传音
算法工程化工程师(J17247)
算法工程化工程师(J17247)
发布于 9 小时前普通员工/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
Npu
图像处理
机器学习
模型优化
深度学习
算法工程化
语音识别
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术驱动、前沿领域、上海核心地段的算法落地岗位，技术成长性强，WLB与福利信息未知。
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
2.8万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 370 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是算法与产品之间的工程桥梁，负责将语音、图像、情景感知等领域的算法模型转化为高效、稳定、可部署的工程实现
你需要参与算法工程化的架构设计、程序实现与性能优化，并解决算法在手机等终端设备上实际落地时遇到的各种工程问题
最低要求
硕士及以上学历，计算机技术相关专业背景
熟悉深度学习、机器学习相关算法和模型
扎实的计算机基础，熟悉C/C++、Python等编程语言
具备良好的沟通能力和团队合作精神
工作职责
参与语音、图像、情景感知等领域算法工程化架构设计、程序实现和优化
解决算法在落地应用过程中发现的问题
优先资格
有DSP、NPU开发经验者优先
有大规模模型实现和优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度与广度兼备：工作需要同时理解算法原理、软件工程和硬件特性，能快速构建复合型技术能力
- 产品影响力直接：你的工作成果将直接体现在亿万用户使用的手机产品功能上，成就感强
- 行业前景广阔：随着端侧AI（On-device AI）成为智能设备核心竞争力，该岗位的技术积累将持续升值
- 协作链条长：需与算法、产品、硬件、测试等多方团队紧密沟通，对协作和问题解决能力是考验
缺点 / 挑战
- 技术挑战高：需要在严格的内存、功耗、算力限制下实现算法性能最大化，对工程能力要求极高
- 性能优化压力：算法模型迭代快，需持续跟进并优化以维持产品竞争力
- 适合计算机相关专业硕士及以上学历，对深度学习有扎实理解，且热爱将算法转化为实际产品、享受解决复杂工程挑战的技术型求职者
角色解读
- 技术专家路线：深耕端侧AI部署与优化，成为算法工程化领域的专家或架构师
- 技术管理路线：带领小型算法工程团队，负责特定产品线（如相机、语音助手）的算法落地与技术规划
- 跨界发展：凭借对算法与硬件的双重理解，转向AI芯片设计、硬件协同优化或更广泛的物联网AI领域
- 充当算法研究员与产品经理/硬件工程师之间的桥梁，将理论算法模型转化为可在手机等终端设备上高效、稳定运行的工程代码
- 负责算法模块的架构设计、性能调优与内存功耗优化，确保算法在实际应用中达到速度、精度和资源的平衡
- 诊断并解决算法在真实设备部署后遇到的性能瓶颈、兼容性、稳定性等各类工程问题
- 精通C/C++和Python编程，具备扎实的计算机体系结构、操作系统和算法知识
- 深入理解深度学习、机器学习原理，并有使用主流框架（如TensorFlow, PyTorch）进行模型开发或部署的实践经验
- 拥有模型压缩、量化、加速等工程化优化经验，了解DSP、NPU等硬件加速器者优先
申请策略
- 在面试中，准备一个你将算法从原型落地到产品的完整案例，清晰阐述你遇到的工程难点和解决方案
- 研究传音手机在AI相机、语音助手、情景感知等方面的功能特点，思考算法工程化在其中可能扮演的角色
- 突出具体的算法工程化项目经历，说明你负责的算法模块、优化目标（如提速X%，内存降低X%）及最终落地效果
- 详细列出你掌握的C++/Python编程能力、熟悉的具体深度学习框架、以及是否有使用TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO等推理框架的经验
- 如有DSP、NPU、GPU等异构计算平台上的开发或优化经验，务必重点强调，这是重要的加分项
- 系统学习端侧AI部署技术栈，包括模型量化（PTQ/QAT）、剪枝、蒸馏以及TensorRT等推理引擎的使用
- 深入研究ARM架构、DSP/NPU指令集或移动平台（如Android NDK）开发，了解硬件加速原理
- 阅读优秀开源项目（如ncnn, MNN, TNN）的源码，学习业界最佳工程实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述你的项目经验，重点突出你的“行动”和量化后的“结果”
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念（如量化的原理），再结合实际项目说明你是如何权衡利弊（精度vs速度vs内存）并做出决策的
- 展现系统性思维，从数据、模型、框架、硬件多个维度分析问题，并能提出有数据支撑的优化方案
- 请介绍一个你负责过的最具挑战性的算法工程化项目，你遇到了哪些性能或稳定性问题？是如何解决的？
- 如何将一个在服务器上运行良好的深度学习模型，优化到能在手机端实时运行？请描述你的思考步骤和用到的关键技术
- 你对模型量化有什么理解？在实际项目中，如何选择和平衡不同量化方案（如INT8， FP16）对模型精度和速度的影响？
- 如果有一个新的语音识别算法需要集成到我们的手机中，但从提出需求到最终上线，你认为算法工程师需要参与哪些关键环节？
- 系统复习深度学习模型压缩与加速的常见方法，并能说出它们各自适用的场景和优缺点
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位为上海地区的全职算法工程化岗位，薪资具有市场竞争力，能提供稳定的经济回报。但JD未明确提及具体福利项。
薪资信号市场水准 (2千–3.5万/月)
成长发展
85较高
职位聚焦于算法落地和端侧优化，涉及深度学习、C++、硬件协同等前沿且实用的技术栈，对个人技术深度和广度的提升有显著帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、机器学习、C++、Python、DSP、NPU、算法工程化、模型优化
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD未明确说明办公模式（如远程、混合），通常此类技术岗位需现场办公。工作内容涉及跨团队协作和问题解决，可能存在一定的工作强度和弹性需求。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
工作成果直接服务于消费电子产品，能为全球用户带来AI体验，具有一定的社会影响力。所处端侧AI赛道发展迅速。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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