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TeleAI-智能音频系统算法工程师
TeleAI-智能音频系统算法工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Aac
Cuda
Opus
Pytorch
Tensorflow
深度学习
语音信号处理
音频编解码
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿音频算法研究岗，技术成长空间大，但工作模式与生活平衡未明确。
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
5.5万
与算法优化工程师中位数基本持平
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 2710 个在招 · 其中算法优化工程师 14 个
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于中国电信TeleAI团队，专注于端到端智能音频处理与传输核心算法的研发
你将负责音频编解码算法、网络传输方案的设计与实现，并推动研究成果的工程化落地，覆盖采集、编码、传输、解码与播放全链路
同时，你还需要跟踪学术前沿，参与音频生成项目的工程化，推动团队技术迭代
这是一个深度技术研究型岗位，适合在音频算法领域有深厚积累的专家
最低要求
博士学历，信号处理、计算机科学、声学工程或相关专业背景
扎实的编程基础，熟练使用 Python，熟悉 PyTorch / TensorFlow 等主流深度学习框架
具备出色的工程实现能力，能够快速将算法原型转化为高性能系统模块
在音频算法、语音信号处理、编解码或相关领域具有项目研究和工程经验，熟悉主流音频编解码协议或框架，如 Opus、AAC、G.711/G.722 等
拥有独立研究与算法创新能力，能够针对低延时、高保真音频处理问题提出原创性方案
具备良好的沟通协作能力与科研探索精神
工作职责
负责端到端智能音频处理与音频传输核心算法研发，包括自适应音频信号建模、低延时、高保真、高稳定性音频编解码算法和音频网络传输方案的设计与实现
深入理解音频前端、编码与传输链路的系统特性，提出性能与感知质量的综合优化方案
可将研究成果快速工程化，主导音频智能传输系统的搭建、优化，覆盖采集、编码、传输、解码与播放全链路
参与音频生成相关项目（如语音、音效、音乐、歌曲生成等）的工程化落地
跟踪学术及工业界在智能音频编解码领域的最新技术进展，推动团队技术迭代与创新落地
优先资格
加分项：
在语音合成、音频压缩、音频生成或自适应传输优化等方向有项目或论文成果
熟悉 C/C++、CUDA 或具备系统性能优化经验
在顶级会议（ICASSP、Interspeech、NeurIPS、ICLR 等）发表过相关论文
曾主导或参与实时音频系统、语音通信 SDK、音频质量评估体系的研发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位技术含量高，聚焦端到端智能音频处理与传输，是当前AI与通信融合的前沿方向，技能积累价值大
- 依托中国电信的资源和平台，有机会将研究成果应用于大规模真实通信场景，影响力大
- 岗位涉及算法研究、工程实现和系统搭建，能全面提升综合能力，职业发展空间广阔
- 明确要求博士学历，团队科研氛围浓厚，有利于持续深耕学术与工业结合的前沿课题
- 音频编解码与传输是复杂领域，低延时、高保真、高稳定性的目标对技术方案要求严苛，研发周期可能较长
- 作为前沿技术岗位，需要持续跟踪学术进展并快速迭代，对学习能力和抗压能力要求高
- 适合在音频算法、语音信号处理或编解码领域有深厚积累，热爱技术研究并追求工程落地的博士或资深专家
缺点 / 挑战
- 对专业深度和工程能力要求极高，需同时具备算法创新和系统实现能力，工作挑战大
角色解读
- 在技术专家路线上深入发展，成为智能音频编解码领域的权威专家，主导核心算法方向
- 向技术管理方向发展，带领团队负责音频智能传输系统的整体架构与落地，推动业务创新
- 依托中国电信的平台，将研究成果应用于大规模通信网络，实现从研究到产品的完整闭环，拓展职业影响力
- 负责端到端智能音频处理与传输核心算法的研发，包括音频编解码算法和网络传输方案的设计与实现
- 深入理解音频前端、编码与传输链路，提出性能与感知质量的综合优化方案，并主导音频智能传输系统的搭建与优化
- 参与音频生成项目（如语音、音效、音乐生成）的工程化落地，将研究成果快速转化为产品
- 跟踪学术及工业界在智能音频编解码领域的最新进展，推动团队技术迭代与创新
- 扎实的编程基础，熟练使用 Python，并熟悉 PyTorch / TensorFlow 等主流深度学习框架
- 在音频算法、语音信号处理、编解码领域有深入的项目研究和工程经验，熟悉 Opus、AAC、G.711/G.722 等主流协议
- 具备独立研究与算法创新能力，能针对低延时、高保真音频处理问题提出原创性方案
- 加分项包括熟悉 C/C++、CUDA，有系统性能优化经验，或在顶级会议发表过相关论文
申请策略
- 提前了解中国电信TeleAI团队的研究方向和产品布局，在面试中展示你对音频技术商业化的理解
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义、算法设计到工程实现，展示你的系统思维和解决问题的能力
- 重点突出在音频编解码、语音信号处理或相关领域的项目研究和工程经验，尤其是端到端系统的设计与实现
- 详细描述主导或参与的实时音频系统、语音通信SDK、音频质量评估体系的研发经历，量化性能提升成果
- 列出在ICASSP、Interspeech、NeurIPS、ICLR等顶级会议发表的论文，以及语音合成、音频压缩等方向的专利或成果
- 强调熟练使用Python和PyTorch/TensorFlow，并展示C/C++、CUDA等系统性能优化能力
- 深入复习音频编解码协议（如Opus、AAC）的原理和实现细节，熟悉自适应传输优化的最新研究
- 加强C/C++和CUDA编程能力，提升系统性能优化经验，以应对工程化挑战
面试指南
- 回答技术问题时，遵循STAR法则：先描述项目背景和任务目标，再阐述你采取的具体行动和技术方案，最后用数据量化结果和影响
- 对于开放性问题，展示你的系统思维：从问题定义、约束分析、方案设计到权衡取舍，体现你的工程判断力
- 在讨论前沿技术时，结合具体论文或实验，说明你的创新点和与现有方法的对比，展现科研深度
- 请详细介绍一下你主导的音频编解码或传输优化项目，遇到了哪些技术难点，如何解决？
- 如何平衡音频编解码中的低延时与高保真需求？请谈谈你的技术思路
- 你如何将最新的学术研究成果（如基于深度学习的音频生成）快速工程化落地？
- 请解释Opus和AAC编解码器的核心差异，以及在实时通信场景下你会如何选择？
- 在音频传输中，如何应对网络丢包和抖动？请描述你的自适应传输优化方案
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确提及薪资和具体福利，但作为上市巨头企业的高端技术岗，通常提供有竞争力的薪酬。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦智能音频编解码前沿技术，要求博士学历并鼓励发表顶级论文，技术成长空间大，且明确要求跟踪学术进展推动创新。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、Opus、AAC、深度学习、音频编解码
成长机会跟踪学术及工业界最新进展、推动团队技术迭代与创新
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及具体工作模式，作为研发岗可能以现场办公为主，工作地点在上海，通勤情况取决于具体办公地。
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
75中等
智能音频处理与传输是通信和AI领域的重要方向，岗位对提升通信质量和用户体验有直接价值，行业前景广阔。
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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