腾讯 – 语音与音频理解方向研究员（大模型与多模态方向） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG语音与音频理解方向研究员，你将参与构建原生支持视觉、音频与文本的大规模多模态模型体系，核心职责包括研发具备通用能力的端到端语音大模型（涵盖多语言语音识别、语音翻译、语音合成及副语言信息理解等），推进语音表征学习与语音编码/解码架构研究以构建统一声学表征，同时探索音频和语音在多模态大模型中的表征对齐与融合机制，并与图像、文本联合建模，此外还需构建并维护高质量的语音多模态数据集及自动标注与数据合成技术。该职位要求计算机、电子工程、人工智能或相关领域博士（或硕士加多年经验），需深入理解语音音频信号处理、声学建模及大模型架构，熟练掌握语音识别/合成/翻译等系统开发流程，优先考虑具有语音表征预训练、多模态对齐与跨模态建模或大模型SOTA性能优化经验的候选人，并需熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架及Transformer类模型。

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简历及面试建议：

在准备腾讯语音与音频理解研究员职位的简历时，你需要突出几个关键维度。首先务必清晰展示你在语音大模型和多模态领域的技术深度，将研究成果和项目经验按照技术相关性而非时间顺序排列。对于博士候选人，建议将学术论文发表（特别是顶会论文）放在显眼位置，标注清楚涉及的语音表征预训练方法或跨模态技术；对于有行业经验的申请者，则需要量化你在语音系统开发中的具体贡献，比如’主导开发了支持XX语言的端到端语音识别系统，WER降低XX%’。简历中要专门设立’大模型经验’章节，列举你参与过的参数规模、训练数据量级和达到的SOTA指标。特别注意将’多模态’和’语音表征’这两个关键词有机融入各个项目描述中，比如’设计了基于HuBERT的跨模态对齐模块，在AudioSet上实现XX%准确率提升’。最后不要忘记展示你的工程能力，包括使用的框架（PyTorch/TensorFlow）、分布式训练经验（如Deepspeed/FSDP使用）和推理优化技巧。

面试腾讯的语音研究员岗位时，你需要做好应对深度技术探讨的准备。面试官会重点考察三个层次的能力：基础理论（语音信号处理、声学建模原理）、前沿技术洞察（最新语音表征学习方法比较）和系统思维（如何设计可扩展的多模态架构）。建议提前准备几个典型问题的回答框架：比如’比较Wav2Vec和Whisper在语音表征学习上的优劣’、’如何解决音视频模态之间的时序对齐问题’等。在讨论项目经验时，采用STAR法则但侧重技术决策细节，例如当时为什么选择特定模型架构、遇到的数据瓶颈及解决方案。针对大模型相关的问题，要准备好训练细节（数据清洗流程、损失函数设计、分布式训练配置）和评估指标的分析。白板编码环节可能会涉及语音特征提取或注意力机制的实现，建议复习MFCC计算流程和Transformer的自注意力代码。最后，主动询问团队当前的研究重点（如是否在探索语音生成的扩散模型应用），这能展现你的技术敏锐度。