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语音合成大模型算法工程师

语音合成大模型算法工程师

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 4.0–7.0万 · AI 参考估算
中级经验
硕士
全职员工仅现场办公语音交互
语音交互
Diffusion Models
Flow Matching
Nlp
Pytorch
Speech Llm
信号处理
多模态大模型
语音合成 (Tts)

值不值得投

81综合评分

综合评分 81

顶尖大厂核心算法岗,前沿技术驱动,高成长高挑战,WLB中等

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,方便横向比较。

薪资怎么样

参考估算薪资

根据职位描述推断,供对比参考

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 910 个在招

职位详情

关于这个职位

负责B站语音大模型(Speech LLM)及语音生成技术的研发与迭代,聚焦高保真TTS、零样本音色克隆等前沿方向

将研究成果工程化落地于视频出海、虚拟主播等核心场景,解决业务痛点并推动技术边界突破

最低要求

计算机科学、人工智能、信号处理等相关专业硕士及以上学历,具备扎实的机器学习、深度学习理论基础

深入理解多模态与生成式模型原理,熟悉大模型底层技术(如 Transformer、Diffusion、Flow Matching、自回归建模等)
在语音生成领域有前沿技术研究及论文发表经验,敢于挑战技术边界
对主流语音合成架构有深入理解,熟悉 IndexTTS、CosyVoice等开源语音合成模型,具备模型训练、微调、推理优化及工程化部署的实战经验
有 ACM/ICPC、Kaggle 等编程竞赛获奖经历,或 GitHub 开源项目具有较大影响力者优先
InterSpeech、ICASSP、NeurIPS、ICML、ACL 等语音或 AI 顶会/顶刊发表过相关论文者优先
熟练使用AI agent能力者优先

工作职责

负责语音大模型(Speech LLM)及语音生成技术的研发与迭代,聚焦高保真语音合成(TTS)、零样本音色克隆、情感/风格可控语音生成等方向,持续挑战技术边界

紧密跟踪语音合成领域最新进展(如基于 LLM 的端到端语音生成、扩散/流匹配语音模型等),推动研究成果向业务转化,并在顶级会议/期刊发表高水平论文
将语音生成技术工程化落地于 B站视频出海、内容创作、虚拟主播等核心场景,解决音色相似度、情感表现力、多语言支持等实际业务痛点,打造行业领先的语音创作工具

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触业界最前沿的语音大模型技术,技术栈极具竞争力
  • 依托B站海量用户数据,应用场景丰富,技术落地价值高
  • 鼓励学术发表,有利于个人学术声誉积累
  • 技术迭代极快,需要保持高强度的学习和研究状态
  • 竞争激烈,对候选人综合素质要求极高
  • 适合拥有深厚AI/语音背景、热爱科研且具备强大工程落地能力的硕士及以上毕业生

缺点 / 挑战

  • 业务落地压力大,需平衡学术创新与工程稳定性

角色解读

  • 成为语音/AI领域的资深专家,主导公司级语音技术战略
  • 向首席科学家或技术总监方向发展,引领公司在AIGC语音赛道的创新
  • 研发语音大模型(Speech LLM)及语音生成技术,包括高保真TTS和音色克隆
  • 跟踪并复现学术界最新成果(如扩散模型、流匹配),将其转化为工程落地能力
  • 解决B站业务中的具体痛点,如虚拟主播声音生成、视频出海多语言配音等
  • 扎实的深度学习理论,精通Transformer、Diffusion、Flow Matching等生成式模型原理
  • 丰富的语音合成领域实战经验,熟悉IndexTTS、CosyVoice等主流开源模型
  • 极强的科研与工程结合能力,有顶会论文发表或高质量开源项目贡献优先

申请策略

  • 准备一份详细的技术作品集或论文列表
  • 了解B站在语音/AI领域的最新布局和产品动态
  • 突出顶会论文发表记录及研究方向与语音生成的相关性
  • 详细列举参与的语音合成项目,特别是模型训练、微调及部署的具体细节
  • 展示GitHub高星项目或竞赛获奖经历,证明编码能力和工程素养
  • 深入研究最新的语音大模型架构(如VALL-E, CosyVoice等)
  • 提升大规模模型训练与推理优化的实战技能
  • 加强多模态学习相关知识储备

面试指南

  • STAR法则:情境-任务-行动-结果,重点突出个人在团队中的具体贡献和技术难点攻克过程
  • 深度解析:不仅回答‘怎么做’,更要解释‘为什么这么做’,展现理论深度
  • 工程思维:结合业务场景,说明技术方案的实际效果和权衡
  • 请详细介绍你发表的关于语音合成的顶会论文,你的核心贡献是什么?
  • 对比分析IndexTTS和CosyVoice的架构差异及优缺点
  • 如何在资源受限的情况下进行大模型的推理优化?
  • 谈谈你对Diffusion Model在语音生成中应用的理解
  • 复习深度学习基础理论和生成式模型原理

职位点评

薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75

薪资福利

85较高

作为已上市大型互联网公司,提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系,满足补偿性动机。

薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)

成长发展

95较高

职位聚焦前沿语音大模型技术,鼓励顶会发表,提供极高的技术成长空间。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Speech LLM、TTS、Transformer、Diffusion、Flow Matching、IndexTTS、CosyVoice
成长机会在顶级会议/期刊发表高水平论文、持续挑战技术边界
业务类型profit_center

工作生活

60中等

互联网大厂通常工作强度较大,但核心研发岗位可能有一定的弹性,整体WLB一般。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

75中等

通过技术创新提升用户体验,助力内容创作和视频出海,具有一定的社会价值和行业影响力。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造行业领先的语音创作工具
创新程度开拓性创新(行业首创)
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