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职位搜索/网易/音乐生成算法工程师
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网易 (Netease)

职位信息

浙江省-杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

深度学习模型部署TensorRTONNX音频理解diffusion音乐生成
💡

核心评价

网易前沿AI音乐算法岗,技术栈新、成长空间大,薪资预期好,但需现场办公且WLB未知。

音乐生成算法工程师

🤖 AI 估测:¥30K-50K

发布时间:16 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于AI音乐生成与理解的前沿技术岗位
你将负责研发端到端的音乐生成算法,包括旋律、和声、编曲的生成与风格迁移,并探索Transformer、Diffusion等模型在音乐场景的应用
同时,你需要进行模型优化、部署,并构建音乐内容解析与多模态融合系统,打造创新的AI音乐产品体验

✓工作职责

【职位描述】
音乐生成技术研发:负责端到端音乐生成算法设计与实现,包括旋律 / 和声 / 编曲生成、风格迁移、可控生成(节奏 / 情绪 / 乐器定制)等方向,探索 Transformer、Diffusion 等生成模型在音乐场景的优化应用
模型优化与落地:负责音乐生成模型的训练、调优、压缩与部署,平衡生成质量、推理速度与资源消耗,保障产品在多终端的稳定运行
音频理解与分析:研发音乐内容解析算法,实现曲风分类、情感识别、和弦 / 节拍提取、乐谱转写、歌词对齐等功能,构建高精度音乐信息检索系统
多模态融合创新:探索文本 / 语音 / 图像到音乐的跨模态生成技术,开发 “文字描述生成音乐”“语音旋律提取” 等创新功能,打造沉浸式交互体验

⭐最低要求

音乐信息检索、信号处理、人工智能或相关专业的硕士及以上学历
熟悉音乐生成领域主流模型(如 MusicGen、Riffusion、Jukebox)的架构与优化思路,具备模型改进或二次开发经验者优先
具备音乐理论基础,理解旋律、和声、节奏、曲式等核心概念,能与音乐制作团队高效沟通者优先(非硬性要求,但加分显著)
熟练使用Python和C++,并至少掌握一种主流深度学习框架

👍优先资格

加分项:
有成功落地的 AI 音乐产品或开源项目经验(如参与开发过 AI 作曲工具、智能配乐软件等)
在顶会(ICASSP/Interspeech/NeurIPS 等)发表过音乐生成、音频理解相关论文,或拥有相关专利者
有大模型预训练、强化学习、模型压缩部署(如 ONNX/TensorRT 优化)经验者优先
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