中国移动｜软件开发岗（语音算法服务）-金种子（北京）

1、负责智能语音算法服务平台的建设与持续演进，完成ASR、TTS、语音理解等算法能力的工程化封装、服务架构设计、高性能推理服务开发、服务治理及资源调度，支撑不同业务场景快速接入和规模化应用； 2、协同算法团队推动语音模型工程化落地，负责模型部署与服务化、推理链路优化、模型版本管理、效果评测体系建设及算法服务自动化发布，保障算法能力从实验环境稳定迁移至生产环境； 3、负责语音AI服务稳定性建设，建立SLA指标体系、监控告警和性能分析机制，持续提升服务可用性，并完成线上故障定位、根因分析和问题优化； 4、面向高并发、低延迟和高可靠要求，持续优化语音算法服务的系统架构、调用链路、资源占用和响应性能，保障核心线上业务稳定运行； 5、参与语音计算平台和基础设施建设，包括GPU资源管理、推理服务框架、算力调度、弹性扩缩容及分布式服务架构优化，提升算力利用率和平台交付效率； 6、负责语音数据和效果评测体系建设，包括语音质量监控、ASR效果分析、Badcase分析及数据闭环流程，推动算法效果持续迭代；参与AIAgent及智能语音产品后台架构建设，负责语音服务接口、后端服务架构、多业务场景接入及云端协同能力设计，支持产品快速迭代和规模化部署。

1、博士学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业； 2、熟练掌握Go、Java、Python或C++中的至少一种开发语言，熟悉Linux开发环境，具备扎实的数据结构、系统设计和代码工程能力；具备AI算法工程化和模型服务生产化经验，熟悉PyTorch或TensorFlow模型部署，以及ONNXRuntime、TensorRT、TritonInferenceServer等推理工具或框架； 3、熟悉高并发服务开发、微服务架构、RPC框架、数据库及缓存系统，能够独立完成核心后端服务的设计、开发、性能优化和生产部署； 4、熟悉模型压缩、量化、推理加速及性能调优方法，能够围绕吞吐量、响应时延、显存占用和资源利用率开展系统性优化； 5、具有服务稳定性建设经验，熟悉服务监控、日志系统、链路追踪、性能分析、SLA设计、容灾机制和线上故障处理；了解Docker、Kubernetes、GPU调度、云原生架构及分布式计算，具有弹性扩缩容、服务编排或大规模推理基础设施建设经验； 6、具备良好的问题分析、沟通协作和项目推动能力，能够与算法及业务团队协同完成语音AI能力的工程化交付和持续迭代。