海尔
AI音视频工程师/专家
AI音视频工程师/专家
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公音视频技术
音视频技术
Ai模型工程化
嵌入式开发
性能调优
音视频编解码
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
AI与音视频交叉技术岗，侧重端侧模型落地与性能调优，技术成长空间大，现场办公为主
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比音视频技术中位数高
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 780 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 音视频技术 · 22 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智能终端设备的音视频底层模块开发与维护，涵盖采集、编解码、格式转换及实时传输链路搭建
需对接麦克风、摄像头等硬件外设，集成语音/视觉AI模型，并进行性能调优与质量测试，保障产品在复杂网络与多端场景下的音画同步与稳定运行
最低要求
计算机、通信、电子工程、信号处理或相关专业背景，具备操作系统、网络通信与软件工程基础
熟练使用 C / C++，具备多线程、内存管理和调试能力，能够使用 Python 或脚本语言完成辅助工具开发
具备音频或视频方向的项目经验，熟悉相应的采集、格式、编解码及处理流程，愿意拓展另一方向能力
熟悉 Linux、Android 或嵌入式平台中的至少一种，能够开展设备联调、日志分析与性能排查
理解缓冲、时间戳、流式处理和实时传输基础，能够分析时延、卡顿、丢帧或音画不同步问题
了解语音或视觉 AI 模型的工程接入流程，能够完成预后处理、接口适配及基本效果验证
具备良好的测试、文档与协作习惯，能够围绕质量问题持续跟进修复，并关注用户实际听到和看到的效果
工作职责
参与音视频模块设计与开发，实现采集、格式转换、预处理、编解码或播放等功能，维护稳定的模块接口
对接麦克风、扬声器或摄像头等终端能力，完成音频或视频方向的设备适配、参数配置与异常处理
集成语音或视觉 AI 模型及服务，实现数据预后处理、流式输入输出、推理结果回传与超时处理
参与实时音视频传输与收发链路开发，处理缓冲、时间戳、断连重连及音画同步等问题
开展线程、内存、编码参数和硬件加速相关调优，降低时延与资源消耗，提升长时间运行稳定性
构建质量与性能测试用例，复现噪声、回声、卡顿、丢帧或弱网问题，通过日志和媒体样本定位原因
配合交互、算法、终端及云平台团队完成接口联调和产品适配，验证模型与媒体组件的版本兼容性
完善构建脚本、自动化测试、接口文档及诊断工具，支持灰度发布、问题回归和量产版本维护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI与音视频交叉领域，技术壁垒高且贴近智能家居核心场景，项目落地价值显著
- 依托成熟企业平台，可接触海量终端设备与真实业务数据，有利于沉淀标准化媒体组件库
- 技术栈覆盖底层驱动到上层AI集成，能力边界宽，长期职业护城河深
- 需同时兼顾底层硬件适配与上层AI模型集成，技术栈跨度大，调试环境与依赖关系复杂
- 适合热爱底层技术与AI应用结合、具备扎实C/C++功底与软硬件协同思维，且能在高压环境下解决复杂工程问题的开发者
缺点 / 挑战
- 实时音视频对时延与稳定性要求极高，线上问题排查压力大，需具备极强的日志分析与性能剖析能力
角色解读
- 可向音视频架构师、AIoT底层技术专家或嵌入式系统负责人方向发展
- 随着智能家居与边缘计算普及，具备端云协同与AI工程化经验的工程师在行业内的稀缺性与溢价将持续提升
- 积累深厚后可转向技术管理或跨部门产品技术负责人角色，主导核心媒体管线设计
- 负责智能终端设备的音视频底层模块开发与维护，涵盖采集、编解码、实时传输链路搭建
- 对接麦克风、摄像头等硬件外设，完成驱动适配、参数配置与异常处理
- 将语音/视觉AI模型工程化落地，实现流式数据处理、推理结果回传与端侧性能调优
- 精通C/C++及多线程/内存管理，熟悉Linux/Android/嵌入式系统开发机制
- 掌握音视频编解码标准与实时传输协议，能独立排查弱网、卡顿、音画不同步等复杂问题
- 具备AI模型端侧部署与性能调优能力，熟悉硬件加速与资源受限环境下的优化策略
申请策略
- 提前了解目标企业智能家居生态链及当前重点产品线，面试时可主动探讨端侧AI与音视频融合的技术难点
- 准备完整的端到端项目复盘，重点突出性能瓶颈定位路径与跨部门协作中的技术决策过程
- 突出音视频编解码实战经验、多线程/内存优化案例，以及AI模型在端侧的部署与性能调优成果
- 量化说明在降低时延、提升抗弱网能力、减少CPU/GPU占用方面的具体贡献
- 展示跨团队联调经验，强调接口设计规范、自动化测试覆盖与文档沉淀能力
- 深入研习WebRTC、RTP/RTCP等实时传输协议及QoS策略，掌握码率自适应与Jitter Buffer调优原理
- 补充边缘计算框架（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime）的端侧部署实践与算子优化技巧
- 强化Linux内核机制、VPU/NPU硬件加速原理及常用性能剖析工具（如perf、valgrind）的使用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，先阐述问题背景、硬件约束与业务目标
- 详细说明采用的技术手段（如缓冲区调整、码率自适应、硬件加速调用、内存池复用等），并解释技术选型依据
- 最后用量化指标（如时延降低Xms、卡顿率下降Y%、CPU占用减少Z%）证明效果，并补充后续迭代计划
- 请分享一个你优化音视频时延或解决音画不同步的实际案例，关键指标变化是多少？
- 如何在资源受限的嵌入式设备上高效部署并运行AI视觉模型？遇到过哪些算力瓶颈？
- 面对弱网环境下的音视频卡顿，你的排查思路与优化手段是什么？
- C/C++项目中如何处理多线程竞争与内存泄漏？有哪些常用的调试工具与最佳实践？
- 复习多媒体处理管线设计、实时传输协议细节及常见QoS策略，梳理个人项目中的关键代码片段
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资处于上海同类技术岗位市场中上水平，上市公司福利体系完善，但传统制造企业薪酬爆发力相对互联网大厂略逊。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合AI模型工程化与音视频底层开发，技术前沿性强，内部培训与跨团队联调机会丰富，利于构建端云协同核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、音视频编解码、AI模型集成、实时传输、Linux/Android
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
嵌入式与音视频开发通常需现场联调与测试，工作模式以坐班为主；项目交付期可能存在阶段性高强度投入，但整体节奏受企业规范管控。
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
致力于提升智能家居设备的视听体验与AI交互能力，技术成果直接触达千万家庭用户，具有明确的民生改善价值与行业应用前景。
行业发展稳定成熟行业
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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