数据技术及产品部-语音数据处理专家-杭州/北京

优缺点分析

角色解读

• 在语音算法或数据工程领域成为技术专家，主导核心算子研发
• 向数据架构师或技术负责人方向发展，负责更大规模的数据资产建设
• 有机会在顶会发表论文，提升行业影响力
• 研发语音识别、对齐、说话人、声学等核心算子，并持续对标业界SOTA，推动技术迭代
• 建设亿小时级语音数据资产中枢，包括设计标签体系、取数引擎和元数据库，支持高效数据查询与调用
• 设计数据去重、去污和覆盖率诊断流程，确保训练和评估数据质量，形成数据质量闭环
• 扎实的语音/音频算法基础，熟悉ASR、声学建模、说话人识别等方向
• 精通PyTorch等深度学习框架，能独立实现和优化模型
• 熟悉大规模数据pipeline、向量检索、数据建模和taxonomy设计
• 具备优秀的问题解决能力和工程实践能力，能独立负责模块

申请策略

• 了解阿里巴巴语音相关业务，思考如何将你的经验应用到其数据资产建设中
• 在面试中展示你对数据质量和算法效果的极致追求
• 突出语音算法或数据工程项目的具体成果，如模型效果提升、数据治理效率提升等
• 强调处理大规模数据的经验，以及设计数据pipeline和标签体系的案例
• 展示对PyTorch等框架的熟练度，以及复现和改进业界方法的能力
• 系统复习语音识别、声学建模、说话人识别等核心算法
• 深入了解数据治理、数据建模、向量检索等数据工程知识
• 关注ICASSP、Interspeech等顶会最新论文，了解前沿技术

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，突出你的个人贡献和量化结果
• 回答系统设计问题时，先明确需求，再给出架构，最后讨论权衡
• 回答算法问题时，先阐述原理，再结合业务场景分析，最后给出优化方向
• 请详细介绍一下你过去负责的语音算法项目，包括技术难点和解决方案
• 如何设计一个亿级语音数据的标签体系和数据仓库？
• 如何评估和提升语音识别模型在中文方言场景下的效果？
• 你如何理解数据质量对模型训练的影响？请举例说明
• 复习语音识别、声学建模、数据工程等核心知识