AI研究算法工程师-语音大模型方向(J13388)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师逐步成长为技术专家，主导大模型核心算法研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队攻克关键技术难题
• 在科大讯飞内部有机会接触多种业务场景，横向拓展至语音、NLP、多模态等方向
• 研发多模态大模型，探索语音、语言、音频生成与理解的技术上限
• 推动大模型技术在语音识别、合成、翻译、交互等场景的落地应用，优化产品体验
• 持续跟踪和调研音频、NLP、多模态等前沿技术动态，将最新研究成果应用到实际系统中
• 扎实的深度学习理论基础，熟悉常见算法和框架（如Pytorch, TensorFlow）
• 较强的编程能力，熟练掌握C/C++或Python，熟悉Linux环境
• 有AI相关研发经验，包括论文发表、项目或实习经历，对大模型有浓厚兴趣

申请策略

• 关注科大讯飞校园招聘官网和宣讲会，了解具体岗位需求和面试流程
• 准备一个高质量的项目展示，突出技术深度和业务价值
• 突出与大模型相关的项目或研究经历，如预训练模型微调、多模态模型开发等
• 列举发表的AI顶会论文或参与的竞赛获奖，尤其是ACL、ICASSP、NIPS等
• 详细描述在语音识别、合成或NLP方向的实习或项目成果，强调技术难点和解决方案
• 展示扎实的编程能力，如用Pytorch实现复杂网络、优化推理性能等
• 提前学习大模型相关技术，如Transformer、Attention机制、Prompt Tuning、LoRA等
• 熟悉至少一个深度学习框架（Pytorch优先），并动手复现经典论文

面试指南

• 对于原理性问题，先给出核心概念，再逐步展开细节，最后补充实际应用中的注意事项
• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和个人贡献
• 对于开放性问题，先表达个人见解，再列举论据，最后联系实际应用场景
• 请简述Transformer的结构和自注意力机制原理
• 你如何评价目前主流语音大模型的优缺点？
• 描述一个你参与过的AI项目，你在其中的具体贡献是什么？
• 如何解决大模型训练中的显存不足问题？
• 你对语音合成中的自然度和可控性有什么理解？