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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7613236500838517045

Video/Image AI/ML多媒体算法实习生-音视频技术

未披露 · 深圳 · 字节跳动

主分类:计算机视觉与图像感知算法研发
算法与数据
辅助:音视频与实时通信研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "Video/Image AI/ML多媒体算法实习生-音视频技术",
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        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "2027届博士学位在读",
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        "responsibilities": "ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台,支持了字节全系产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展,同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具,通过火山引擎对外输出,面向各行各业用户提供视频云产品和服务,愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案,助力业务伙伴降本提效实现持续增长。\n\n1、设计视频分析算法(如ROI分析、内容理解、特征提取等)及视频质量评估算法,参与数据库构建、算法设计/开发/优化等相关工作;\n2、参与编码器的端到端(E2E)视频质量优化策略与解决方案的设计,结合视频分析、视频处理与编码算法(例如帧级码率控制等)进行系统优化;\n3、将设计的算法应用于点播(VOD)/直播监控、数据分析及算法客观评估等场景;\n4、与基础架构(Infra)团队及多媒体平台团队协作,将算法集成到生产工作流程中,并通过A/B测试验证算法效果与实际收益。",
        "requirements_text": "1、2027届博士学位在读,计算机科学、软件工程相关专业优先;\n2、熟悉Transformer架构及主流多模态大模型(MLLM),具有相关实现或研究经验者优先;\n3、了解常见视频处理算法,如锐化(Sharpen filter)、降噪模型(De-noise Model)等;\n4、具备机器学习或深度学习经验,熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;\n5、了解视频编码标准(AVC、HEVC、AV1、VP9等),并具有视频编码器设计经验,具备嵌入式处理器经验(如ARM Cortex M0/M3/M4或RISC-V架构)及RTOS实时系统开发经验;\n6、具备良好的沟通能力,积极主动、乐于学习,并热衷于将前沿技术落地到实际应用场景中。",
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            "PyTorch",
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            "机器学习",
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    "contact": {
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    "fulltext": "Video/Image AI/ML多媒体算法实习生-音视频技术\n职位描述\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台,支持了字节全系产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展,同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具,通过火山引擎对外输出,面向各行各业用户提供视频云产品和服务,愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案,助力业务伙伴降本提效实现持续增长。\n\n1、设计视频分析算法(如ROI分析、内容理解、特征提取等)及视频质量评估算法,参与数据库构建、算法设计/开发/优化等相关工作;\n2、参与编码器的端到端(E2E)视频质量优化策略与解决方案的设计,结合视频分析、视频处理与编码算法(例如帧级码率控制等)进行系统优化;\n3、将设计的算法应用于点播(VOD)/直播监控、数据分析及算法客观评估等场景;\n4、与基础架构(Infra)团队及多媒体平台团队协作,将算法集成到生产工作流程中,并通过A/B测试验证算法效果与实际收益。\n\n职位要求\n1、2027届博士学位在读,计算机科学、软件工程相关专业优先;\n2、熟悉Transformer架构及主流多模态大模型(MLLM),具有相关实现或研究经验者优先;\n3、了解常见视频处理算法,如锐化(Sharpen filter)、降噪模型(De-noise Model)等;\n4、具备机器学习或深度学习经验,熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;\n5、了解视频编码标准(AVC、HEVC、AV1、VP9等),并具有视频编码器设计经验,具备嵌入式处理器经验(如ARM Cortex M0/M3/M4或RISC-V架构)及RTOS实时系统开发经验;\n6、具备良好的沟通能力,积极主动、乐于学习,并热衷于将前沿技术落地到实际应用场景中。\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台,支持了字节全系产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展,同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具,通过火山引擎对外输出,面向各行各业用户提供视频云产品和服务,愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案,助力业务伙伴降本提效实现持续增长。\n\n1、设计视频分析算法(如ROI分析、内容理解、特征提取等)及视频质量评估算法,参与数据库构建、算法设计/开发/优化等相关工作;\n2、参与编码器的端到端(E2E)视频质量优化策略与解决方案的设计,结合视频分析、视频处理与编码算法(例如帧级码率控制等)进行系统优化;\n3、将设计的算法应用于点播(VOD)/直播监控、数据分析及算法客观评估等场景;\n4、与基础架构(Infra)团队及多媒体平台团队协作,将算法集成到生产工作流程中,并通过A/B测试验证算法效果与实际收益。\n1、2027届博士学位在读,计算机科学、软件工程相关专业优先;\n2、熟悉Transformer架构及主流多模态大模型(MLLM),具有相关实现或研究经验者优先;\n3、了解常见视频处理算法,如锐化(Sharpen filter)、降噪模型(De-noise Model)等;\n4、具备机器学习或深度学习经验,熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;\n5、了解视频编码标准(AVC、HEVC、AV1、VP9等),并具有视频编码器设计经验,具备嵌入式处理器经验(如ARM Cortex M0/M3/M4或RISC-V架构)及RTOS实时系统开发经验;\n6、具备良好的沟通能力,积极主动、乐于学习,并热衷于将前沿技术落地到实际应用场景中。",
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