昆仑万维
StarMaker-语音算法工程师
StarMaker-语音算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
声学事件检测
声纹识别
数字信号处理
算法研究
语种识别
音频Ai
音频分类
音频降噪
AI 估算 · 25k–50k
北京语音算法工程师，上市大厂，技能要求高，薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
作为语音算法工程师，你将负责语音和音频领域的算法研究，包括音频降噪、声纹识别、语种识别等前沿方向，并推动技术落地
岗位要求扎实的编程能力和信号处理基础，适合有音频AI经验的算法工程师
最低要求
熟练使用C/C++、python等编程语言，有一定编程能力
熟悉数字信号处理基本知识，有扎实的音频信号处理基础
较好的分析及解决问题能力、学习能力和沟通能力
工作职责
负责语音和音频领域的算法研究，包括但不限于音频降噪/分离、说话人声纹识别、语种识别、声学事件检测、音频分类等方向
负责语音和音频内容的理解与分析和应用场景落地
跟踪语音和音频算法前沿新技术
优先资格
有音频AI算法开发经验的同学优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 上市大厂，平台稳定，资源充足
- 语音AI是前沿技术方向，发展前景广阔
- 算法研究与落地结合，能积累核心技术经验
- 技术迭代快，需要持续学习新模型和算法
- 算法落地需要较强的工程化能力，不仅仅是研究
- 竞争激烈，需要突出的项目成果
- 适合有音频信号处理背景，热爱算法研究，并希望将技术应用于实际产品的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师向资深算法专家发展，深入研究特定方向
- 可转向技术架构师，负责整体算法方案设计
- 或向技术管理岗位发展，带领团队攻关
- 负责语音和音频算法的研究与开发，如音频降噪、分离、声纹识别等
- 将算法落地到实际应用场景，解决真实业务中的音频处理问题
- 跟踪语音领域前沿技术，推动算法创新
- 精通C/C++和Python编程，具备扎实的算法实现能力
- 熟悉数字信号处理，理解音频信号特性
- 有音频AI算法开发经验，了解深度学习在音频领域的应用
申请策略
- 准备一个完整的音频项目案例，从问题到解决方案
- 了解昆仑万维的StarMaker业务（音乐社交），思考算法如何赋能
- 突出音频AI项目经验，尤其是降噪、声纹识别等方向
- 展示编程能力，包括C/C++和Python项目
- 强调信号处理基础和相关论文或开源贡献
- 补充深度学习音频模型知识，如Conformer、TasNet等
- 学习音频处理工具链，如Kaldi、WeNet、pyAudioAnalysis
面试指南
- 从问题背景、经典方法、当前主流方案逐步阐述，结合具体项目
- 强调算法原理和工程实现的权衡，如实时性与精度的平衡
- 展示对前沿技术的了解，如自监督学习在语音中的应用
- 请解释音频降噪的基本原理和常用方法
- 如何设计一个声纹识别系统？从特征提取到模型
- C++编程题：实现音频数据的FFT变换
- 你过去在音频AI项目中的具体贡献和挑战？
- 如何评估音频处理算法的性能？
职位点评
68
综合评分
上市大厂，前沿语音AI算法岗，薪资竞争力强，但WLB不明。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展75
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
上市大厂薪资有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
75中等
工作内容涉及前沿语音AI技术，能积累核心算法经验，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、数字信号处理、音频降噪、声纹识别、语种识别、声学事件检测
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
北京现场办公，无远程或弹性工作信息，工作强度不明。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
语音AI是高速增长赛道，技术创新空间大，但社会影响力中性。
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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