音频算法高级/资深工程师/研究员

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或架构师发展，深入语音领域成为行业大牛
• 结合大模型和Agent趋势，向多模态、通用人工智能方向拓展
• 在爱奇艺内部可转向技术管理或产品化方向，负责整体算法战略
• 负责语音合成、语音识别、音源分离等核心算法的研发与优化，利用深度学习前沿技术构建高性能模型
• 探索大模型与Agent在语音场景的融合创新，推动技术从研究到产品落地的全链路闭环
• 针对实际业务中的复杂语音问题，设计并迭代算法方案，提升系统智能化水平和用户体验
• 扎实的语音信号处理和深度学习基础，熟悉TTS、ASR、音源分离等至少一个方向
• 精通C++/Python编程，具备工程化落地能力，熟悉AI编程辅助工具更佳
• 能够快速阅读英文技术文献并复现最新算法，具备优秀的问题拆解和数据分析能力

申请策略

• 了解爱奇艺的音频技术栈和业务方向（如视频内容理解、搜索、推荐），在面试中展现匹配度
• 准备一个完整的技术项目案例，从问题分析、方案设计到最终效果，体现系统思维
• 突出在TTS、ASR等语音方向的实际项目经验，包括模型设计、优化和部署
• 展示与大模型或Agent结合的相关工作，体现创新和落地能力
• 强调编程技能，特别是C++/Python的工程实现能力，及AI辅助工具使用经历
• 补充Agent技术体系和大型语言模型的应用知识，学习LangChain等框架
• 熟悉Cursor、Codex等AI编程工具，提升开发效率
• 深入阅读最新语音顶会论文（如ICASSP、Interspeech），尝试复现并优化

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术选型和难点解决
• 分析问题时先拆解为子问题，再给出候选方案，比较优劣并选择最优
• 强调迭代优化过程：基线→问题分析→改进→验证→持续迭代
• 请详细讲解你在TTS或ASR项目中设计的模型架构和优化方法
• 如何将大模型与语音算法结合？请举例说明可能的场景和技术挑战
• 如何处理低信噪比环境下的语音识别？给出你的算法思路
• 你如何阅读一篇学术论文并快速复现？请描述你的工作流程
• 在跨团队协作中，如何推动算法方案落地？遇到过哪些困难？