安克创新
语音交互架构服务实习生
语音交互架构服务实习生
发布于 大约 8 小时前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习与临时职位
Aec
Ai Agent
Asr
Go
Tts
Vad
Vllm
大模型
语音交互
AI 估算 · 4k–7k
深圳AI大厂实习薪资通常在4000-7000元/月，工作内容技术性强，但实习期无年终奖，按12个月估算。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位面向2027届毕业生，专注于语音交互架构与AI基础设施的研发
你将参与全链路语音系统设计、核心能力开发以及AI Agent工程化落地，有机会接触前沿技术并获转正机会
适合对语音、大模型、Agent有强烈兴趣的同学，在实践中快速成长
最低要求
届本科或硕士在读，计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业
扎实的计算机基础，熟悉 Linux 开发环境，掌握至少一种编程语言（Go、C++、Python、Rust 等）
熟悉计算机网络、操作系统、数据结构与算法，具备良好的工程能力，对高并发服务或分布式系统有一定了解
对语音交互、大模型、AI Agent 等方向具有浓厚兴趣，具备良好的学习能力和团队协作能力
工作职责
参与端到端语音交互架构设计与研发，构建覆盖语音采集、传输、理解、大模型推理、语音合成的全链路交互系统，实现端、边、云协同的统一语音交互架构
参与语音交互核心能力建设，研发实时语音处理 Pipeline，包括 VAD、AEC、降噪、Streaming ASR、流式 TTS、Omni 多模态交互等能力，持续优化交互时延、稳定性和用户体验
参与 AI Agent 工程化落地，构建语音驱动的智能交互系统，参与上下文管理、Memory、Tool Calling、多轮对话、任务规划等核心能力研发
参与 AI 基础设施建设，包括模型推理服务、微服务架构、云原生部署、服务治理、可观测性及性能优化，打造高并发、高可用的 AI 服务平台
优先资格
满足以下任一方向即可：
有语音相关项目经验，如 ASR、TTS、VAD、AEC、音频处理、实时语音交互等
有 AI 工程项目经验，如 LLM、多模态、Agent、RAG、MCP、Tool Calling 或模型推理服务
熟悉云原生与 AI 基础设施，如 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、TensorRT、Triton、ONNX Runtime 等
有开源项目、技术竞赛、论文或个人技术博客等经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与语音+大模型前沿技术，技术栈涵盖ASR、TTS、Agent等热门方向
- 安克创新作为大型上市企业，平台稳定，转正机会明确，职业起点高
- 系统培养和导师指导，能快速积累工程化经验，提升综合能力
- 涉及全链路系统，需理解多个技术模块，对综合能力要求高
- 适合对语音交互和大模型有强烈热情、具备扎实计算机基础并希望在AI领域快速成长的2027届同学
缺点 / 挑战
- 实习岗位要求较高，需要同时具备算法和工程能力，学习压力较大
角色解读
- 实习期间表现优秀可转正，直接进入校招正式岗位
- 未来可向语音架构师、AI工程师或技术专家方向发展
- 接触前沿AI技术（大模型、多模态），积累行业稀缺经验，晋升空间广阔
- 参与端到端语音交互架构的设计与研发，从采集到合成构建全链路系统
- 开发实时语音处理Pipeline，包括VAD、降噪、流式ASR/TTS等核心组件
- 参与AI Agent的工程化落地，实现上下文管理、工具调用和多轮对话等能力
- 搭建AI基础设施，涉及模型推理服务、云原生部署和高并发优化
- 扎实的计算机基础，熟悉Linux开发环境和至少一种编程语言（Go/C++/Python/Rust）
- 了解计算机网络、操作系统、数据结构和算法，具备高并发或分布式系统知识
- 对语音交互、大模型、AI Agent有浓厚兴趣，愿意深入学习和实践
申请策略
- 在申请中强调对语音+AI Agent方向的兴趣和自学成果，展示自驱力
- 突出编程语言熟练度（Go/Python/C++）和Linux开发经验
- 重点描述语音相关项目（如ASR、TTS、VAD）或AI工程项目（如LLM、Agent）
- 提及开源贡献、技术博客或竞赛经历，展示学习能力和主动性
- 补充语音处理基础知识，特别是流式ASR、VAD和AEC的实践
- 熟悉Docker和Kubernetes基础操作，了解云原生部署流程
- 动手实践一个简单的语音交互Demo，例如调用ASR API实现语音控制
面试指南
- 针对技术原理题：先给出定义，再分点说明核心机制，最后结合实际场景举例
- 对于系统设计题：明确需求，画出系统框图，逐层分析组件，突出优化点（如流式处理、缓存、异步）
- 对于项目经验题：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和技术难度
- 请解释VAD（语音活动检测）的原理和常见算法
- 如何设计一个低延迟的实时语音交互系统？从采集到合成的各个组件如何协同？
- 大模型推理服务中，如何优化吞吐量和时延？你了解哪些框架？
- 描述一次你主导的技术项目，包括架构设计、遇到的挑战和解决方案
- 复习语音信号处理基础（VAD、AEC、ASR、TTS）和云原生技术（Docker、K8s）
职位点评
69
综合评分
语音交互前沿技术实习，发展机会突出，但薪资信息不明确，需现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最契合重视技术成长和职业发展的求职者，对实习薪资敏感度较低的同学尤为合适。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
50较低
实习生薪资在深圳处于中等水平，但公司提供转正机会，综合收益尚可。
薪资信号未披露（AI估算：4K-7K/月）
成长发展
90较高
该岗位技术前沿，涉及语音、大模型、Agent等热点，且有系统培养和转正通道，发展机会极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈语音交互、大模型、AI Agent、VAD、ASR、TTS、Docker、Kubernetes、vLLM
成长机会系统培养、综合评估、转正机会
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为深圳，需现场办公，但公司未提加班情况，WLB信息不足。
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
AI行业高速增长，语音交互具有实际应用价值，但岗位偏工程落地，社会使命感一般。
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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