音乐生成高级算法工程师

1. 算法研发： - 设计并优化基于深度学习（如Transformer、Diffusion、GAN、VAE等）的音乐生成模型，涵盖旋律、和声、节奏、音色等多维度生成任务。 - 探索多模态音乐生成（如文本/图像/视频驱动音乐创作、哼唱转谱等）。 - 研究音乐符号（MIDI/乐谱）与音频（波形/频谱）的联合建模技术。 2. 工程落地： - 将算法部署到生产环境，优化推理效率（模型压缩、蒸馏、边缘端适配）。 - 构建高质量音乐数据集，设计数据清洗、标注与评估流程。 3. 跨领域协作： - 与音乐制作人合作调试生成结果的艺术性，平衡“可控性”与“创造性”。 - 参与产品需求定义，将技术转化为用户可感知的音乐创作工具。 - 计算机科学、人工智能、信号处理、音乐技术等相关专业本科及以上学历。 - 熟悉Pytorch等深度学习框架，具备4年以上序列建模或多模态生成经验。 - 熟悉音乐理论（和声/调式/节奏）或具备数字音频处理（DSP）基础，能解读乐谱/MIDI。 - 主导过1个以上音乐AI项目（如旋律生成、歌声合成、风格迁移等）的完整生命周期。 加分项： - 发表过ICLR/NeurIPS/ISMIR等顶会论文，或拥有音乐生成相关专利。 - 精通音频信号处理（STFT、CQT、声码器如HiFi-GAN、NSF）。 - 熟悉音乐制作工具（Ableton Live、Logic Pro）或DAW插件开发（VST/AU）。 - 参与过开源音乐AI项目（如Magenta、Jukebox、MusicLM）。