoYo)

职位信息

上海市 / 北京市
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

PyTorch多模态分布式训练Megatron-LMDeepSpeed音频理解自监督学习AudiollmClap
💡

核心评价

米哈游前沿音频AI研究岗,技术顶尖、薪资竞争力强,成长性极佳,但WLB信息不明且需现场办公。

通用音频理解大模型研究员

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是米哈游的通用音频理解大模型研究员,专注于AudioLLM等下一代音频基础模型的研究与开发
你将负责探索语音、音乐、环境声音等多模态音频内容的统一理解建模方法,推动音频AI在理解、生成和交互场景中的技术突破
这是一个面向顶尖博士、要求具备大模型训练经验的前沿研究岗位

✓工作职责

工作职责: 专注于AudioLLM通用音频理解模型的研究与开发,参与构建下一代音频基础模型和Omni多模态框架,探索语音、音乐、环境声音等多模态音频内容的统一理解建模方法,推动 audio AI 在理解、生成和交互场景中的技术突破
核心职责
模型架构与训练:负责通用音频理解模型设计与分布式训练优化,实现语音识别、说话人日志、情感分析、音频问答、音乐理解、声音事件检测等多任务统一建模
数据管线:设计并落地大规模多模态音频数据 pipeline,完成数据对齐、质量控制与自动标注
跨模态融合:研究音频编码器与大语言模型融合技术,优化跨模态注意力与统一特征表示

⭐最低要求

计算机科学、人工智能、电子工程等相关博士学历
具备大模型(LLM 或多模态)训练经验,熟悉 Transformer 架构与大规模分布式训练框架(Megatron-LM, DeepSpeed,TorchTitan 等)
深入掌握以下至少一方向:
通用音频自监督表征,如 Best-RQ, CLAP, wav2vec bert2.0 等
音频多模型架构、预训练、后训练以及RL
语音识别/说话人日志/情感识别/音乐信息/检索算法
精通 Pytorch,具备海量数据处理经验
具备跨时区协作与良好沟通能力,结果导向,责任心强

👍优先资格

在 NeurIPS/ICML/ICASSP/ISMIR 等顶级会议发表论文
负责过百万小时级 (或以上) 多类型音频数据管理
拥有音频文本跨模态对齐、指令微调或多任务学习实践
曾核心参与过工业级 Multimodal Foundation Model
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