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产品解决方案架构师（大模型外呼方向）-火山引擎
产品解决方案架构师（大模型外呼方向）-火山引擎
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP
LLM
提示工程
大模型
ASR
TTS
Ai外呼
Tob解决方案
低延时系统
AI 估算 · 30k–60k
大模型+外呼方向热门，字节跳动薪资竞争力强，3年以上经验预估月薪3-6万。
职位详情
关于这个职位
作为火山引擎的AI语音产品解决方案架构师，你将专注于大模型外呼方向的ToB解决方案
你需要深入理解客户业务场景，结合ASR、TTS、LLM等前沿技术，设计高可用、可扩展的架构，并推动技术落地
该职位适合有AI外呼经验、熟悉大模型和低延时系统的技术专家
最低要求
计算机、通信等相关专业，本科及以上学历，3年以上AI外呼相关架构设计经验
深入理解ASR、TTS、LLM、NLU、通信等基础技术原理，对大模型有较为深入的了解及使用经验
有AI外呼相关工作经验，掌握低延时和高并发系统设计及优化技术及经验，实操过实际项目落地
有大模型提示词（Prompt Engineering）的撰写及调优实战经验，有Agent研发交付经验，至少掌握一门高级编程语言
有专业领域的外呼话术设计及项目交付经验，深入了解金融、营销、通知、转化等行业的运行规律
优秀的跨团队协作能力，能主导技术方案从设计到交付的全流程，有ToB项目交付经验者优先
工作职责
负责外呼Agent（AI外呼、大模型外呼）方向的产品及ToB解决方案
深入理解客户业务场景，负责AI语音ToB解决方案的整体架构设计，结合客户需求与前沿AI语音技术（如语音识别、语音合成、对话系统、大语言模型等），提供高可用、可扩展的技术方案
主导AI语音技术（如ASR/TTS/NLP/LLM）的工程化落地，推动算法与工程的高效协同，解决实际业务中的技术难题
探索AI语音技术在不同行业（如金融、教育、客服等）的创新应用场景，设计标准化解决方案并推动规模化落地
为火山引擎AI语音产品提供技术赋能，支持头部客户的技术方案设计与交付，提升产品市场竞争力
优先资格
有ToB项目交付经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 紧跟大模型技术前沿，参与高价值AI外呼产品落地，技术含金量高
- 字节跳动大平台，资源丰富，可接触顶级客户和复杂场景，快速提升技术视野
- 行业需求旺盛（金融、教育等），职业发展空间大，薪资竞争力强
- 技术栈广泛且更新快，需持续学习ASR、TTS、LLM等多领域知识
- 行业竞争激烈，需不断优化方案以保持产品市场领先地位
缺点 / 挑战
- ToB项目交付压力大，需协调客户、算法、工程等多方，工作强度较高
- 适合有AI外呼经验、喜欢挑战技术难题、乐于与客户协作的资深技术人，希望在大平台快速成长
角色解读
- 成为AI语音领域的资深架构师，主导大型ToB项目技术方案
- 向产品总监或技术负责人方向发展，管理产品线或技术团队
- 依托火山引擎平台，拓展至更广泛的AI云服务领域，如多模态、智能客服等
- 负责AI外呼Agent的整体方案设计，结合大模型技术为客户提供定制化解决方案
- 主导ASR、TTS、NLP等语音技术的工程化落地，推动算法与系统集成
- 探索金融、教育等行业的AI语音应用场景，设计标准化产品方案并规模化推广
- 支持头部客户的技术交付，解决高并发、低延时等实际技术难题
- 深入理解大模型原理及Prompt Engineering，具备实际调优经验
- 熟悉ASR/TTS/LLM等语音技术，掌握低延时高并发系统设计
- 具备AI外呼项目落地经验，了解金融、营销等行业话术设计
- 优秀的跨团队协作和方案交付能力，能主导全流程技术方案
申请策略
- 提前了解火山引擎AI语音产品线，思考如何优化现有方案
- 面试中准备一个完整的项目案例，展示技术选择、方案设计及最终成效
- 突出AI外呼项目落地经验，尤其是低延时高并发系统的架构设计与优化
- 详细描述大模型（LLM）的使用、Prompt调优和Agent开发交付经历
- 强调跨团队协作和ToB项目交付经验，展示从方案到落地的全链路能力
- 如有金融、教育等行业背景，务必突出行业理解和话术设计经验
- 系统学习最新的大模型技术，如GPT-4o、Claude等，掌握Prompt Engineering高级技巧
- 补充ASR/TTS/NLU的底层原理，了解主流产品（如火山引擎语音产品）的技术细节
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和解决方案
- 对比分析：面对技术选型时，列出多种方案优劣，结合业务需求给出推荐
- 量化结果：用数据说明系统性能提升（如延时降低X%，并发能力提升Y%）
- 请详细描述你主导的一个AI外呼项目，包括架构设计、技术选型和遇到的问题
- 你如何优化大模型在语音场景下的实时性和准确性？请举例说明
- 面对一个金融客户的高并发外呼需求，你会如何设计系统架构？
- 谈谈你对Prompt Engineering的理解，以及在外呼话术中如何应用？
- 如何评估和选择ASR/TTS供应商或自研方案？
匹配度报告
75
综合匹配度
大厂核心岗位，前沿大模型技术栈，薪资优厚，但工作节奏较快，现场办公。
适合人群
最适合追求技术成长、高薪资和前沿挑战的求职者，对工作生活平衡要求不高的候选人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利属于互联网顶尖水平，月薪3-6万+15薪，明确要求经验且未提面议，说明薪资有竞争力。福利估计有六险一金、年终奖金等（JD未明确列出，但大厂标配）。
薪资信号市场水准 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位聚焦大模型、AI语音等前沿技术，有大量实践机会，能深度参与创新。火山引擎内部技术生态丰富，成长路径清晰（架构师→技术负责人），JD虽未明确提及晋升，但大厂通常有晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、ASR、TTS、Agent、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点为北京，需要现场办公，未提及远程或弹性。大厂通常工作强度较大，虽未明确说加班，但ToB交付和项目压力暗示高节奏。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
AI语音技术可提升企业与客户沟通效率，推动金融、教育等行业的智能化转型，具有一定社会价值。字节跳动作为行业巨头，产品影响力大，但商业属性较重。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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