Genpio

高级 AI 工程师（数字人与语音系统）

我们的数字人和声音克隆模型已经训练完成，效果已经很好，也已经在同时支撑大量直播。你来接手它们：保持又快又省，把质量再往上推，接入新的形象和声音，并扩展推理服务架构…

工程 · 线下办公，越南胡志明市 · 全职

关于这个岗位

我们正在招聘一名高级 AI 工程师（数字人与语音系统），全面负责已在 Genpio 生产环境中运行的模型：包括数字人口播、唇形同步和声音克隆这一整套技术栈。正是它让 AI 数字人可以在 TikTok 上开播，一连几个小时带货，全程无需真人值守。

请仔细读这一段，因为它决定了这份工作的性质。模型已经训练好了。它们已经能生成广播级画质的数字人，已经能用很短的参考素材克隆出一个声音，也已经在同时驱动大量直播。我们不是要你从一个空仓库和一篇论文开始。

我们要你接手现有的一切，并把它做得更好。具体来说：在负载增长时守住延迟预算，持续压低每个直播小时的 GPU 成本，从现有模型里榨出更高的质量，在不引入回归的前提下接入新的形象和声音，并在真实客户正在直播的同时保证整个系统稳定运行。这里没有单独的平台团队可以替你值班。决策由你来做，后果也由你在生产环境里承担。

你将负责

负责生产环境中的模型

  • 接手我们的数字人、唇形同步和声音克隆模型，对它们在直播中的表现全权负责
  • 对现有技术栈了如指掌：时间花在哪里，内存花在哪里，质量在哪里出问题
  • 保证 7x24 小时直播的健康运行，并赶在客户之前发现质量回归

让它更快、更省

  • 守住严格的端到端延迟预算：音频输入，唇形同步后的画面输出，实时进行，没有漂移
  • 通过量化、蒸馏、更好的批处理，以及消除 kernel 和 CPU 开销，降低每个直播小时的成本
  • 进一步提升吞吐量和 GPU 显存利用率，让同样的机群承载更多并发直播

提升质量

  • 对现有模型进行微调和适配：更好的嘴部细节、更好的形象保持、更好的韵律，而不必推倒重训
  • 基于很短的参考素材，快速且可复现地接入新的数字人和新的克隆声音
  • 搭建评测与回归流程，证明一个 checkpoint 确实更好，再通过灰度（canary）发布上线

扩展推理服务架构

  • 扩展多路直播的推理服务能力：continuous batching、多租户、准入控制、优雅降级
  • 设计好 GPU 宕机、直播卡顿或需求激增时的应对方案，并让这些情况变得稀松平常
  • 决定下一步什么值得自研、采购或微调，并用数据为你的决定辩护

我们希望你具备

必备条件

  • 5 年以上 ML 工程经验，精通 PyTorch：你会做性能分析，会读 trace，而不只是调用 .fit()
  • 在生产环境中真正负责过模型，而不只是训练过：推理服务、延迟、成本、on-call
  • 有实战级的推理优化经验：量化、蒸馏、批处理、CUDA graphs、TensorRT 或类似技术
  • 乐于在别人的模型和代码库上改进与适配，而不是推倒重写
  • 能够独立做出架构决策，并用英语清晰地解释

加分项

  • 有数字人口播、唇形同步、TTS、声音克隆或实时数字人相关的具体经验
  • 编写过 CUDA 或 Triton kernel，熟练阅读 profiler trace
  • 有大规模 GPU 推理服务经验（Triton Inference Server、vLLM、Ray Serve 或自研方案）
  • 有在固定 GPU 机群上运行大量并发生成式流的经验

你将使用的工具

PyTorch、CUDA、TensorRT、ONNX、Triton、Docker、Kubernetes、NVIDIA GPU（A100/H100 级别）、Weights and Biases、Git/GitHub、Notion、Slack。

面试流程

  1. 与一位工程师进行 30 分钟初步交流
  2. 深入技术交流：推理、推理服务，以及你上一个生产系统是在哪里出的问题
  3. 实操练习：在给定延迟预算下，对一条真实的推理链路做性能分析和优化
  4. 系统设计与团队契合度面试：与创始人一起讨论大规模多路数字人推理服务
  5. 发放 Offer

薪酬与福利

  • 资深级别底薪，外加一家快速成长的 AI 公司的可观股权
  • 在胡志明市线下办公，办公室现代化且设备齐全
  • 充足的 GPU 预算和顶级硬件，因为这份工作需要
  • 医疗保障、团队 offsite，以及个人学习和参会预算

如何申请

直接在本页面申请。如果你更习惯用邮件，请把简历发送到 [email protected] 或 [email protected]，邮件主题为 [AI Engineer] 你的全名，并用几句话介绍你最引以为豪的工作，能附上链接更好。

为什么选择 Genpio

大多数 AI 工程岗位交给你的是一个研究课题，离真正落地还有很长的路。而这里第一天交给你的，就是可用的模型、正在进行的直播和付费客户。有意思的地方不在于让它跑起来，因为它已经跑起来了。有意思的是，在几乎没人跑过这类模型的规模上，让它又快、又省、又好看。

Apply, and see every open role: https://genpio.com/zh/careers