联影医疗
软件算法工程师（智能语音方向） - 上海(J19730)
软件算法工程师（智能语音方向） - 上海(J19730)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Matlab
回声消除
深度学习
盲源分离
神经网络
音频信号处理
麦克风阵列
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
医疗AI音频算法岗，前沿技术栈与高成长性，研发压力与理论门槛并存
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
88 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
负责医疗设备中音频信号处理与识别算法的研究和实现，涵盖回声消除、麦克风阵列、盲源分离及深度学习AI音频算法
要求硕士以上学历与扎实的数字信号处理功底，是智能语音方向的算法研发岗
最低要求
硕士及以上学历，电子、通信、信号处理、计算机、信息工程等相关专业
扎实的数学理论及数字信号处理基础，掌握Matlab及C/C++语言编程
工作职责
负责音频信号处理和识别相关算法的研究和实现，包含但不限于回声消除、麦克风阵列、盲源分离等技术
负责深度学习、神经网络等AI音频算法的研究和实现
优先资格
有语音、音频信号处理（降噪，回声消除、麦阵、音效等）相关经验者优先
有深度学习、神经网络、智能语音识别相关研究者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 音频+深度学习复合方向，技术壁垒高、人才稀缺
- 医疗影像龙头的算法平台，数据与算力资源有保障
- AI医疗为高速发展赛道，前景与溢价兼具
- 算法从研究到产品落地周期长，需耐心打磨工程化细节
- 对数学与信号处理理论要求高，学习曲线陡
- 医疗行业合规约束多，迭代节奏受限
- 适合信号处理功底扎实、对AI语音技术有研究热情、希望在医疗AI领域深耕的算法人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深算法专家、算法团队负责人方向发展
- 也可转向语音AI产品方向或更广的AI算法领域
- 医疗AI赛道经验在行业内稀缺性高
- 研究和实现音频信号处理算法，包括回声消除、麦克风阵列、盲源分离等技术
- 研究深度学习与神经网络在音频识别中的应用并落地到医疗设备产品
- 将算法从原型到工程化实现，服务于医疗影像设备的语音交互场景
- 扎实的数学与数字信号处理理论，熟练Matlab与C/C++编程
- 硕士以上学历，电子、通信、计算机等相关专业背景
- 有音频处理或深度学习研究经验者优先
申请策略
- 了解联影设备中语音交互的应用场景，面试中展现算法落地思维
- 准备可讲的算法优化案例与量化指标
- 突出回声消除、麦克风阵列等具体音频算法的项目经验
- 展示深度学习模型在音频任务上的论文或落地成果
- 强调Matlab与C/C++的工程实现能力
- 补充分布式训练与模型部署优化的工程技能
- 了解医疗设备中的语音交互场景与合规要求
面试指南
- 按『问题建模-方法选择-实验结果-工程落地』讲算法项目
- 理论题从信号模型出发推公式再谈工程取舍
- 用量化指标（PESQ、WER等）支撑效果
- 请讲讲回声消除算法的原理与你的优化经验
- 麦克风阵列波束成形有哪些方法，如何选型？
- 你用深度学习解决过哪些音频问题，效果如何？
- 盲源分离的经典方法有哪些？
- 如何把算法原型工程化部署到嵌入式设备？
职位点评
薪资福利72
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
72中等
算法岗薪资高于市场中位，JD未披露具体薪资与福利，AI方向整体议价能力强。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
AI音频算法属前沿方向，深度学习与神经网络技术栈现代，算法研究工作对专业成长助益大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、神经网络、回声消除、盲源分离、麦克风阵列
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及任何办公模式与WLB信息，研发岗需按项目节奏推进，弹性情况未知。
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
算法应用于医疗影像设备的语音交互，最终服务医患场景，行业使命感与社会价值较高。
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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