智元
岗位信息
招聘岗位
多模态拾音算法工程师（交互智能方向）
工作城市
上海、北京
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-07-14
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
1. 核心音频算法研发：负责前沿音频信号处理算法的研究与落地，包括但不限于麦克风阵列波束形成（Beamforming）、回声消除（AEC）、声源定位（DOA/SSL）、语音增强（De-noise/Dereverb）及盲源分离（BSS）。
2. AI 与传统信号处理融合：探索机器学习（智能降噪/深度空间音频）与经典传统信号处理算法的深度结合，解决移动设备/机器人处于动态旋转、运动、多声源干扰等极端复杂场景下的远场拾音与交互难题。
3. 多模态交互智能（特色加分项）：研究视听觉多模态融合算法（例如：利用摄像头视觉追踪配合音频波束，实现精准“看谁就听谁”的定向语音增强），提升机器人在嘈杂社交环境下的交互体验。
4. 端侧部署与工程协同：配合系统工程团队，推动算法在端侧硬件（如 ARM/DSP/NPU/Thor 等边缘计算平台）上的流式（Streaming）低延迟部署与性能调优。
【任职要求】
1. 教育背景：硕士及以上学历，声学、信号处理、电子信息、人工智能、应用数学等相关专业。
2. 传统信号处理功底：具备极其扎实的数理统计与随机信号处理基础；熟练掌握自适应滤波（LMS, RLS）、空间谱估计、现代谱分析等核心算法；精通 Matlab/Python 算法仿真。
3. 深度学习与大模型能力：熟练掌握 PyTorch/TensorFlow，熟悉常规序列模型（RNN/Transformer）及生成式模型（Diffusion/VAE 等在语音生成/修复中的应用），有语音或多模态大模型微调/蒸馏经验者加分。
4. Linux与C++工程能力（加分）：熟练掌握 Linux 环境开发，具备扎实的 C/C++ 编程能力，熟悉常见音频框架（如 WebRTC 语音引擎、Kaldi 或 Linux 音频子系统）者优先。
🏢 企业简介
总部上海
📍 主要办公地点
🎯 AI校招画像 （来源：DeepSeek AI搜索）
🏢 公司文化与工作氛围
- 智元机器人仍处于初创阶段，团队正在构建中，面试氛围轻松、友好。
- 创始人之一“稚晖君”会亲自参与技术面试，交流过程顺畅。
- 官方强调“基于价值创造的无上限价值分享”，体现技术驱动、注重激励的价值观。
- 注意：杭州智元研究院为军工企业，背调极其严格，强调“不能有一点隐瞒”，但这是另一家企业，不适用于智元机器人。
⏰ 加班情况与工作强度
- 智元机器人实行双休制，属于典型创业公司节奏。
- 加班普遍到晚上9-10点；核心算法岗在项目紧张时时常加班至深夜。
💰 薪资待遇与年终奖
- 智元机器人官方仅表述为“富有竞争力的薪酬和激励、基于价值创造的无上限价值分享”
- 注意：杭州智元研究院的薪资结构为年薪7/3分，70%作为月工资基数，30%作为年终奖发放（年终奖浮动100%-120%），但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
🎁 福利体系
- 智元机器人官方列出的福利包括：补充医疗保险、体检、结婚生子假、生日假、夜宵零食全供应。
- 注意：杭州智元研究院有餐补1320元/月、保密补贴400元/月，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
📋 校招流程经验
- 招聘批次：2027届全球校园招聘（优才计划专项），工作地点为上海、北京、深圳。
- 投递渠道：官网投递。
- 面试流程：据面试者分享，智元机器人面试流程相对简单，主要一面为技术面试，由创始人之一稚晖君亲自面试，氛围轻松但有技术深度。
- 面试内容：集中在大模型技术、Transformer机制、具身智能场景应用等。
🚀 投递建议与避坑指南
- 面试准备重点：理解具身智能与大模型交叉领域，掌握“感知-决策-执行闭环”“多模态融合”“资源约束优化”等考察维度；建议准备1-2个机器人或物联网领域的大模型应用案例。
- 面试中大概率深入考察Transformer架构及其在机器人场景的应用，需熟悉高频考点。
- 注意：杭州智元研究院背调严格，要求工作经历时间完全属实，否则可能取消offer，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
👥 员工口碑与离职率评价
- 快资讯2026年7月报道（公司视角）："离职员工7月工资条"刷屏，有员工反馈"刚拒了猎头3倍薪资，因为新项目启动会下周开"；有离职员工接外包时被客户因"智元出身"加价15%。报道整体偏正面，反映公司口碑与行业认可度高。
- LINUX DO论坛（2025年3月）有求职者称"智元压力比较大"，建议在选择与小鹏机器人offer时权衡。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 官方明确的热门/重点方向：算法类、软件系统类、硬件机械类（7大类中技术岗为主）。
- 优才计划聚焦前沿领域：具身智能算法（运动控制、任务规划、多模态感知、VLA、仿真与强化学习）、大模型与机器人融合（Robotics Foundation Models、Agent架构、Tool Learning）、机器人本体设计与系统集成、数据平台与数据飞轮、硬件加速与AI芯片协同（边缘推理、异构计算）。
- 趋势判断：公司处于人形机器人规模化量产与全球商用阶段，招录重心明显偏向算法/大模型+具身智能与硬件/系统落地两端；有攻略文章认为"算法岗占比很大"且"具身智能被视为继大模型之后的下一个爆发点"。
# 二、
ℹ️ 信息来源
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该来源未提供原文链接
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