语音数据实习生

优缺点分析

角色解读

• 从数据与评测基础工作切入，深入理解大模型底层逻辑与核心业务场景
• 未来可向语音算法工程师、大模型数据专家或AI产品经理等方向纵深发展
• 负责语音大模型的数据构建，搭建并优化数据生产Pipeline，制定数据标准
• 参与端到端评测，设计科学敏捷的评测方案与指标，推动模型效果优化
• 探索自动化数据生产与合成方法，提升数据标注与评测的整体效率
• 具备扎实的编程能力，能够独立开发和维护数据处理Pipeline
• 了解语音、NLP或多模态大模型技术，熟悉相关评测指标与方法
• 具备良好的数据分析能力与业务理解力，能将技术趋势转化为落地方案

申请策略

• 深入了解高德语音导航、AI领航员等核心产品，在面试中展现对业务场景的理解与技术落地思考
• 突出编程能力与数据处理经验，展示过往搭建Pipeline或自动化脚本的项目经历
• 强调在语音、NLP或多模态领域的科研项目、比赛或相关课程背景
• 提前熟悉大模型数据标注规范与语音评测指标（如WER、CER、MOS等）
• 学习并实践自动化数据清洗与合成工具，提升工程落地与提效能力

面试指南

• 采用STAR法则描述项目经历，重点突出你如何通过技术手段（如自动化脚本、算法优化）解决效率或质量问题
• 对于评测指标，从客观指标（如准确率、延迟）和主观指标（如自然度、相似度）两个维度全面回答，展现系统性思维
• 请介绍一个你主导或参与的数据处理/评测Pipeline搭建项目，遇到了哪些挑战？
• 如何评估一个语音大模型或TTS模型的效果？你会设计哪些评测指标？
• 在数据标注或评测中，如何平衡质量与效率？有哪些自动化提效的思路？
• 你对高德目前的语音交互产品（如语音导航、AI助手）有什么改进建议？
• 复习语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的基础知识与主流评测方法
• 阅读团队近期发表的论文或技术博客，了解其技术栈与业务痛点，准备相关的技术见解