瑞声科技
车载触觉算法高级工程师
车载触觉算法高级工程师
发布于 大约 9 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Dsp
Matlab
Pytorch
Tensorflow
信号处理
机器学习
深度学习
触觉反馈
跨模态映射
AI 估算 · 30k–50k
高级算法工程师岗位，要求5年以上经验且带团队，上海薪资较高，综合行业水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责车载触觉反馈算法的研究与开发，涉及音频与触觉的跨模态映射、多模态感知与反馈算法，并协同硬件与软件团队实现算法在DSP等平台上的集成
要求候选人具备扎实的信号处理、数学和深度学习基础，熟悉MATLAB、C/C++及PyTorch/TensorFlow，并有5年以上相关经验及2年以上团队管理经验
最低要求
教育背景:计算机、信号处理、数学、声学、人工智能等专业背景，本科及以上;
具备扎实的数字信号处理基础和数学基础;
熟悉MATLAB、C/C++，具备良好的代码编写规范与调试能力;
具有深度学习基础，会使用PyTorch、TensorFlow 等框架，能够独立完成模型训练;
具备严谨的研发工作态度，对技术钻研有热情和较强的自我驱动力，抗压能力强;
年以上工作经验;
年以上算法团队管理经验
工作职责
研究音频与触觉之间的跨模态映射关系，通过信号处理或机器学习等方法将音频特征转换为触觉信号特征
基于触觉反馈硬件系统，研究及开发视听触相关的多模态感知与反馈算法;
协同硬件工程师、软件工程师等跨职能团队，实现传统及AI算法在DSP等硬件设备、软件平台的集成
参与系统联调与优化工作，根据测试结果与实际应用反馈，对算法进行针对性调整与优化，确保系统整体功能与性能达到最优状态
跟踪触觉感知、音频处理、多模态学习和AI推理部署等领域的最新技术，结合业务需求持续优化相关算法效果和性能
优先资格
有心理声学、阵列信号处理、3D音效算法、大模型部署等相关开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 瑞声科技在声学与触觉领域有深厚积累，技术平台成熟，能接触到行业领先的硬件和算法
- 车载触觉是新兴方向，市场前景广阔，个人技术成长空间大
- 岗位要求带团队，有助于培养管理和领导力，为后续职业发展铺路
- 上海工作机会多，薪资竞争力较强
- 跨模态映射技术难度高，需要同时掌握音频、触觉和深度学习等多领域知识
- 工作强度可能较大，需在项目周期内完成算法迭代和系统联调
- 适合有5年以上信号处理或音频算法经验，对触觉交互感兴趣，并希望承担技术团队管理职责的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 算法落地到DSP等嵌入式平台有较高工程挑战，需要兼顾性能和功耗
角色解读
- 可向触觉算法专家或架构师方向发展，深入音频-触觉多模态融合技术
- 也可转向技术管理路线，带领算法团队主导车载触觉系统整体方案
- 未来可拓展至更广泛的多模态交互领域，如VR/AR触觉、人机交互等
- 研究音频信号与触觉感知的跨模态映射，通过信号处理或机器学习将音频特征转化为触觉信号
- 开发视听触多模态感知与反馈算法，基于触觉硬件系统实现算法集成与系统联调
- 与硬件、软件团队协作，将算法部署到DSP等嵌入式平台，并进行性能优化
- 跟踪触觉、音频、多模态学习等领域前沿技术，持续改进算法效果
- 扎实的数字信号处理和数学基础，能处理音频信号特征提取与转换
- 熟练掌握MATLAB、C/C++，具备良好编码和调试能力，能进行算法原型开发
- 深度学习基础，熟练使用PyTorch或TensorFlow，能独立完成模型训练与调优
- 跨团队协作能力，能与硬件、软件工程师高效沟通，推动算法落地
申请策略
- 面试前研究瑞声科技在车载触觉领域的产品和技术路线，展示对公司方向的理解
- 准备1-2个完整的算法从研究到落地案例，突出跨团队协作和工程化能力
- 突出数字信号处理项目经验，尤其是音频、阵列信号或心理声学相关成果
- 展示深度学习模型训练和部署经历，特别是PyTorch/TensorFlow的实际应用
- 强调团队管理或技术lead经验，说明带领团队完成的项目和成果
- 如果有跨模态映射或多模态感知相关研究，重点描述
- 可提前复习嵌入式DSP开发知识，了解算法在资源受限平台的优化方法
- 补充心理声学、触觉感知心理学等交叉学科知识，提升对跨模态映射的理解
面试指南
- 对于技术类问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和工程创新
- 管理类问题，强调团队协调、目标拆解和冲突解决，用具体案例说明
- 设计类问题，从系统角度出发，先分析需求，再提出方案，最后考虑权衡
- 请描述一个你通过信号处理或机器学习实现跨模态映射的项目
- 如何将深度学习模型部署到DSP等嵌入式平台？会遇到哪些挑战？
- 你如何管理算法团队？请举例说明你带领团队解决的一个棘手问题
- 如果要在车载系统中实现触觉反馈，你会如何设计算法架构？
- 你对心理声学有哪些了解？如何将其应用在触觉反馈中？
职位点评
68
综合评分
前沿技术、高成长性，但工作强度大，WLB一般。
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管理机会，能接受高强度工作节奏的资深算法工程师。
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85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
薪资处于市场较高水平，但未明确列出福利，且可能需要加班，综合评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的跨模态技术，有团队管理机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈触觉反馈、跨模态映射、DSP、深度学习、多模态学习
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点为上海，仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，且暗示高强度。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
车载触觉是创新领域，有社会价值（提升驾乘体验），但行业尚在早期，影响力有限。
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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