27校招-语音算法工程师-智学云

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕语音AI算法，成为语音评测或声学模型领域的资深专家
• 技术管理路线：带领小团队，负责特定语音技术模块或产品线的研发与规划
• 产品化路线：结合技术洞察，向AI产品经理或解决方案架构师方向发展，推动技术落地
• 研究和开发用于二语学习的语音评测AI模型，如跟读评分、口语对话评估等
• 负责声学模型的优化、训练与部署，使其适配不同的教育业务场景
• 与数据团队协作，确保评测数据的质量，并参与标注流程的设计
• 总结技术成果，撰写学术论文，同时探索将技术转化为新产品的可能性
• 精通语音处理与机器学习框架，如kaldi、TensorFlow、PyTorch等
• 扎实的编程能力，特别是C/C++和Python，以及数据结构与算法
• 对声学模型、口语评测技术有深入的理解和实践经验
• 良好的学术素养，具备阅读、总结和撰写科研论文的能力

申请策略

• 在求职信或面试中，表达你对“AI赋能教育”这一使命的认同和个人热情
• 提前研究好未来智学云的产品（如语音评测功能），思考技术可以如何优化，面试时提出自己的见解
• 该岗位可能有技术面试，请准备好白板编程、机器学习算法和语音相关技术问题的解答
• 重点突出与语音处理、机器学习相关的课程设计、科研项目或实习经历
• 详细描述使用kaldi、TensorFlow等工具解决具体问题的项目，量化技术指标（如准确率提升）
• 如有已发表或投稿的论文（尤其是ICASSP、INTERSPEECH等），务必在简历醒目位置列出
• 强调C++/Python的熟练度和数据结构/算法基础，可附上GitHub等代码链接
• 复习并深入理解语音识别（ASR）、声学模型（如DNN-HMM）、语音合成（TTS）的基础原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）讲述项目经历，突出技术选型和解决问题的思路
• 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体场景（如教育）分析特殊考虑点（如数据噪声、发音多样性）
• 对于开放性设计问题，先梳理核心目标（如准确评估流利度、发音、完整度），再提出技术模块和潜在难点
• 请介绍一个你做过的与语音处理或语音识别相关的项目，你在其中扮演了什么角色，遇到了什么技术难点，如何解决的？
• 你如何理解口语评测（如跟读评分）的核心技术挑战？如果让你来设计一个开放式口语应答的评测系统，你会考虑哪些方面？
• kaldi中训练一个端到端声学模型（如TDNN-F）的主要步骤是什么？有哪些关键的超参数需要调整？
• 如果模型在真实用户数据上的表现远不如测试集，你会从哪些方面进行排查和优化？
• 你为什么选择教育科技领域？对于用AI技术改善教育体验有什么看法？