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语音大模型算法工程师（ToB）-Data语音
语音大模型算法工程师（ToB）-Data语音
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
多模态模型
强化学习
深度学习
自然语言处理
语音合成
语音识别
音乐生成
预训练
PyTorch
AI 估算 · 25k–45k
大厂核心算法岗，杭州薪酬有竞争力，前端技术稀缺，薪资水平较高，但需承担高强度工作。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动Data语音团队的核心研发岗，专注于多模态模型、语音/音频生成与理解等前沿技术，适合对AI大模型有浓厚兴趣的技术人才，将参与下一代人工智能核心技术的研发与落地
最低要求
计算机科学/计算机工程/电子信息技术等相关专业
熟练掌握PyTorch等深度学习框架，Python编程语言
工作职责
研发多模态模型等下一代人工智能核心技术
关注和推进技术在业务场景中的广泛应用，包括但不限于语言、音乐、语音、音频的生成与理解等
深入调研和关注音频、NLP、多模态等方向的前沿技术
优先资格
有自然语言处理、语音合成与识别、音乐生成等研究或者技术背景优先
有预训练技术，包括但不限于高效训练、强化学习，参与过研发音频、NLP相关的预训练模型及其下游应用者优先
发表过领域会议文章（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、Interspeech、ICASSP等）、ACM竞赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，接触亿级用户数据，技术影响力大
- 前沿技术领域，个人成长快，薪资具有竞争力
- 团队技术氛围浓厚，有大量学习资源和支持
- 工作强度较大，需要快速迭代和持续学习
- 技术难度高，对算法和工程能力要求严格
- 行业内竞争激烈，需要保持技术领先
缺点 / 挑战
- 适合有深度学习硬核背景、对语音AI充满热情、渴望在技术深水区挑战自我的求职者
角色解读
- 技术路线：从算法工程师成长为语音/多模态领域专家
- 管理路线：技术Leader或项目经理，负责团队技术方向
- 学术路线：参与顶会论文发表，提升行业影响力
- 研发多模态模型，包括语音、音乐等生成与理解技术
- 优化预训练模型在ToB业务场景中的落地效果
- 跟踪并引入音频、NLP等前沿技术，推动技术创新
- 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch框架
- 熟悉自然语言处理、语音合成/识别等相关算法
- 具备预训练模型训练和应用经验，了解强化学习等先进方法
申请策略
- 深入了解字节跳动的AI布局和数据语音业务方向
- 准备一个端到端的项目演示，体现问题解决能力
- 突出预训练模型或语音相关的项目经验，附上具体成果
- 强调PyTorch等工具的使用熟练度，以及工程落地能力
- 如有顶会论文或竞赛奖项，需醒目展示
- 补充语音方向特定模型（如Whisper、Wav2Vec2）的实践
- 了解多模态融合的基础方法和最新论文
- 熟悉字节跳动ToB语音产品的应用场景
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 技术问题结合理论推导和实际经验，展示深度
- 开放性问题展示对行业的洞察和自己的思考
- 请介绍一个你参与过的预训练模型项目，并说明技术难点
- 如何将一个大模型高效部署到ToB场景中？
- 多模态模型中语音与文本的对齐方式有哪些？
- 编写代码实现Transformer的注意力机制
- 你对语音生成（TTS）的未来趋势怎么看？
职位点评
71
综合评分
大厂前沿算法岗，高技术挑战与高薪资，但工作压力大。
更适合这类人
适合将技术成长放在首位、能够接受高强度工作，并追求高薪回报的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
字节跳动薪资和福利在业内属顶尖水平，股票期权丰厚，但工作强度较大。
薪资信号偏高 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及多模态模型等前沿技术，有大量学习资源和成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态模型、语音生成、预训练、强化学习、NLP
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
大厂算法岗通常加班较多，但杭州生活成本相对上海低，城市环境较好。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动AI技术进步，服务ToB客户，具有技术社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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