语音群-算法工程师（座舱）-合肥

一、大模型算法研发与训练： - 负责面向车载语音场景的大语言模型研发工作，包括模型选型评估、监督微调（SFT）、对齐训练（RLHF / DPO / PPO）等全流程 - 针对车载垂直领域（车控指令理解、导航交互、用车知识问答、情感陪伴等）构建高质量训练数据集，设计数据清洗、标注、增强策略 - 负责 NLU核心能力建设，包括意图识别、槽位填充、实体抽取、指代消解、多轮对话状态追踪等 - 研究并落地多模态大模型技术，融合语音、文本、视觉等多模态信息，提升座舱场景下的环境感知与意图理解能力 二、效果评估与持续迭代： - 建立车载语音大模型的系统性评估体系，涵盖通用能力评测（语言理解、推理、生成质量）和垂直场景评测（车控准确率、对话完成率、安全合规率） - 设计自动化评估 Pipeline，支持模型版本间的 A/B 对比和回归检测 - 基于线上数据闭环（数据采集 → 挖掘 → 标注 → 训练 → …… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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