博世
AI 智能座舱语音专家/高级工程师
AI 智能座舱语音专家/高级工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Asr
Nlu
Qnx
Tts
Whisper
大模型
智能座舱
语音交互
多音区
AI 估算 · 35k–60k
高级技术岗位，语音AI与大模型结合，博世跨国企业，薪资处于市场高端水平
职位详情
关于这个职位
作为博世智能座舱语音专家/高级工程师，你将负责智能座舱语音交互系统的全链路架构设计，融合大模型技术优化语音助手，确保低延迟和高准确率
你将参与核心算法研发，包括拒识模型、NLU、对话管理及语音前处理，并与多团队协作实现量产交付
该职位要求深厚语音技术与工程经验，适合在车载语音领域深耕的技术专家
最低要求
计算机科学、人工智能、信号处理、通信工程等相关专业硕士及以上学历，5年以上智能语音相关产品研发经验
精通传统语音助手全链路：对唤醒、ASR、NLU、DM、TTS各个模块有深刻理解，至少两个及以上模块的深度开发或优化经验
精通NLU与对话管理：熟悉意图识别、领域分类、对话状态管理追踪等核心技术，有相关模型的实际项目经验
具备扎实的语音信号处理基础，对车载场景下的AEC、NR、VAD、多音区技术有实际开发或调优经验
熟练掌握Transformer、BERT、Whisper等至少一种ASR/NLP模型，理解其原理
了解TTS技术及应用
优秀的C++/Python编程能力，熟悉Linux/QNX/Android开发环境，熟练掌握至少一种深度学习框架
具备优秀的跨团队沟通协作能力，能够推动复杂技术问题解决
工作职责
负责智能座舱语音链路架构和设计：负责融合大模型技术的智能座舱语音助手架构设计，优化语音交互全链路，确保低延迟、高准确率和高稳定性
负责智能座舱语音算法研究和工程落地：
设计并开发高效的拒识模型，提升语音助手指令安全性和精准性
设计并应用大模型技术，提升语义泛化、上下文理解和复杂任务处理能力
负责ASR后处理、语义理解（NLU）、对话管理、对话策略、TTS等核心模块算法，融合应用大模型算法，基于座舱场景进行优化
参与并支持车载复杂环境下的语音前处理算法研发和调优，如回声消除、噪声抑制、语音活跃检测、盲源分离、多音区定位、说话人增强等
深度参与智能座舱语音智能体设计和开发：
支持多音区交互、说话人识别、情绪识别等差异化的高级体验功能
深入理解智能座舱硬件环境（麦克风阵列、音响系统、整车网络）与软件生态，针对车控车设专项优化，确保快响应，高准确率
跨领域协同开发与量产交付：与产品、交互设计、智能体开发、车控底层及测试团队紧密协作，解决跨系统难题，确保语音功能在量产车型中高质量交付
探索前沿语音和大模型技术与座舱场景融合：持续追踪语音前沿技术，探索其在座舱场景的创新应用原型，推动技术预研与产品化落地
优先资格
具备将大语言模型与传统语音链路融合的实践经验者优先
具备智能座舱语音交互系统或者消费电子语音助手项目的核心模块开发经验，有成功量产项目经历的优先
有端侧大模型在语音领域应用的经验，熟悉性能优化调优的优先
对人工智能和智能汽车技术充满热情，具备优秀的技术洞察力和学习能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：融合大模型与车载语音，处于行业创新热点，技能积累价值高
- 平台优势：博世作为全球领先的汽车供应商，项目资源丰富，量产落地机会多
- 跨领域协作：与产品、硬件、测试等多团队配合，提升综合能力
- 技术复杂度高：需要同时掌握传统语音链路和大模型，且需针对车载噪声环境优化
- 快速迭代：语音技术发展快，需持续学习并适应新需求
- 适合具备5年以上语音研发经验、对车载AI充满热情、并希望在大平台从事前沿技术落地的工程师
缺点 / 挑战
- 量产压力：需确保功能在多种车型上高质量交付，对工程化能力要求高
角色解读
- 技术深耕：成为车载语音领域资深专家，主导核心算法突破
- 架构演进：从模块开发到全链路架构师，负责更大规模的系统设计
- 管理拓展：逐步带领技术团队，向技术经理或总监发展
- 设计并优化智能座舱语音助手全链路架构，融合大模型技术提升语义理解和交互流畅度
- 开发拒识模型、ASR后处理、NLU、对话管理等核心算法，并针对车载环境进行调优
- 参与多音区交互、说话人识别等高级功能开发，并协同团队实现量产交付
- 精通语音助手全链路（唤醒、ASR、NLU、DM、TTS），至少两个模块深度开发经验
- 扎实的语音信号处理基础，熟悉AEC、NR、VAD、多音区等技术
- 熟练掌握Transformer、BERT、Whisper等模型，并具备大模型融合实践经验
- 优秀的C++/Python编程能力，熟悉Linux/QNX/Android开发环境及深度学习框架
申请策略
- 关注博世在智能座舱领域的业务方向，在面试中展现对车载场景的理解
- 准备一个完整项目案例，说明从算法设计到量产落地的过程
- 突出语音全链路经验，特别是NLU、对话管理及大模型结合的项目成果
- 强调量产项目经历，尤其是智能座舱或消费电子语音助手的核心贡献
- 展示编程能力（C++/Python）及在Linux/QNX上的开发经验
- 补充端侧大模型优化经验，如模型压缩、量化、推理加速
- 熟悉车载语音前处理算法，如AEC、VAD的实际调优
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
- 强调问题分析能力：先诊断瓶颈，再设计实验验证，最后工程落地
- 展示协作思维：说明与产品、测试等团队沟通的具体方式
- 请你描述一个语音助手全链路优化的项目，如何解决延迟和准确率问题？
- 大模型与传统语音链路融合时，你遇到过哪些挑战？如何解决的？
- 在车载噪声环境下，如何设计前处理算法来保证识别效果？
- 你如何评估和优化拒识模型的性能？
- 如何协调跨团队合作，确保语音功能在量产节点顺利交付？
职位点评
73
综合评分
前沿技术、高成长空间、稳定大平台，但WLB一般且未明确薪资。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿领域积累的求职者，对生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为跨国巨头，博世提供具有竞争力的薪资和稳定福利，但JD未明确具体薪资数字，仅从公司规模判断属于市场高端水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿大模型与车载语音融合，技术领先，且注重持续探索，技能成长空间极大，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、BERT、Whisper、端侧推理、NLU、ASR
成长机会探索前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求现场办公，且未提及弹性工时或WLB，车载项目量产压力可能较大，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
智能汽车行业增长快速，技术贡献于出行体验提升，但社会影响力偏中性。
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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