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職責(zé)描述： 1、主導(dǎo)面向自然語言處理（NLP）大模型、多模態(tài)融合模型（包含計算機視覺、語音處理與自然語言處理的結(jié)合）、語音降噪和增強算法等方向的前沿應(yīng)用技術(shù)研究。重點探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音降噪和增強中的應(yīng)用，特別是在復(fù)雜噪聲環(huán)境下提升語音信號質(zhì)量，為語音識別和方言識別等后續(xù)應(yīng)用提供高質(zhì)量輸入。 2、深入研究自然語言處理中的方言識別技術(shù)，利用深度學(xué)習(xí)模型（如Transformer架構(gòu)）和大規(guī)模方言語料庫，開發(fā)高效的方言識別系統(tǒng)，支持多種中國方言的準確識別和轉(zhuǎn)換，推動方言保護與應(yīng)用的創(chuàng)新。 3、研究計算機視覺領(lǐng)域的目標(biāo)檢測、圖像分割、視頻分析等技術(shù)，結(jié)合自然語言處理能力，實現(xiàn)圖像內(nèi)容的精準描述與理解，以及視頻中關(guān)鍵信息的提取與語義化表達，推動多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的創(chuàng)新應(yīng)用。 4、結(jié)合政務(wù)服務(wù)、企業(yè)辦公、工業(yè)生產(chǎn)等垂直領(lǐng)域，構(gòu)建基于自然語言處理大模型與深度學(xué)習(xí)算法的行業(yè)知識庫系統(tǒng)。在計算機視覺方面，優(yōu)化圖像、視頻等視覺數(shù)據(jù)的處理流程，包括特征提取、數(shù)據(jù)標(biāo)注等，為知識圖譜構(gòu)建提供豐富的視覺信息；在語音處理方面，完善語音數(shù)據(jù)的降噪、增強與轉(zhuǎn)錄，特別是針對中國方言的語音數(shù)據(jù)，確保語音知識的準確入庫。 5、優(yōu)化知識圖譜構(gòu)建過程中的深度學(xué)習(xí)算法，提高知識關(guān)聯(lián)的準確性與知識更新的及時性；利用深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化向量存儲與檢索效率，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、語音，包括方言語音）的快速檢索；基于自然語言處理技術(shù)動態(tài)生成精準的提示詞，支持多場景企業(yè)級知識庫的高精度問答與內(nèi)容生成。 6、跟蹤自然語言處理、計算機視覺、語音處理（包括方言識別）、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的國際技術(shù)演進，關(guān)注最新的算法突破、模型架構(gòu)創(chuàng)新、應(yīng)用場景拓展等信息，如Transformer架構(gòu)在自然語言處理和方言識別中的新變體、語音降噪的深度學(xué)習(xí)新方法等，推動團隊技術(shù)視野的持續(xù)擴展 任職要求： 1、博士學(xué)位，計算機科學(xué)、人工智能、自然語言處理、計算機視覺、語音信號處理或相關(guān)領(lǐng)域。編程基礎(chǔ)扎實，熟悉掌握但不限于C/C /Python/Java等編程語言中的一種或數(shù)種。 2、熟練掌握具備深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)能力：精通深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）和機器學(xué)習(xí)算法，具備豐富的模型設(shè)計、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗；熟悉Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理和方言識別中的應(yīng)用。 3、熟練掌握自然語言處理（NLP）能力：深入理解自然語言處理的核心技術(shù)，包括文本預(yù)處理、詞嵌入、序列標(biāo)注、機器翻譯、文本生成等；具備開發(fā)和優(yōu)化NLP模型的經(jīng)驗，特別是在方言識別和語音識別方面。 4、具備計算機視覺處理算法經(jīng)驗優(yōu)先：熟練掌握計算機視覺技術(shù)，包括目標(biāo)檢測、圖像分割、視頻分析等；有將計算機視覺與自然語言處理相結(jié)合的經(jīng)驗，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像內(nèi)容的精準描述與理解。 5、具備語音處理算法經(jīng)驗優(yōu)化：熟悉語音信號處理的基本原理和方法，包括語音降噪、語音增強、語音識別等；有處理復(fù)雜噪聲環(huán)境下的語音信號的經(jīng)驗，能夠提升語音信號質(zhì)量以支持后續(xù)應(yīng)用。 6、具備多模態(tài)數(shù)據(jù)融合經(jīng)驗優(yōu)先：有將計算機視覺、語音處理和自然語言處理相結(jié)合的經(jīng)驗，能夠?qū)崿F(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的有效融合和創(chuàng)新應(yīng)用。 7、具備知識圖譜與知識庫經(jīng)驗優(yōu)先：熟悉知識圖譜的構(gòu)建和優(yōu)化，能夠利用深度學(xué)習(xí)算法提高知識關(guān)聯(lián)的準確性和知識更新的及時性；有構(gòu)建和優(yōu)化企業(yè)級知識庫的經(jīng)驗，能夠?qū)崿F(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速檢索和高精度問答。 8、具備跨學(xué)科溝通能力，能夠?qū)?fù)雜技術(shù)問題轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值，并與產(chǎn)品、市場團隊高效協(xié)作；具備自我驅(qū)動與抗壓能力及獨立開展研究的能力，能夠提出具有行業(yè)前瞻性的技術(shù)方向并推動落地。 截止日期：2026年10月23日