R-AI与智能交互方向

声网持续探索对话式AI、实时互动和多模态能力的结合。我们希望和既理解模型能力、又能推动其进入真实产品场景的人才长期保持交流合作。 岗位方向： - LLM后训练、SFT、偏好优化、强化学习、评测与数据工程； - RAG、Agent、工具调用、多轮对话、记忆和工作流； - Speech LLM、多模态模型、实时语音交互和AI应用产品化； - 模型训练/推理加速、GPU性能优化、成本与稳定性治理。 期待沟通对象： - 参与过模型训练、微调、评测、部署或线上AI应用闭环，而非仅完成API调用； - 能将业务问题拆成可验证的模型、数据、评测和工程方案； - 熟悉PyTorch、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、DeepSpeed等相关框架或工具中的一项； - 有对话式AI、语音助手、智能客服、教育、社交或陪伴场景经验者优先。

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