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AI研究算法工程师-声学前端算法方向(J14412)
AI研究算法工程师-声学前端算法方向(J14412)
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人工智能
人工智能
嵌入式开发
波束成形
深度学习
语音信号处理
语音增强
麦克风阵列
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿技术方向、成长空间大、薪资有竞争力，但工作地点固定、WLB信号不明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
18K
比人工智能中位数低
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 230 个在招 · 其中人工智能 18 个
市场机会
选择适中
合肥 · 人工智能 · 31 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责声学前端算法的研究与开发，包括语音增强、回声消除、噪声抑制等关键技术，应用于智能终端、车载系统、IoT设备等场景，需要工程化落地和性能优化，并与多团队协作推动算法在低功耗环境下的部署
最低要求
硕士及以上学历，信号处理、声学、语音识别、人工智能、电子工程、计算机科学或相关专业
具备语音信号处理或声学前端算法研发经验，熟悉主流语音增强与麦克风阵列处理框架（如RT-MIC、SPEECH ENHANCEMENT TOOLKIT等）
精通C/C++及Python，熟练掌握数字信号处理原理，具备扎实的滤波器设计、统计建模、深度学习（如DNN、Conv-TasNet、SepFormer）在语音前端应用的经验
具备良好的问题分析能力、跨团队协作意识及技术推动力，能独立承担模块级算法研发任务
工作职责
负责语音信号前端处理算法的研究与开发，包括但不限于麦克风阵列波束成形、语音增强、回声消除、噪声抑制、声源定位与分离等关键技术模块
面向智能终端、车载系统、IoT设备等实际应用场景，开展声学前端算法的工程化落地、性能优化及跨平台适配
跟踪声学信号处理与语音AI领域前沿技术进展，参与算法原型设计、仿真验证、实机测试及迭代改进
与硬件、嵌入式、语音识别及产品团队紧密协作，推动算法在低功耗、小资源约束环境下的高效部署与量产应用
撰写技术文档、算法说明及接口规范，支持算法知识产权沉淀与技术复用
优先资格
熟悉Linux嵌入式开发环境，有ARM/DSP平台算法移植与性能调优经验者优先
在国际会议（ICASSP、INTERSPEECH、IEEE TASLP等）或核心期刊发表过声学/语音方向论文，或拥有相关发明专利者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台大，有丰富的实际应用场景（如智能终端、车载）支持算法落地
- 团队协作紧密，可接触硬件、软件等多领域知识，拓宽技术视野
- 技术难度高，需要扎实的理论基础和持续的工程实践能力
- 作为校招新人，需快速适应从学术到工业界的转变
- 适合对语音信号处理、AI算法有浓厚兴趣，追求技术深度与工程落地结合的应届硕士及以上毕业生
缺点 / 挑战
- 技术方向前沿，涉及AI与声学的交叉创新，有较高的技术成长性
- 跨平台适配和低功耗部署可能面临复杂的技术挑战
角色解读
- 深入声学与AI交叉领域，成长为高级算法专家或技术架构师
- 向技术管理方向发展，负责团队或项目的技术领导工作
- 拓展至产品定义或前沿研究，推动行业技术标准制定
- 负责声学前端算法的研发，如麦克风阵列波束成形、语音增强和噪声抑制
- 将算法工程化并优化，以适应智能终端、车载系统等实际应用场景
- 跟踪语音AI前沿技术，参与算法从设计到测试的完整迭代过程
- 与硬件、嵌入式等团队协作，推动算法在资源受限环境下的部署
- 精通C/C++和Python编程语言，熟悉数字信号处理原理
- 掌握深度学习（如DNN、SepFormer）在语音前端的应用
- 具备声学前端算法研发经验，熟悉相关处理框架
- 了解Linux嵌入式开发环境，有跨平台适配能力者更佳
申请策略
- 仔细研究科大讯飞在声学前端和AI领域的技术布局，面试中展现业务理解
- 准备一个完整的算法项目案例，从原理、实现到优化，清晰阐述解决问题的思路
- 突出声学或语音处理相关的项目、论文或竞赛经历
- 强调C/C++和Python的工程能力，以及深度学习框架的使用经验
- 展示嵌入式开发或算法优化的相关实践，如ARM/DSP平台经验
- 如有专利或学术发表，明确列出以体现研究能力
- 系统复习数字信号处理和深度学习在语音领域的最新应用
- 实践Linux嵌入式开发，学习ARM/DSP平台上的算法移植与优化
面试指南
- 对于技术原理问题，先简述核心概念，再结合实例说明应用场景和难点
- 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于优化类问题，从算法设计、模型压缩、硬件特性等角度分层阐述
- 请解释麦克风阵列波束成形的基本原理及其在实际中的挑战
- 如何设计一个语音增强算法来处理非平稳噪声？
- 在嵌入式平台上部署深度学习模型，有哪些常见的优化方法？
- 描述一个你参与过的声学或信号处理项目，遇到了什么困难，如何解决？
- 复习信号处理、深度学习的基础知识，特别是声学前端相关的算法
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
该职位提供具有市场竞争力的薪资和上市企业的稳定性，能较好满足薪资与稳定性需求。
薪资信号市场水准 (1.4–2.2万/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿的声学AI技术，且公司有大量应用场景，能提供显著的技术成长和实践机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈语音信号处理、深度学习、麦克风阵列、嵌入式开发、C/C++、Python
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位未明确工作模式，可能需要在办公室现场办公，工作灵活性和生活平衡的信号不足。
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
语音AI是高速增长的赛道，技术应用广泛，具有积极的社会影响力，能带来一定的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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