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算法高级工程师(语音识别)

算法高级工程师(语音识别)

发布于 34 分钟前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 3.0–5.0万 · AI 参考估算
中级经验
硕士
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Linux开发
Pytorch
信号处理
大语言模型 (Llm)
深度学习
语音识别 (Asr)

值不值得投

78综合评分

综合评分 78

前沿语音大模型与端侧部署技术,大厂平台背书,福利完善,技术成长空间巨大

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便横向比较。

薪资怎么样

4.0万

比算法工程师中位数高

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

16 个在招

市场机会

选择适中

上海 · 算法工程师 · 25 个在招

职位详情

关于这个职位

负责端侧语音识别(ASR)模型的全流程研发与工程化落地,包括模型选型、训练及在NPU/DSP芯片上的性能优化

同时构建语音前端链路算法,探索LLM与语音结合的前沿技术,并建立数据评测体系,确保产品在嘈杂环境下的鲁棒性与实时性

最低要求

计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关专业本科及以上,硕士优先

年以上语音算法或机器学习算法研发经验
熟悉主流ASR技术路线与工程实现,深度理解端到端ASR、语音增强(VAD、降噪、AEC)、说话人技术中的至少两项
理解深度学习训练范式,熟悉大语言模型基本机制与微调方法(SFT、LoRA、蒸馏、量化),了解LLM与语音模态结合的范式
熟练Python,有C++基础
熟练使用PyTorch,熟悉Linux开发环境
具备严谨的实验设计能力,熟悉消融实验、指标体系设计与badcase归因
自驱力强,沟通与文档能力良好,适应项目节点驱动的研发节奏

工作职责

负责端侧语音识别(ASR)模型的选型、训练、微调与版本迭代,主导端到端ASR(CTC/Attention/RNN-T/Conformer)的工程化落地

负责模型在端侧NPU/DSP芯片上的适配与优化(量化、剪枝、算子融合、解码加速),在实时率RTF、端到端延迟、内存与功耗上达成产品级约束
负责语音前端链路算法:VAD端点检测、降噪与回声消除、说话人分离与声纹、唤醒策略,解决嘈杂门店环境下的误触发与漏识别
负责噪声、远场、口音方言、多语种等场景的鲁棒性优化
探索LLM与语音结合的前沿方向:LLM-based ASR、端到端语音大模型、流式多模态模型、语音后处理与语义理解
建设语音数据与评测体系:数据清洗、标注规范、评测集构造、自动化评测Pipeline与指标体系(WER/CER、RTF、延迟),负责badcase归因

优先资格

端侧芯片(NPU/嵌入式)语音算法部署经验,熟悉Kaldi/WeNet/FunASR等开源框架

语音大模型或多模态大模型落地、研究经验(端到端语音LLM、流式ASR、Speech-to-LLM)
ICASSP/Interspeech/ACL/EMNLP等顶会论文,或有影响力开源项目贡献
多语种/方言/口音数据处理经验,或出海业务多语言场景经验
智能零售、智能音箱、车载等端侧语音产品完整产品化经验
云端+端侧混合架构(Hybrid ASR)设计经验
英文可作为工作语言

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触千万级出货量硬件,技术落地场景真实且规模大
  • 端云协同基础设施完善,技术选型自主权高
  • 需处理复杂现实环境(噪音、方言)带来的长尾问题
  • 适合追求技术落地实效、对边缘AI和语音交互有浓厚兴趣,且具备扎实工程能力的算法工程师

缺点 / 挑战

  • 端侧资源受限,需在极低功耗和延迟下优化模型,工程挑战极大

角色解读

  • 可向语音AI首席科学家、端侧AI架构师方向发展,或转向更广泛的边缘计算与多模态大模型领域
  • 负责端侧语音识别模型从训练到芯片部署的全流程,确保在低功耗设备上的高性能表现
  • 精通语音算法(ASR/VAD/AEC)与深度学习框架,具备C++端侧部署优化能力及大模型应用经验

申请策略

  • 准备具体的Badcase分析案例,展示如何通过数据闭环解决实际问题,体现严谨的实验设计思维
  • 突出端侧模型压缩与部署经验(如量化、剪枝具体指标),展示在嘈杂环境下的算法鲁棒性优化案例
  • 加强C++高性能编程能力,深入理解NPU/DSP底层指令集,掌握LLM与语音结合的最新前沿技术

面试指南

  • 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果),重点量化优化前后的指标变化(如RTF、WER、内存占用)
  • 请分享一个你优化的端侧ASR模型案例,如何在保证精度前提下降低延迟和功耗?
  • 面对嘈杂门店环境,你的语音前端链路是如何设计的?如何处理回声和混响?
  • 你是如何将LLM应用于语音后处理或端到端识别的?遇到了哪些挑战?
  • 请描述一次复杂的Badcase归因过程,你是如何定位问题根源并解决的?
  • 复习主流端到端ASR架构(Conformer等)细节,准备端侧部署工具链(如TensorRT, NCNN, TFLite)的使用经验,了解最新语音大模型进展

职位点评

薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75

薪资福利

80较高

提供五险一金、商保、绩效奖金及清晰晋升调薪机制,福利体系完善,符合大型企业标准。

薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
福利待遇五险一金、商保、绩效奖金、晋升调薪、年假、福利假、带薪病假、年度体检、节日礼包

成长发展

90较高

涉及前沿的LLM与语音结合、端侧大模型落地,技术栈先进,且有清晰的AI序列晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ASR、LLM、PyTorch、NPU、DSP、Conformer、LoRA、多模态
成长机会晋升调薪、AI / 算法序列清晰职级与晋升通道
业务类型profit_center

工作生活

60中等

未明确提及弹性工时或远程办公,但提供带薪年假和福利假,WLB中等偏上,需适应项目节点驱动节奏。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)
工作生活平衡年假、福利假、带薪病假

使命价值

75中等

业务覆盖全球200+国家,通过智能终端改善商业效率,具有明确的全球化商业价值和社会影响力。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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