阿里巴巴
研究型实习生-面向通用场景的智能交互语音理解大模型与鲁棒语音识别技术
研究型实习生-面向通用场景的智能交互语音理解大模型与鲁棒语音识别技术
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm
多模态大模型
机器学习
深度学习
自然语言处理
语音合成
语音识别
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
核心AI团队研究型实习岗，聚焦多模态大模型前沿技术，成长空间极大，适合技术驱动型人才。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8千
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3250 个在招 · 其中机器学习工程 约 180 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 270 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴的研究型实习生岗位，主要负责语音识别、语种及情感识别、音频与用户意图理解等算法的研发
同时参与下一代多模态通用大模型的技术范式研究，实现文本、语音、视觉的联合建模
适合对前沿AI技术有强烈探索欲的硕士及以上学历同学
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语音信号处理、自然语言处理或相关专业
具备扎实的计算机与机器学习理论基础，熟练掌握至少一种编程语言（如 Python/C++），工程实现能力强
熟悉语音识别、语音合成、口语语言处理、语音交互等核心技术，具备以下一项或多项经验：
（1）语音端到端声学建模（如 Transformer、Whisper、Qwen-Omni、Baichuan-Omni）
（2）语音无监督预训练（如 Wav2Vec）
（3）大语言模型（LLM）相关研发，包括预训练、SFT、强化学习
（4）语音端到端大模型（Audio Encoder + LLM）的联合训练与优化
对前沿技术有强烈探索欲，具备优秀的自驱力、独立思考能力和团队协作精神
工作职责
负责语音识别/语种识别/情感识别等方向的算法研究和开发
负责音频理解/用户意图理解等算法研究和开发
语音统一多模态大模型：研究下一代多模态通用大模型技术范式，实现文本、语音、视觉模态的联合建模
优先资格
在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、AAAI、Interspeech、ICASSP、ASRU 等顶级会议/期刊发表过论文（尤其一作）
在 ACM、Kaggle 或语音/多模态相关国际竞赛中获得优异成绩（如前三名）
具备跨领域研究经验（如 NLP + 语音、音频信号处理 + 深度学习）
成功复现或改进过 SOTA 语音算法，或有开源项目贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的多模态大模型与语音识别技术，技术栈极具竞争力
- 依托丰富的业务场景和算力资源，能够将研究成果快速落地验证
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶尖AI人才共事，发表顶会论文
- 大模型研发对数学基础和工程能力要求极高，需要快速学习并跟进最新论文
- 适合对人工智能和语音技术有浓厚兴趣，具备扎实理论基础和较强代码能力，且有志于在AI领域深耕的硕士及以上学历求职者
缺点 / 挑战
- 研究型岗位面临较高的创新压力，需要独立解决未知技术难题
角色解读
- 实习表现优异者有机会获得转正机会，成为正式的AI算法工程师或研究员
- 在多模态大模型和语音交互领域的深厚积累，可发展为该领域的技术专家
- 负责语音识别、语种及情感识别等核心算法的研究与开发，提升语音交互的准确性与鲁棒性
- 探索音频理解与用户意图理解算法，优化多模态大模型在通用场景下的表现
- 参与下一代多模态通用大模型的技术范式研究，实现文本、语音、视觉的联合建模
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练掌握Python或C++等编程语言
- 熟悉语音识别、语音合成等核心技术，有端到端声学建模或大语言模型研发经验
- 具备优秀的文献阅读与复现能力，能够跟进并改进SOTA算法
申请策略
- 提前了解公司在语音交互和多模态大模型方面的最新业务布局和技术博客，展现对业务场景的理解
- 突出在语音识别、NLP或多模态领域的项目经验，特别是端到端模型或大模型的训练经验
- 详细列出在顶级会议/期刊发表的论文，或在Kaggle、ACM等竞赛中的获奖经历
- 展示开源项目贡献或成功复现SOTA算法的具体成果，体现工程实现能力
- 深入学习Transformer架构及最新的语音大模型原理，掌握分布式训练框架
- 提升C++/Python工程能力，熟悉大规模模型训练中的显存优化与加速技巧
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述，突出个人贡献和技术深度
- 理论+实践：回答技术原理问题时，先阐述底层数学/算法逻辑，再结合实际代码或实验数据说明
- 请详细介绍你在语音端到端声学建模或大语言模型研发中的一个核心项目，遇到了什么技术难点，如何解决的？
- 针对语音无监督预训练（如Wav2Vec），你认为目前的主要瓶颈是什么？有哪些改进思路？
- 如果要将文本、语音、视觉模态进行联合建模，你会如何设计多模态大模型的架构？
- 请分享一篇你最近阅读的顶会论文，它的核心创新点是什么？你能复现或改进它吗？
- 复习深度学习、语音信号处理及自然语言处理的核心基础知识，准备手撕代码（如Transformer实现）
- 梳理自己简历中的每一个项目细节，准备好应对面试官的深度追问（如Loss设计、数据清洗、超参调优等）
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为头部企业的研究型实习岗，实习津贴处于市场较高水平，且转正机会带来的长期薪资回报预期较好。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦多模态大模型与语音识别等前沿技术，提供顶尖的算力资源与业务场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Transformer、Whisper、Qwen-Omni、Wav2Vec、LLM、SFT、强化学习、Audio Encoder
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
实习岗位通常有一定的弹性，但研究型岗位面临论文和模型迭代压力，工作强度可能较大。
工作模式未明确
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
85较高
致力于下一代多模态通用大模型和智能交互技术，推动AI技术落地，具有较高的行业前瞻性和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
Watch Jobs