1. 负责智能座舱语音链路架构和设计

负责融合大模型技术的智能座舱语音助手架构设计，优化语音交互全链路，确保低延迟、高准确率和高稳定性。

2.负责智能座舱语音算法研究和工程落地

• 设计并开发高效的拒识模型，提升语音助手指令安全性和精准性。 
• 设计并应用大模型技术，提升语义泛化、上下文理解和复杂任务处理能力。 
• 负责ASR后处理、语义理解（NLU）、对话管理、对话策略、TTS等核心模块算法，融合应用大模型算法，基于座舱场景进行优化。 
• 参与并支持车载复杂环境下的语音前处理算法研发和调优，如回声消除、噪声抑制、语音活跃检测、盲源分离、多音区定位、说话人增强等。 

3.深度参与智能座舱语音智能体设计和开发

• 支持多音区交互、说话人识别、情绪识别等差异化的高级体验功能。 
• 深入理解智能座舱硬件环境（麦克风阵列、音响系统、整车网络）与软件生态，针对车控车设专项优化，确保快响应，高准确率。 

4. 跨领域协同开发与量产交付

与产品、交互设计、智能体开发、车控底层及测试团队紧密协作，解决跨系统难题，确保语音功能在量产车型中高质量交付。

• 探索前沿语音和大模型技术与座舱场景融合 

持续追踪语音前沿技术，探索其在座舱场景的创新应用原型，推动技术预研与产品化落地。

Qualifications

• 计算机科学、人工智能、信号处理、通信工程等相关专业硕士及以上学历，5年以上智能语音相关产品研发经验。 
• 精通传统语音助手全链路: 对唤醒、ASR、NLU、DM、TTS各个模块有深刻理解，至少两个及以上模块的深度开发或优化经验。 
• 精通NLU与对话管理: 熟悉意图识别、领域分类、对话状态管理追踪等核心技术，有相关模型的实际项目经验，具备将大语言模型与传统语音链路融合的实践经验者优先。 
• 具备扎实的语音信号处理基础，对车载场景下的AEC、NR、VAD、多音区技术有实际开发或调优经验。 
• 熟练掌握Transformer、BERT、Whisper等至少一种ASR/NLP模型，理解其原理。了解TTS技术及应用。 
• 优秀的C++/Python编程能力，熟悉Linux/QNX/Android开发环境，熟练掌握至少一种深度学习框架。 
• 具备优秀的跨团队沟通协作能力，能够推动复杂技术问题解决。 
• 具备智能座舱语音交互系统或者消费电子语音助手项目的核心模块开发经验，有成功量产项目经历的优先。 
• 有端侧大模型在语音领域应用的经验，熟悉性能优化调优的优先。 
• 对人工智能和智能汽车技术充满热情，具备优秀的技术洞察力和学习能力。