传音
资深算法工程师-机器翻译(J17392)
资深算法工程师-机器翻译(J17392)
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
Nlp
Pytorch
Tensorflow
机器翻译
深度学习
生成式算法
预训练模型
语义生成
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
传音出海核心AI算法岗，技术前沿、成长空间大，适合追求技术深度的资深NLP人才。
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
5.5万
比NLP工程中位数高
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 700 个在招 · 其中NLP工程 5 个
市场机会
选择不多
深圳 · NLP工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责传音Tex AI中心翻译技术团队的机器翻译及相关算法研发，侧重于few-shot/zero-shot MT、语法纠错等生成类算法的设计与优化
你需要将前沿的预训练、语义生成等技术应用于商务沟通、出行等垂直场景，推动翻译技术的业务落地
最低要求
计算机科学、人工智能、语音处理、机器学习或相关领域的硕士或博士学位
至少5年在机器翻译、机器学习、自然语言、低资源任务等或相关领域的研究研发经验
具备独立探索前沿方向技术的能力
熟悉常见NLP任务的研究和开发，针对垂直场景进行业务落地
能合理设计和优化算法并应用
熟悉深度学习、神经网络以及相关的开源工具和框架（如TensorFlow、PyTorch）
具备出色的编程能力，熟练掌握Python或其他相关编程语言
对翻译业务感兴趣，对技术工作有热情，踏实细致靠谱，具有优秀的团队沟通合作能力、理解能力和抗压能力，有责任心和自驱力
工作职责
负责Tex AI中心翻译技术团队MT技术，包括机器翻译、译后编辑润色、机器翻译自动评估等
侧重于研发few-shot / zero-shot MT、语法纠错、文本语种识别等先进算法尤其是生成类算法
负责翻译算法技术应用于垂类场景（如商务沟通、出行等），包括但不限于算法的设计、工程实现以及持续优化
研究预训练、语义生成、语义匹配、语义检索等方向的前沿技术，并探索其在MT中的相关应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 传音作为全球化手机巨头，其AI翻译技术直接赋能海外数十亿用户，业务场景丰富且落地价值高
- 接触few-shot/zero-shot、预训练等前沿生成式AI技术，技术栈处于行业前沿
- 非洲等新兴市场属于低资源语种，数据稀缺，模型训练和优化难度极大
- 具备扎实NLP算法功底，对机器翻译和低资源语言处理有浓厚兴趣，且渴望在出海业务中实现技术价值的资深算法人才
缺点 / 挑战
- 资深岗位拥有较高的技术自主权，能独立探索前沿方向
- 算法需要紧密贴合商务、出行等垂直场景，对工程落地和业务理解能力要求较高
角色解读
- 纵向可成长为NLP/机器翻译领域的技术专家或首席科学家，主导核心算法架构
- 横向可向AI业务负责人或技术管理岗发展，带领团队赋能全球化业务
- 负责机器翻译（MT）核心算法的研发与优化，包括few-shot/zero-shot翻译、语法纠错和语种识别
- 将预训练、语义生成等前沿NLP技术应用于商务沟通、出行等垂直业务场景，推动技术落地
- 参与译后编辑润色及机器翻译自动评估体系的建设与持续迭代
- 扎实的NLP和深度学习理论基础，精通机器翻译及生成式算法
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，具备优秀的Python编程和工程实现能力
- 具备5年以上相关领域研发经验，能独立探索前沿技术并解决低资源场景下的翻译难题
申请策略
- 提前体验传音手机或相关应用的翻译功能，了解其现有产品的痛点与优化空间
- 突出在机器翻译、低资源NLP任务或生成式算法方面的核心项目经验及业务收益
- 展示对预训练模型、语义匹配等前沿技术的深入研究及实际落地成果
- 强调独立探索前沿技术的能力以及跨部门推动算法工程化落地的经验
- 深入了解传音目标市场（如非洲、南亚）的小语种语言特性及低资源翻译解决方案
- 关注大模型（LLM）在机器翻译和语法纠错中的最新应用及微调技术
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述背景、任务、行动和结果，重点突出技术难点和业务收益
- 技术深度+业务广度：回答算法问题时，既展现对底层原理的深刻理解，又结合出海业务场景说明技术选型的合理性
- 在低资源语种场景下，你是如何设计few-shot/zero-shot机器翻译算法的？
- 请分享一个你主导的NLP算法落地项目，遇到了哪些工程挑战，如何解决的？
- 预训练模型在机器翻译和语义生成中有哪些应用？你做过哪些相关探索？
- 如何评估机器翻译的质量？你如何设计自动评估指标或体系？
- 复习机器翻译经典模型（如Transformer）及最新大模型翻译技术，准备低资源NLP相关的论文或开源方案
- 了解传音的全球化战略及核心目标市场，思考AI翻译技术如何提升当地用户的本地化体验
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
资深算法岗，5年以上经验要求，薪资处于市场中上水平，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿生成式算法和预训练技术，且要求独立探索前沿方向，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器翻译、NLP、few-shot、zero-shot、预训练、语义生成、PyTorch、TensorFlow、深度学习
成长机会独立探索前沿方向技术
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB相关信息，且提到“抗压能力”，无法判断具体工作强度。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
传音致力于全球化出海，AI翻译技术能打破语言障碍，帮助新兴市场用户更好地沟通，具有一定的社会价值。
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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