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酷狗音频算法工程师（音质与音效AI方向）
酷狗音频算法工程师（音质与音效AI方向）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Dsp
Pytorch
Tensorflow
深度学习
神经网络
端侧优化
音频处理
音频算法
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿音频AI技术岗位，技术成长空间大，但工作生活平衡未明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
市场机会
选择适中
广州 · 机器学习工程 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责音频核心算法的研发与迭代，通过结合传统DSP与深度学习，全面提升音乐播放的音质（如高保真重建、失真修复）并创新特色音效（如空间音频、个性化听感）
同时，需要设计、训练AI模型并主导其在移动端/车载芯片等端侧的部署与优化，平衡性能、功耗与延迟
工作还将跟踪音频AI前沿技术并推动产品落地
最低要求
教育背景：计算机、电子工程、通信、声学、信号处理或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先
DSP基础：具备极其扎实的数字信号处理（DSP）基础，深入理解音频信号处理原理（如时频分析、滤波器设计、心理声学模型等）
AI与工程能力：熟练掌握 Python/C/C++，精通 PyTorch/TensorFlow 等至少一种深度学习框架
具备优秀的算法工程化落地能力
端侧优化经验：熟悉神经网络模型的压缩与端侧部署优化（如模型量化、剪枝、蒸馏），熟悉 ONNX、NCNN、MNN、TFLite 或相关端侧推理框架
听感与审美：对音频质量有极高的追求，具备敏锐的听感辨别力，能够从主观听感出发指导算法的优化方向
工作职责
音质提升与增强：负责音频核心算法的研发与迭代，通过传统DSP与深度学习结合的方式，全面提升音乐播放的音质（如高保真重建、动态范围优化、底噪消除与失真修复等）
特色音感与音效创新：探索并研发具有品牌辨识度和差异化的特色音感效果（如空间音频、特定风格音效渲染、个性化听感定制、人声/乐器增强等），打造独特且沉浸的用户听觉体验
AI模型训练与端侧落地：负责音频相关神经网络模型的设计、训练与调优
主导模型在移动端/边缘侧（如手机、车载芯片等）的部署、量化与性能优化，平衡算力、功耗与延迟
前沿技术探索：跟踪音频处理与AI领域的最新学术进展和业界动态，将前沿技术（如神经音频编解码、生成式音频等）转化为实际产品落地
优先资格
【加分项】（满足以下条件者优先）
特定AI音频经验：有音频超分（Audio Super-Resolution）、音轨分离（Music Source Separation）、AI音频编码（Neural Audio Codec）相关项目落地经验或顶会论文者优先
调音经验：具备实际的音频调音（Audio Tuning / DSP Tuning / EQ调音）经验，熟悉主流音频测试仪器（如 Audio Precision）及主客观音频评价体系，能将主观听感转化为客观算法参数
乐理知识：熟悉乐理知识，对音乐结构、和声、配器、声学特性有深入了解，能从音乐制作和声学物理角度深度优化算法效果，使算法更懂“音乐”
学术与竞赛：在 AES、ICASSP、Interspeech、DCASE 等音频/声学顶级会议发表过论文，或在相关音频算法竞赛中获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，融合DSP与AI领域，能深入音频算法底层
- 适合对音频技术有热情、具备扎实算法与工程能力、追求技术深度与创新的求职者
- 技术难度大，需同时掌握传统信号处理与深度学习，跨学科知识要求高
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 负责音频AI算法的研发与落地，通过DSP和深度学习提升音乐音质与音效，并主导AI模型在移动端/车载芯片的端侧部署优化
- 可成长为音频技术专家或AI算法架构师，负责更核心的音频技术研发
- 也可能转向技术管理岗位，带领团队进行音频AI产品化
- 需要扎实的数字信号处理（DSP）基础，精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，并具备神经网络模型端侧部署与优化经验
申请策略
- 突出DSP与深度学习结合的项目经验，特别是音频相关算法落地案例
- 提前了解酷狗音乐的产品特点和音频技术方向
- 可深入学习神经音频编解码、生成式音频等前沿技术
面试指南
- 请描述一个你通过DSP与深度学习结合提升音频质量的项目经验
- 复习DSP核心概念与深度学习模型部署流程
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织回答，结合具体技术细节
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确薪资福利信息，但作为上市公司岗位，预计具有市场竞争力的薪酬与标准福利包，能满足基本补偿需求。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿音频AI技术，包括神经音频编解码等新兴领域，提供从算法研发到端侧落地的全链路成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈DSP、深度学习、PyTorch、TensorFlow、端侧优化、ONNX、NCNN
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、工作强度或WLB相关信息，无法判断实际工作生活平衡状况。
工作模式未明确
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
75中等
音频AI技术直接提升亿万用户的音乐体验，有明确的产品价值与行业创新意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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