小米 – 音频编解码算法专家 职位分析和面试指导

职位描述:

1. 负责音频编解码相关算法的研发与验证;撰写相关标准提案。
2. 跟踪学术前沿与标准制定动态,持续改进算法性能;跟踪领域内发展趋势和关键技术方向,支持产品竞争力持续领先。

职位要求:

1. 电子信息类、通信类、计算机类、自动化类,声学类在相关领域有5年及以上经验(博士3年);
2. 熟悉语音频信号处理相关知识,深入理解语音频编解码相关的基础原理,例如MDCT、心理声学、LPC、矢量量化、熵编码、噪声整形等。
3. 熟悉2-3种主流codec技术框架(如mp3/aac/opus,speex/AMR等),了解沉浸式音源编码。有上述音频编解码算法相关研发经验的优先,有参与AVS、3GPP、MPEG等标准组织语音频编码相关标准制定经验的优先。
4. 熟悉WaveNet、SoundStream、lyra、Penguins、DAC等AI codec模型原理,深入理解模型小型化的理论与方法,有AI音频编码研发部署经验的优先;
5. 熟悉基于传统信号处理或AI模型的抗干扰算法(如PLC、FEC等),有相关研发经验的优先。

招聘部门:

小米

工作地点:

北京市 ID:A26441

面试建议:

这个职位是小米对音频编解码领域专家的高要求岗位,特别之处在于它既需要扎实的传统音频编解码技术功底,又要求对前沿的AI音频编码技术有深入理解。面试官会重点考察候选人在算法研发和标准制定两方面的能力,特别是对心理声学模型、MDCT变换等核心技术的掌握程度,以及是否具备将AI技术应用于音频编码的实际经验。 建议候选人重点准备三个方面:首先是对传统音频编解码技术的系统性梳理,包括心理声学模型、变换编码等基础原理;其次是AI音频编码的最新进展,特别是模型小型化的实践经验;最后是标准制定相关的工作经历。面试时可能会要求详细讲解某个具体算法的实现细节,或者分析不同编码方案的优劣。建议准备2-3个能体现你技术深度的项目案例,最好能涵盖传统算法和AI算法两个方向。同时,如果有参与国际标准制定的经验,一定要重点突出。