传音
ASR 算法工程师(J11507)
ASR 算法工程师(J11507)
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机器学习工程
机器学习工程
Attention
Ctc
Hmm
Seq2Seq
Tensorflow
深度学习
语音识别
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿语音算法岗位，技术成长性强，但补偿性和生活化动机信息不足。
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
3万
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
公司还在招多个职位
4 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
该职位负责语音识别相关技术的研究与开发，包括语音增强、唤醒、声纹、VAD和语音识别等，涉及声学模型、语言模型的数据准备、模型训练和解码器优化
同时主导工程开发，处理海量语音数据并优化模型网络结构，跟进业界最新技术并应用于实际产品
最低要求
．数学、计算机、自动化、信号处理等相关专业硕士及以上学历，三年以上语音识别实际项目研发经历
．深度学习实践经验丰富，熟悉常用的序列识别建模和优化技术，熟悉 HMM，CTC，基于 Attention 的 Seq2Seq 等技术在语音识别方向上的应用（语音识别）
熟悉主流的参数合成式、端到端深度学习的语音合成算法及全链条处理流程（语音合成）
．丰富的模型训练调优经验，熟练掌握 TensorFlow、Kaldi等框架
．具备较强的工程落地能力，精通 C/C++/Java/Python 中一门或多门语言
．良好的团队合作意识，较大的技术热情
工作职责
负责语音相关技术研究(语音增强、唤醒、声纹、VAD、语音识别等)，包括声学模型、语言模型的数据准备、模型训练和解码器优化
主导工程开发，包括模型服务化，海量语音数据处理，模型网络结构优化以及工程优化
跟进业界最新技术，并运用于实际产品
优先资格
具备以下条件者优先考虑：具备多语种语音算法经验
在 Interspeech，ICASSP 等语音学术会议中有高水平论文发表
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 专注于语音识别前沿技术，技术积累深厚
- 参与实际产品开发，有工程落地机会
- 行业增长迅速，职业发展前景好
- 适合对语音技术有浓厚兴趣，具备扎实机器学习基础和工程能力的工程师
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要持续学习最新算法
- 项目要求工程落地能力强，可能面临性能优化压力
- 学术会议论文发表优先，可能对研究成果有较高要求
角色解读
- 向语音算法专家方向发展，深入研究前沿技术
- 转向技术管理岗位，带领团队进行算法研发
- 参与跨领域项目，拓展在人工智能其他方向的应用
- 负责语音识别相关算法的研究与优化，包括声学模型和语言模型的开发
- 主导模型工程化，处理海量语音数据并优化网络结构
- 跟踪前沿技术并将其应用于实际产品中
- 深度学习实践能力，熟悉序列识别建模技术
- 精通TensorFlow、Kaldi等框架的使用
- 熟练掌握C/C++/Python等编程语言，具备工程落地能力
申请策略
- 了解传音公司在语音技术方面的产品和研发方向
- 准备展示实际项目成果，如模型性能指标
- 突出语音识别项目经验和成果，如模型优化效果
- 展示深度学习框架（TensorFlow/Kaldi）的熟练应用
- 强调编程能力和工程落地案例
- 学习最新的端到端语音识别技术，如Transformer-based模型
- 提升多语种语音处理能力，以满足优先条件
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出技术挑战和解决方案
- 从数据、模型、工程等方面系统阐述优化方法
- 对比不同框架的适用场景，结合实际项目说明选择理由
- 请描述你过去在语音识别项目中的经验
- 如何优化声学模型以提高识别准确率？
- TensorFlow和Kaldi在语音识别中各有何优缺点？
- 如何处理海量语音数据进行训练？
- 你对语音识别领域的最新技术趋势有何看法？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
该职位未明确提及薪资和具体福利，补偿性动机满足程度有限，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿语音识别技术，有利于技能成长，但未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈语音识别、深度学习、TensorFlow、Kaldi、HMM、CTC、Attention
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，但办公模式和WLB信号未提及，生活化动机满足程度一般。
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
语音技术处于高速增长赛道，但职位描述未强调社会使命或创新水平。
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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