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    "job": {
        "job_title": "视频理解与画质算法工程师 - 音视频技术",
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        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京、深圳",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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        "company_website": "bytedance.com",
        "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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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "2027届获得硕士及以上学位",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "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，支持了字节跳动全系产品，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、参与视频理解与画质分析算法的研究和落地，方向包括视频内容理解、时序建模、ROI/SOD、事件定位、视频价值评估等；\n2、探索多模态大模型在视频理解、画质评估、生成式增强、交互式视频处理等方向的应用，推动前沿技术在真实业务中验证和落地；\n3、参与主客观画质评价、局部画质劣化检测、可解释质量分析等QoE算法建设，支撑点播、直播、推荐、端上策略、转码增强等业务场景；\n4、参与端到端视频体验优化方案设计，将视频分析、画质评估、视频处理和编码策略结合起来，提升用户观看体验和处理效率；\n5、参与数据集构建、算法训练与优化、线上监控、客观评测、A/B实验和效果归因，与产品、工程、推荐、转码等团队协作，验证算法效果和业务收益。",
        "requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子工程、通信、数学等相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础，对多模态视频理解、视频质量评价、画质增强或视频编码策略中的一个或多个方向有学习、研究或项目经验，并有视频中长时序理解、temporal grounding、Few-Shot质量评估、用户偏好建模、像素级质量检测、生成式画质增强等相关项目经验者优先；\n3、具备较强学习能力、问题拆解能力和实验设计能力，能够从数据和实验结果中定位问题，并持续优化算法效果；\n4、有相关方向论文、竞赛、科研项目、实习经历，或在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACM MM等会议/期刊发表论文者优先；\n5、熟悉深度学习框架和主流模型结构（包括PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等），熟练掌握C/C++、Python中至少一种编程语言，具备良好的代码实现能力和工程意识，熟悉OpenCV、FFmpeg、sklearn等图像/视频处理工具，了解Linux开发环境、Shell、HDFS等工具者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "计算机视觉",
            "学习能力",
            "建模",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子工程、通信、数学等相关专业优先；2、具备扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础，对多模态视频理解、视频质量评价、画质增强或视频编码策略中的一个或多个方向有学习、研究或项目经验，并有视频中长时序理解、temporal grounding、Few-Shot质量评估、用户偏好建模、像素级质量检测、生成式画质增强等相关项目经验者优先；4、有相关方向论文、竞赛、科研项目、实习经历，或在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACM MM等会议/期刊发表论文者优先；5、熟悉深度学习框架和主流模型结构（包括PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等），熟练掌握C/C++、Python中至少一种编程语言，具备良好的代码实现能力和工程意识，熟悉OpenCV、FFmpeg、sklearn等图像/视频处理工具，了解Linux开发环境、Shell、HDFS等工具者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "fulltext": "视频理解与画质算法工程师 - 音视频技术\n职位描述\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，支持了字节跳动全系产品，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、参与视频理解与画质分析算法的研究和落地，方向包括视频内容理解、时序建模、ROI/SOD、事件定位、视频价值评估等；\n2、探索多模态大模型在视频理解、画质评估、生成式增强、交互式视频处理等方向的应用，推动前沿技术在真实业务中验证和落地；\n3、参与主客观画质评价、局部画质劣化检测、可解释质量分析等QoE算法建设，支撑点播、直播、推荐、端上策略、转码增强等业务场景；\n4、参与端到端视频体验优化方案设计，将视频分析、画质评估、视频处理和编码策略结合起来，提升用户观看体验和处理效率；\n5、参与数据集构建、算法训练与优化、线上监控、客观评测、A/B实验和效果归因，与产品、工程、推荐、转码等团队协作，验证算法效果和业务收益。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子工程、通信、数学等相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础，对多模态视频理解、视频质量评价、画质增强或视频编码策略中的一个或多个方向有学习、研究或项目经验，并有视频中长时序理解、temporal grounding、Few-Shot质量评估、用户偏好建模、像素级质量检测、生成式画质增强等相关项目经验者优先；\n3、具备较强学习能力、问题拆解能力和实验设计能力，能够从数据和实验结果中定位问题，并持续优化算法效果；\n4、有相关方向论文、竞赛、科研项目、实习经历，或在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACM MM等会议/期刊发表论文者优先；\n5、熟悉深度学习框架和主流模型结构（包括PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等），熟练掌握C/C++、Python中至少一种编程语言，具备良好的代码实现能力和工程意识，熟悉OpenCV、FFmpeg、sklearn等图像/视频处理工具，了解Linux开发环境、Shell、HDFS等工具者优先。\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，支持了字节跳动全系产品，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、参与视频理解与画质分析算法的研究和落地，方向包括视频内容理解、时序建模、ROI/SOD、事件定位、视频价值评估等；\n2、探索多模态大模型在视频理解、画质评估、生成式增强、交互式视频处理等方向的应用，推动前沿技术在真实业务中验证和落地；\n3、参与主客观画质评价、局部画质劣化检测、可解释质量分析等QoE算法建设，支撑点播、直播、推荐、端上策略、转码增强等业务场景；\n4、参与端到端视频体验优化方案设计，将视频分析、画质评估、视频处理和编码策略结合起来，提升用户观看体验和处理效率；\n5、参与数据集构建、算法训练与优化、线上监控、客观评测、A/B实验和效果归因，与产品、工程、推荐、转码等团队协作，验证算法效果和业务收益。\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子工程、通信、数学等相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础，对多模态视频理解、视频质量评价、画质增强或视频编码策略中的一个或多个方向有学习、研究或项目经验，并有视频中长时序理解、temporal grounding、Few-Shot质量评估、用户偏好建模、像素级质量检测、生成式画质增强等相关项目经验者优先；\n3、具备较强学习能力、问题拆解能力和实验设计能力，能够从数据和实验结果中定位问题，并持续优化算法效果；\n4、有相关方向论文、竞赛、科研项目、实习经历，或在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACM MM等会议/期刊发表论文者优先；\n5、熟悉深度学习框架和主流模型结构（包括PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等），熟练掌握C/C++、Python中至少一种编程语言，具备良好的代码实现能力和工程意识，熟悉OpenCV、FFmpeg、sklearn等图像/视频处理工具，了解Linux开发环境、Shell、HDFS等工具者优先。",
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