传音
AI平台/Agent架构专家(J19592)
AI平台/Agent架构专家(J19592)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai平台架构
Nlp
Voice Agent
强化学习
机器翻译
深度学习
系统设计
语音交互
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
前沿多语言AI技术架构岗，技术成长性强，薪资有竞争力，但WLB信息不明。
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
4.5万
与人工智能中位数基本持平
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 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 87 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是传音公司AI平台团队的架构专家，负责构建面向全球市场的多语言AI基础能力
核心工作包括设计和实现多语言AI智能助理（Agent）的架构，搭建统一的AI能力平台以实现标准化输出，并推动机器翻译、语音交互等前沿技术在海外新兴市场业务中的落地应用
最低要求
计算机相关专业硕士及以上学历
具备扎实的机器学习/深度学习基础，具备优秀的编码能力与工程落地能力
具备完整 AI 系统认知，理解模型训练、推理优化与服务化部署全链路
具备 AI 平台或中台建设经验者优先
具备较强的业务理解能力与算法迭代能力，能够将技术方案与实际业务场景结合并持续优化效果
有机器翻译、语音助手或 AI 硬件（如智能耳机、手机等）相关项目经验优先
有实时语音交互（双工）、Voice Agent 相关经验优先
有多语种业务经验，熟悉海外语言生态优先
在 ACL / EMNLP / NeurIPS 等顶会发表论文，或有高质量开源项目经验 优先
工作职责
多语言能力体系建设，负责AI 翻译与语音技术体系建设，打造覆盖文本翻译、语音翻译（同声传译）、Voice Agent 等核心能力，构建面向全球市场的多语言基础能力
设计并落地多语言 AI 智能助理（Agent）架构，支持多语言对话、实时语音交互（双工）、任务执行及长期记忆等能力，推动语音交互向智能化演进
AI平台与中台建设，搭建统一 AI 能力平台（API / SDK / 服务化体系），实现多语言能力的标准化与平台化输出，支撑系统应用、智能硬件（手机 / AI耳机）及各业务线的高效接入与快速迭代
前沿技术落地与业务驱动，跟踪并推动多语言预训练、强化学习、智能体编排等前沿技术在实际业务场景中的落地，持续提升用户场景效果与体验
海外业务支撑， 结合海外新兴市场的语言与场景特点，推动多语种能力的优化与规模化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务场景明确且具有全球视野，直接服务于公司的核心产品和海外市场战略，技术成果的业务影响力大
- 作为平台与中台建设者，能系统性提升个人在系统设计、标准化和工程化方面的能力
- 有机会接触和处理多语言、多文化的复杂场景，拓宽技术视野
- 需要平衡前沿技术探索与业务工程落地之间的关系，对候选人的系统思维和工程化能力要求极高
- AI平台建设需与多业务线协作，对沟通协调和推动能力有一定要求
- 适合拥有扎实AI工程背景，热衷于解决复杂技术问题，并渴望将前沿AI技术应用于规模化业务场景的资深工程师或架构师
缺点 / 挑战
- 技术挑战性强，工作涉及AI前沿领域（如Agent、多模态交互）和复杂系统架构，能获得快速的技术成长
- 面向全球市场的多语言场景复杂多变，需要深入理解海外用户习惯和文化差异，对业务理解能力是持续挑战
角色解读
- 技术专家路线：在AI架构、多模态交互或大模型应用等方向深耕，成为公司或行业的技术权威
- 技术管理路线：负责更大的AI技术团队或产品线，主导技术战略规划与落地
- 业务专家路线：深度结合AI技术与海外市场业务，成为驱动业务增长的关键技术负责人
- 设计并构建面向全球市场的多语言AI核心能力，包括文本与语音翻译、智能语音交互等
- 主导AI智能助理（Agent）的架构设计与落地，实现复杂的多轮对话、任务执行和长期记忆功能
- 搭建统一的AI能力平台（中台），将算法能力标准化、服务化，高效支撑公司智能硬件（手机、耳机）和各类业务应用
- 跟踪并应用机器翻译、大模型、智能体编排等前沿技术，解决实际业务问题，特别是在海外新兴市场的本地化场景
- 深厚的机器学习与深度学习理论基础，精通至少一种主流框架（如TensorFlow/PyTorch），并能进行高效的工程实现与模型优化
- 对AI系统的全生命周期有深入理解，涵盖模型训练、推理优化、服务化部署及大规模应用
- 具备架构设计能力，能够设计可扩展、高可用的AI平台或中台，支持多业务线接入
- 对自然语言处理（NLP）、语音识别/合成（ASR/TTS）或机器翻译（MT）等领域有深入理解和实战经验
申请策略
- 深入研究传音的产品（如手机、Tecno/Itel/Infinix品牌）和其重点海外市场（如非洲、南亚），思考AI技术如何赋能其产品与业务
- 在面试中，尝试用具体案例阐述你如何将技术方案与业务场景结合，例如如何针对某个海外市场的语言特点优化翻译模型
- 重点突出参与或主导过的AI平台、中台或大型AI系统建设的具体项目经历，阐明你负责的架构设计部分
- 详细描述在机器翻译、语音助手或AI硬件相关项目中的技术贡献，尤其是在模型优化和性能提升方面的成果
- 如有顶会论文（如ACL/EMNLP/NeurIPS）或高质量开源项目，务必在简历醒目位置列出
- 强调处理过多语言、实时语音交互或大规模服务化部署等复杂技术问题的经验
- 系统学习和实践主流的智能体（Agent）框架与架构模式，如ReAct、Planning等
- 深入研究并动手实践大模型在多模态（文本、语音）交互中的应用与部署
面试指南
- 回答系统设计类问题时，采用“问题背景-目标定义-架构设计（分模块阐述）-技术选型-挑战与解决方案-结果量化”的结构
- 回答技术落地类问题时，遵循“技术原理理解-业务场景映射-原型验证-工程优化-效果评估-迭代计划”的逻辑
- 体现对“全链路”的理解，回答中应涵盖从算法研究、模型训练、服务部署到监控优化的完整流程
- 请介绍一个你主导或深度参与的AI平台/中台项目，重点说明你的架构设计思路、遇到的技术挑战以及如何解决的
- 如果要为一个智能硬件产品（如AI耳机）设计多语言实时语音交互的Agent架构，你会考虑哪些核心模块和技术难点？
- 在实际业务中，如何衡量并提升一个多语言翻译系统的效果？你会关注哪些指标？
- 请描述你如何将一个前沿的AI技术（如强化学习用于对话策略）工程化落地到一个具体业务场景中的过程
- 面对海外不同市场的复杂语言和文化差异，你在设计和优化多语言AI能力时会有哪些不同的考量？
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
60中等
职位薪资信息未在JD中披露，但基于高级技术专家岗位和深圳市场水平，应有市场竞争力。JD未提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–5.5万/月）
成长发展
90较高
职位处于AI前沿领域（多语言Agent、实时语音交互），技术栈先进且具有挑战性，要求理解全链路并推动技术落地，对技术深度和广度的成长促进作用显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多语言AI、机器翻译、Voice Agent、实时语音交互（双工）、强化学习、智能体编排、AI平台/中台
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未明确说明办公模式、弹性工作或工作时间相关安排，无法判断工作与生活平衡情况。
工作模式未明确
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
75中等
工作直接服务于公司的全球化战略和智能硬件业务，具有明确的商业价值和市场影响力，尤其是在新兴市场推动技术普惠。但JD未提及明确的社会使命或价值观。
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
Watch Jobs