算法研发与优化： 1、设计、实现和优化面向车载场景的语音前端处理算法，包括但不限于： - 传统语音增强算法：声学回声消除（AEC）、去混响（Dereverberation）、盲源分离（BSS）、波束成形（Beamforming） - 应用深度学习模型（如DNN, CNN, RNN, Transformer等）进行语音增强 2、持续跟踪领域前沿技术，并评估其在车载应用的潜力； 3、跨团队协作：与语音识别（ASR）、音效处理、硬件调音及测试团队紧密协作，确保语音前端处理与后端模块的无缝集成和整体落地效果最优； 4、撰写清晰的技术文档，进行技术分享；

必备条件： 1、硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、信号处理、声学、应用数学、人工智能或相关专业； 2、扎实的基础：精通数字信号处理、语音信号处理、线性代数和概率统计理论； 3、算法经验： 3年以上（或优秀应届博士）语音增强、噪声抑制、回声消除、麦克风阵列处理等相关领域的实际算法研发经验； 4、编程能力：精通 Python，熟悉常用深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow/Keras），可熟练使用 MATLAB 或 Python 进行算法原型开发、仿真和数据分析； 6、问题解决能力：出色的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的声学问题充满热情； 7、团队协作：优秀的沟通能力和团队合作精神；