1、跟踪语音识别、语音合成等前沿技术研究及落地； 2、负责思必驰语音产品的模型训练、测试； 3、从系统角度优化语音产品的用户体验。

1、负责NLP大模型继续预训练、指令微调、RLHF等算法的研究与训练策略优化； 2、负责大模型数据管理、数据回流、数据合成，SFT核心数据的构建和相关技术的探索； 3、负责复杂数据源的RAG方案设计和模型优化； 4、参与NLP大模型业务场景落地的方案设计；

1、负责前端信号处理的研发与优化，包括麦克风阵列算法，语音降噪等； 2、结合语音唤醒，语音识别等应用，优化远场语音或者恶劣场景的效果； 3、跟踪国内外语音信号处理方向的最新研究方向和成果；

1. 负责售后部的日常退货件的收发，登记，确认复判； 2. 对接用户直接沟通保外售后机的维修需求； 3. 收集用户对售后的投诉和体验痛点，用于产品持续改善； 4. 对接400电话，处理售后咨询； 5. 领导交办其他任务；

1, 负责智能座舱前端信号处理的研发与优化，包括麦克风阵列算法，语音降噪等； 2，结合语音唤醒、语音识别等应用，优化前端信号处理算法效果； 3，利用现有 NN 网络方案，解决相关项目问题； 4，跟踪国内外语音信号处理方向的最新研究方向和成果；

1、负责大模型测试，开发大模型测试平台； 2、深入研究大模型相关技术，参与模型优化工作，提升大模型在复杂问题上的解决能力，包括但不限于Function calling、Instruction Following等能力。

1、辅助进行软件测试和录音等； 2、作为项目助理，协助项目经理处理任务分发和跟踪事宜； 3、作为项目助理角色，开展协调沟通工作，确保项目顺利进行； 4、辅助进行数据分析工作

职位描述： 1. 售前阶段：负责组织研发部对事业部的需求进行可行性的评估，并输出成本、风险、交付周期等； 2. 交付阶段：组织和协调研发部的项目管理工作； 2.1 负责相关项目干系人的协调和沟通，定期向直属上级、事业部同步项目工作进度、风险及预防措施； 2.2 负责协调分析以及组织解决项目各阶段遇到的各种问题； 3. 售后阶段：负责跟踪项目结果，验收/回款进展。 4. 流程质量： 4.1 根据公司已制定的项目管理规范流程和要求执行项目； 4.2 根据实际工作情况，提出对目前规范流程的建议；

【团队介绍】 我们团队负责思必驰的自然语言理解算法、以知识为核心提供NLP服务，包括车载对话理解、知识图谱构建和搜索、知识图谱问答、聊天机器人、文档搜索与问答等等。我们专注自然语言理解算法在车载、家居、医疗、政务等实际场景的落地，并紧密融入人机对话的自然交互模式。此外，我们也紧跟技术前沿，在少样本任务型对话语义理解、中文句子相似度匹配、命名实体识别、机器阅读理解评测中名列前茅。我们期望深耕语言理解领域，打造轻量、便携且精准的自然语言理解系统，推动NLP技术在真实场景的落地和应用。 【研究课题】 1. 中文预训练语言模型的小型化技术和下游任务自适应学习。 2. 基于对比学习（contrastive learning）和提示学习（Prompt Learning）的少样本任务型对话语义理解研究。 3. 面向任务型中跨领域多意图复杂句子构建新型语义理解算法与模型。 4. 面向口语交互的流式语义模型。

1.辅助研发进行算法研发； 2.参与模型训练；