吉利汽车
AI算法开发前瞻技术研究岗
AI算法开发前瞻技术研究岗
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai音频
深度学习
算法研发
音乐生成
音频增强
声音理解
车载声学
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI音频技术研究岗，聚焦汽车声学场景，技术成长性好，具体工作生活平衡需进一步确认。
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。
薪资怎么样
38K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1730 个在招 · 其中人工智能 19 个
市场机会
选择适中
宁波 · 人工智能 · 11 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责吉利汽车声学实验室的AI音频前瞻技术研究与落地，核心方向包括声音理解、音乐音效生成及实时音频增强等
你将深入探索前沿算法，并将其与车载声学等实际业务场景结合，推动技术创新
最低要求
声学、电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术等相关专业，博士及以上学历，博士学历优先
具备扎实的AI音频相关算法研发能力，熟练掌握至少1个核心技术方向（声音理解/音乐音效生成/实时音频增强），了解或实践过Diffusion、多模态对齐、强化学习等前沿模型在音频领域的应用者优先
有AI音频相关项目落地经验（如车载音频、消费级音频设备等场景）者优先，能清晰阐述项目中的技术难点与解决方案
对前沿AI算法有持续跟踪习惯，深入了解音频领域技术发展趋势，具备独立思考能力、技术创新意识及较强的问题拆解能力
掌握Python/C++编程语言，熟悉深度学习框架，具备良好的代码风格与工程实现能力
良好的团队协作与沟通能力，较强的问题解决与工程落地意识
工作职责
负责声学实验室核心算法研发与迭代，聚焦前瞻AI音频技术的研究与落地探索，主导或参与核心技术方案的设计、验证与优化
核心技术方向研发：包括但不限于声音理解（音频事件监测、MIR调式/风格检测等）、音乐音效生成（文生音效、音乐生成等）、实时AI音频增强（3A算法、音频修复及相关优化技术等），熟练掌握其中1-2个方向，能独立完成对应方向的算法设计与研发
跟踪AI音频领域前沿算法与技术动态，结合车载声学等业务场景需求，提出创新技术方案与落地思路
优先资格
了解或实践过Diffusion、多模态对齐、强化学习等前沿模型在音频领域的应用者优先
有AI音频相关项目落地经验（如车载音频、消费级音频设备等场景）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术领域：聚焦AI音频这一AI与声学交叉的前沿方向，技术含量高，能接触最新研究
- 业务场景明确：研究成果可直接应用于智能汽车座舱，落地路径清晰，成就感强
- 大平台资源：背靠大型汽车集团，拥有稳定的研发投入和实验室资源支持
- 工业与学术的平衡：需要在追求算法前沿性和满足产品工程化要求（如实时性、稳定性）之间找到平衡
- 跨学科协作：可能需要与声学工程师、嵌入式工程师等紧密合作，对沟通协作能力要求高
- 对AI音频技术有浓厚兴趣和扎实基础，愿意在工业场景中深耕研究、解决实际问题的博士或资深工程师
缺点 / 挑战
- 保密与落地压力：核心算法和技术可能涉及商业机密，且研究成果需快速验证并推动落地，存在一定压力
角色解读
- 技术专家路线：在AI音频领域持续深耕，成为该细分领域的资深算法专家或首席工程师
- 技术管理路线：凭借出色的技术能力和项目经验，转向团队管理或技术负责人岗位
- 跨领域发展：利用在车载声学和AI算法结合的稀缺经验，向更广泛的智能汽车感知、交互或智能座舱领域拓展
- 研发和迭代汽车声学实验室的核心AI音频算法，将前沿研究转化为可用的技术方案
- 深入研究声音理解、音乐生成或音频增强等特定方向，独立完成从算法设计到研发实现的全流程
- 跟踪AI音频领域最新技术，并结合具体的车载业务场景，探索创新性的应用落地思路
- 扎实的AI算法基础，特别是深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）和编程能力（Python/C++）
- 在声音理解、音乐生成或音频增强等至少一个AI音频核心方向有深入研究或项目经验
- 了解Diffusion、多模态学习等前沿AI模型在音频领域的应用，具备较强的技术前瞻性和学习能力
- 良好的工程实践能力，能将算法从论文或实验室状态推进到可落地的原型或产品中
申请策略
- 在求职信或面试中，可以表达对“技术如何改变智能座舱体验”的理解和热情，展示你的商业洞察力
- 提前研究一下吉利汽车在智能座舱或声学方面的公开资料或宣传，以便在面试中更好地结合公司业务
- 重点突出1-2个AI音频相关的研究项目或论文，清晰阐述技术路线、遇到的难点及你的解决方案
- 详细列出掌握的AI算法框架、编程语言以及在声音处理、深度学习方面的具体技能
- 如有在任何消费电子、汽车或相关领域的音频项目经验，务必强调其与本职位的关联性
- 体现对前沿技术的跟踪，可以提及阅读过的经典论文或关注的顶会（如ICASSP, INTERSPEECH）
- 复习并深化在声音理解、生成或增强某一方向的专业知识，并思考其在车载场景的应用
- 动手实践一些开源的音频处理或AI模型项目，将理论知识转化为可展示的代码或Demo
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经验，突出技术深度和问题解决能力
- 回答技术见解时，先阐述基本原理，再结合具体应用场景（如车载）分析优势和挑战，最后可提及未来可能的发展方向
- 对于场景应用类问题，可从算法特性、工程约束、用户需求等多个维度进行拆解分析
- 请详细介绍一个你做过的AI音频相关项目，你在其中扮演什么角色？遇到了最大的技术挑战是什么？如何解决的？
- 你如何看待Diffusion模型在音频生成领域的应用前景？相比其他生成模型有何优劣？
- 如果需要将一个复杂的音频AI模型部署到车机有限的算力上，你会考虑哪些优化方向？
- 你如何持续跟踪和学习AI音频领域的前沿技术？请举例说明
- 为什么选择汽车行业来应用你的AI音频技术？你认为车载场景最大的特殊性和挑战是什么？
职位点评
薪资福利70
成长发展75
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位未披露具体薪资，但作为大型上市企业的前瞻性技术研究岗位，预计薪酬福利具备市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
75中等
职位聚焦AI音频前沿技术研究，能接触到行业领先的技术方向，对个人技能成长和在垂直领域的深度发展非常有利。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI音频、声音理解、音乐生成、音频增强、Diffusion、多模态对齐、强化学习
成长机会前沿算法与技术动态、创新技术方案与落地思路
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
职位描述未提及办公模式、工作时间或WLB相关信息，具体的工作节奏和灵活性无法判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
将AI前沿技术与汽车行业结合，推动智能汽车体验升级，属于高增长赛道且有明确的社会应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号结合车载声学等业务场景需求、提出创新技术方案与落地思路
创新程度积极采用新技术
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