传音
算法工程师-大模型（重庆）(J20224)
算法工程师-大模型（重庆）(J20224)
发布于 1 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
Pytorch
Rag
多模态大模型
意图识别
数据闭环
语音助手
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
传音重庆大模型算法岗，技术栈前沿、成长空间大，聚焦多语言Agent落地，薪资具竞争力。
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NLP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
约 780 个在招 · 其中NLP工程 5 个
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责语音助手Agent的研发与架构升级，集成LLM、多模态及RAG技术以提升智能助手性能
同时需搭建线上数据闭环系统，实现多语言支持与端云融合的跨平台智能服务
最低要求
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
负责语音助手Agent的研发工作，包括意图识别、工具调用等核心模块的开发与优化
负责升级语音助手agent架构，集成并应用大语言模型（LLM）、多模态大语言模型、检索增强生成（RAG）技术及各类工具，以提升智能助手的整体性能和用户体验
负责搭建线上数据闭环系统，通过数据收集、分析和反馈，持续优化和提升线上效果
确保以上所有任务和项目的实施支持多语言，并实现端云融合，提供跨语言和跨平台的智能服务
优先资格
熟悉ChatGPT等LLM技术原理，有相关模型开发经验者优先
有语音助手、多模态相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型与Agent应用落地的前沿领域，技术栈新且极具发展潜力
- 传音拥有海量多语言数据和丰富的端侧应用场景，非常利于AI技术的实际落地与验证
- 适合对大模型、Agent架构有浓厚兴趣，具备扎实算法基础且渴望在AI应用落地方向深耕的技术人才
缺点 / 挑战
- 大模型技术迭代极快，需要持续跟进最新论文和技术趋势，学习压力较大
- 多语言及端云融合场景下的工程落地和性能优化具有较高的技术挑战
角色解读
- 从算法工程师成长为大模型与Agent方向的技术专家
- 未来可向AI产品架构师或AI团队技术负责人方向发展
- 研发语音助手Agent，负责意图识别、工具调用等核心模块的开发与优化
- 升级Agent架构，集成LLM、多模态和RAG技术，提升智能助手的整体性能
- 搭建线上数据闭环系统，通过数据收集与反馈持续优化线上效果
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练使用PyTorch等主流框架
- 精通Python及Linux开发，具备良好的数据结构与算法基础
- 熟悉LLM原理及RAG、Agent架构，能阅读英文论文并实现算法落地
申请策略
- 了解传音在非洲等海外市场的多语言业务背景，准备针对多语言语音助手的技术方案思考
- 突出在LLM、RAG或Agent架构方面的实际项目经验与落地成果
- 展示多语言处理或端侧模型部署的相关经历
- 强调数据闭环搭建及线上效果优化的具体指标提升
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架及最佳实践
- 了解端侧大模型部署及推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM）
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、遇到的难点及解决方案、最终的业务收益指标
- 请介绍一下你理解的Agent架构，以及意图识别和工具调用的实现方案？
- 在RAG系统中，你是如何优化检索召回率和生成质量的？
- 针对多语言场景，大模型在语音助手应用中会遇到哪些挑战，如何解决？
- 请分享一个你通过数据闭环系统优化线上模型效果的具体案例
- 复习LLM、RAG、Agent的核心原理及最新进展
- 准备1-2个自己主导的复杂算法落地项目，梳理技术细节和踩坑经验
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
75中等
传音作为知名出海企业，薪资在重庆地区具备较强竞争力，大模型方向属于当前高薪赛道。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型、Agent、多模态等前沿技术，且涉及端云融合与多语言场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态大语言模型、RAG、Agent、PyTorch、Python
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
重庆生活成本相对较低，但大模型研发岗位通常工作节奏较快，JD未明确提及WLB信息。
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
致力于多语言智能服务，有助于消除语言障碍，推动科技普惠，具有较强的社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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