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一汽-大众汽车
语音开发工程师
立即应聘

语音开发工程师

发布于 5 个月前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
语音交互
软件架构设计
AI大模型
Android SDK
对话管理
科大讯飞
语音意图识别

AI 估算 · 25k–40k

该职位涉及智能座舱前沿技术,要求掌握语音交互全链路及AI大模型应用,技术门槛高,市场人才稀缺,薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

作为一汽-大众的语音开发工程师,您将负责新一代智能座舱语音系统的核心开发工作

主要职责包括搭建语音交互框架、优化系统性能与稳定性,并进行软件架构设计与核心模块开发
这是一个专注于前沿车载语音技术,需要扎实的Android开发能力和语音交互全链路理解的技术岗位

最低要求

国内大学统招本科及以上学历,或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生 2.具备2年及以上相关工作经历

精通java或kotlin等编程语言,熟悉Android sdk和开发框架 3.熟悉主流语音能力供应商(如:科大讯飞、cerence、百度等)SDK接口能力,熟悉语音交互系统的全链路技术架构,对链路各模块有深入理解,有较强的架构设计能力 4.有完整的语音应用开发经验,例如语音SDK开发、语音DM开发等 5.有AI大模型的业务场景应用开发经验,可实现大模型业务的人机对话交互 6.有良好的沟通合作和学习能力,能够与不同模块及部门人员进行有效沟通协作,共同完成项目任务 7.年龄40周岁及以下

工作职责

搭建新一代智能座舱语音框架,包括对话管理、语音意图识别和原子能力封装等 2.优化语音系统性能,提高语音系统稳定性和用户体验 3.负责座舱语音软件架构设计、软件需求分析以及核心模块代码开发 4.预估工作量、制定计划,解决依赖关系,预见并制定缓解措施 5.负责分析和解决语音开发过程中的各种技术问题,及时调查和定位问题原因和解决方案

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势:在一汽-大众这样的汽车巨头工作,能接触大规模量产项目,行业影响力大
  • 技术前沿:专注于智能座舱和AI语音交互,技术栈具有前瞻性和高价值
  • 技能复合:同时涉及传统Android开发、语音技术及AI大模型应用,技能成长全面
  • 技术复杂度高:需要深入理解语音交互全链路并整合AI大模型,技术学习曲线陡峭
  • 行业竞争:智能汽车赛道火热,相关技术人才竞争激烈,需持续保持技术领先
  • 适合拥有2年以上Android开发经验,对语音技术或AI应用有浓厚兴趣,并希望在智能汽车领域深耕的技术开发者

缺点 / 挑战

  • 跨部门协作:需与不同模块和部门有效沟通,对软技能要求较高

角色解读

  • 技术专家路径:深耕语音交互与AI技术,成为车载智能语音领域的资深专家或架构师
  • 项目管理路径:积累项目经验后,可向技术项目经理或产品负责人方向发展
  • 行业拓展路径:智能汽车行业前景广阔,经验可迁移至其他AIoT或消费电子领域
  • 负责智能座舱语音系统的核心开发,包括搭建对话管理、意图识别等语音框架
  • 优化语音系统的性能与稳定性,提升车载场景下的用户体验
  • 进行软件架构设计、需求分析,并完成核心模块的代码编写与问题排查
  • 参与项目计划制定,预估工作量并协调解决技术依赖与风险
  • 精通 Java 或 Kotlin 编程,并熟悉 Android SDK 及开发框架
  • 深入理解语音交互全链路技术,熟悉科大讯飞等主流语音供应商的SDK
  • 具备完整的语音应用(如SDK、DM)开发经验以及较强的软件架构设计能力
  • 拥有AI大模型在业务场景(如人机对话)中的应用开发经验

申请策略

  • 提前了解一汽-大众在智能座舱领域的最新产品和战略方向
  • 在沟通中体现对车载场景下语音交互特殊挑战(如噪音、离线)的思考
  • 重点突出与语音交互、对话管理或语音SDK相关的完整项目经验
  • 详细描述使用Java/Kotlin进行Android开发,并优化系统性能的具体案例
  • 若有AI大模型(如用于对话)的应用项目,务必清晰阐述技术实现与业务价值
  • 展示在跨团队协作中解决复杂技术问题的能力和成果
  • 若对特定语音供应商(如Cerence)SDK不熟,可提前学习其官方文档和接口
  • 加强对语音交互全链路(ASR、NLU、DM、TTS)各模块原理的理解

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化地描述项目经验
  • 针对设计类问题,从需求分析、架构分层、模块设计、性能考量等维度系统阐述
  • 回答协作类问题时,突出沟通、换位思考、以共同目标为导向的解决思路
  • 请详细介绍一个你参与过的语音交互项目,你在其中负责什么?遇到了什么技术挑战?
  • 如何设计一个高可用、低延迟的车载语音对话管理系统?
  • 你如何优化语音应用的性能(如响应速度、内存占用)?
  • 请谈谈你将AI大模型集成到业务对话系统中的实践经验
  • 在跨部门协作中,如果遇到技术方案分歧,你会如何处理?

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