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校招语音算法工程师 - 飞书AI
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，语音信号处理、声学、计算机、人工智能等相关专业优先
- 掌握Python及基础AI工具（NumPy等），了解PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
- 具备语音信号处理基础，了解ASR基本原理（前端处理/特征提取等）
- 对语音算法有浓厚兴趣，愿意学习前沿技术，具备良好的逻辑思维能力
- 具备一定的问题分析能力，能积极沟通并推进问题解决。
- 加分项：
- 有语音相关算法项目经验或开源项目贡献经历
- 了解CUDA编程或TensorRT等推理加速工具
- 阅读过语音领域顶会（ICASSP/INTERSPEECH）论文
- 具备多语种语音处理相关学习或实践经历。
岗位描述
团队介绍：我们是飞书内部的 AI 算法研发与中台能力建设团队，围绕 LLM、Agent、多模态、语音 ASR 等方向，系统性建设 AI 中台能力，并支撑飞书多款 AI 核心产品落地。现阶段重点投入豆包办公任务模式，依托飞书成熟的一站式协作与管理能力，以及豆包办公任务模式领先的大模型能力，我们正在打造深度融合沟通、会议、文档、知识、创作与执行全场景的下一代 AI 办公产品，推动办公平台从传统协作工具升级为智能生产平台。
团队不仅做业务落地，也持续探索前沿技术边界，研究成果已发表至多个顶级会议，并在企业问答、会议待办、文档解析等真实场景沉淀多项技术专利。
加入我们，你将有机会同时参与 AI 中台能力建设、AI 核心业务落地、前沿研究成果产品化，把大模型与 Agent 能力真正推入企业办公主流程。
1、协助算法研发工作：
- 1）协助进行语音识别（ASR）算法的优化与测试，参与高精度语音处理系统的迭代；
- 2）支持语种识别（LID）、说话人分离（SSD）、声纹（SID）等技术的研发落地，参与数据处理与实验验证；
- 3）学习Whisper、FunASR、3D-Speaker等开源项目，结合业务场景参与技术改进方案讨论；
2、参与技术落地实践：
- 1）参与会议转录、实时字幕等ToB办公场景的语音算法应用测试；
- 2）协助优化语音模型推理性能，收集并分析模型部署中的问题；
- 3）参与语音领域数据集整理与评测体系搭建；
3、支持团队协作工作：
- 1）配合产品团队进行需求分析，整理技术实现思路；
- 2）协助工程团队完成模型部署测试，记录并反馈落地过程中的技术问题。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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