传音
高级NLP算法工程师(J15414)
高级NLP算法工程师(J15414)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Llm
Nlp
Pytorch
Tensorflow
数据挖掘
机器学习
深度学习
算法开发
语音助手
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术驱动型岗位，前沿LLM应用场景明确，成长性强，办公灵活性一般。
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
4万
与NLP工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择适中
上海 · NLP工程 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
作为高级NLP算法工程师，你将负责将最新的自然语言处理技术（特别是LLM大语言模型）应用到公司的语音助手产品中，提升产品的智能化水平
工作内容涵盖从数据处理、模型训练评测到工程部署的全链路，并通过分析用户数据驱动产品迭代
这是一个深度参与核心产品AI能力建设的角色
最低要求
熟悉ChatGPT等LLM技术原理，有相关模型开发经验者优先
计算机、数学或统计学等相关专业本科及以上学历
熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，熟悉常用模型结构及其设计思想
熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）
熟练掌握Python，熟悉linux开发环境、有良好的编程基础和数据结构算法基础
较强的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
熟练阅读相关英文论文资料，能自觉跟踪发展现状，理解算法原理，并进行落地实现
较好的逻辑及表达能力，良好的沟通能力，快速的学习能力，责任心强
工作职责
结合最新NLP技术（LLM，多模态等），赋能公司内产品或探索新产品形态
参与语音助手开发，包括但不限于数据收集、校验、模型训练、模型评测、工程开发等
负责NLP技术在语音助手、OS场景相关算法中的应用和拓展
负责分析、挖掘语音助手回流数据，输出洞察结论辅助产品迭代优化
优先资格
有语音助手相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强：工作涉及LLM、多模态等当前最热门的AI技术，能直接接触并应用行业最新成果
- 业务结合紧密：技术直接服务于公司核心产品（语音助手、OS），成果可见度高，能获得直接的业务反馈
- 全链路参与：有机会贯穿从数据、算法到工程落地的完整链条，技术视野全面
- 跨团队协作：需与产品、工程等多团队紧密沟通，将技术方案有效融入产品，对沟通协调能力有要求
- 适合拥有扎实NLP基础、对LLM等新技术充满好奇与热情，并乐于将前沿技术转化为实际产品功能的算法工程师
缺点 / 挑战
- 技术挑战高：需要快速学习和跟进LLM等快速迭代的技术领域，并实现工程化落地
- 效果驱动：工作成果需要通过产品数据和用户反馈来验证，面临一定的性能指标压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕NLP/LLM领域，成为语音交互或端侧AI的技术架构师
- 产品技术路线：结合技术与产品洞察，成长为AI产品经理或技术负责人，主导产品方向
- 管理路线：带领算法团队，负责更大规模的项目和团队管理工作
- 研究并应用最新的大语言模型（LLM）及多模态技术，提升公司现有产品的智能化能力或探索创新产品
- 深度参与智能语音助手的完整开发生命周期，涵盖数据处理、模型训练、效果评测及工程化部署
- 将NLP算法解决方案具体应用到手机操作系统（OS）的各类场景中，解决实际问题
- 分析产品的用户交互数据，挖掘潜在问题与优化点，为产品迭代提供数据驱动的决策支持
- 对NLP领域，特别是大语言模型（LLM）的技术原理有深刻理解，并具备相关的模型开发或微调经验
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通PyTorch或TensorFlow等至少一种主流框架
- 优秀的编程能力（Python），熟悉Linux环境，并能将算法思想高效地转化为工程代码
- 具备独立分析和解决复杂技术问题的能力，能主动追踪前沿学术动态并实现技术落地
申请策略
- 深入研究传音（TECNO、Infinix、iTEL等品牌）的产品，特别是其在新兴市场的智能语音功能，思考NLP技术如何在其中发挥作用
- 在面试中，可以主动讨论你对LLM技术在移动端应用（如端侧推理、隐私计算）的见解，展示你的思考深度
- 重点突出与NLP、LLM、语音处理相关的项目经历，特别是涉及模型训练、优化及工程部署的部分
- 详细描述在Python和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）下的具体工程实践和代码成果
- 展示解决复杂技术问题的经历，以及跟踪前沿论文并复现实验的能力
- 系统性地复习或深化对主流LLM（如GPT系列、LLaMA等）架构、训练（如RLHF）及部署技术的理解
- 学习或强化语音信号处理的基础知识，以及端侧模型轻量化与加速的相关技术
- 练习如何用简洁清晰的语言向非技术人员解释复杂的算法概念，提升表达能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰地阐述项目经历，重点突出你的技术决策和贡献
- 回答技术原理问题时，先阐述核心思想，再结合具体应用场景和局限性进行分析，体现理解深度
- 对于开放性问题，可以从技术可行性、工程挑战、产品价值等多个维度进行结构化思考
- 请描述一个你应用或研究大语言模型（LLM）解决具体问题的项目经历
- 你如何评估一个语音助手NLP模块的效果？有哪些关键的评价指标？
- 如果需要在手机端侧部署一个大模型，你会面临哪些挑战？可能的优化思路是什么？
- 请解释一下Transformer架构中Self-Attention机制的工作原理及其优缺点
- 你最近关注NLP领域的哪些最新进展？它对你当前或未来的工作有什么启发？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
75中等
该职位提供市场水准的薪资和稳定的全职雇佣，但未在JD中明确列出具体福利项。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
80较高
职位要求掌握前沿的LLM技术并应用于核心产品，技术成长空间明确且具有挑战性，是典型的技术驱动型发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、多模态、机器学习、深度学习
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点为现场办公，JD未提及任何关于弹性工作、远程或工作生活平衡的信息，办公灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
作为消费电子公司的AI岗位，工作成果直接赋能终端产品，具有明确的业务应用场景，但社会影响力层面表述较为中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号赋能公司内产品
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs