负责低功耗、高准确率语音唤醒及关键词检测算法研发，提升远场、噪声、多人干扰等场景下的唤醒体验，支持算法在各类芯片和智能终端部署。 1）负责语音唤醒、关键词检测（KWS）及自定义唤醒词算法研发； 2）优化复杂噪声、远场、口音及小样本场景下的召回率和误唤醒率； 3）研究小样本学习、迁移学习、数据增强及难例挖掘等技术； 4）负责模型剪枝、量化、蒸馏和推理加速，降低功耗、内存及计算开销； 5）推进算法在 MCU、DSP、NPU 等芯片平台上的部署与适配； 6）建立唤醒数据、测试集及 FAR、FRR 等评测体系； 7）联合产品、芯片和嵌入式团队完成量产项目交付。 1）计算机、电子、通信、声学等相关专业，本科及以上学历； 2）熟悉语音信号处理、模式识别和深度学习基础； 3）熟悉 CNN、RNN、Transformer、TC-ResNet 等常用模型； 4）熟练使用 Python、C/C++及至少一种深度学习框架； 4）熟悉模型量化、定点化或嵌入式推理优化； 5）具备较强的实验分析、问题定位和工程实现能力。 加分项： 1）有量产级唤醒词或自定义关键词产品经验； 2）熟悉 ARM、DSP、NPU 等端侧计算平台； 3）有远场唤醒、多模态唤醒或超低功耗算法经验。