职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:12759

【快Star】智能编码算法研究员

未披露 · 北京 / 深圳 / 上海 / 杭州 · 快手科技

主分类:音视频与实时通信研发
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "【快Star】智能编码算法研究员",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京 / 深圳 / 上海 / 杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J1011"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "快手科技",
        "company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "kuaishou.com",
        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "【快Star】智能编码算法研究员\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1011\n工作地点:北京 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-25\n\n岗位职责\n1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究,了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域;\n2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。\n\n任职要求\n1、 硕士及以上学历;\n2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;\n3、具备一定编解码基础,包括但不限于NNVC、图像/视频端到端编解码,生成式编码基础;\n4、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节。\n加分项:\n1、具备端上模型部署和优化经验;\n2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;\n3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;\n4、具备汇编、SIMD经验。",
        "requirements_text": "【快Star】智能编码算法研究员\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1011\n工作地点:北京 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-25\n\n岗位职责\n1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究,了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域;\n2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。\n\n任职要求\n1、 硕士及以上学历;\n2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;\n3、具备一定编解码基础,包括但不限于NNVC、图像/视频端到端编解码,生成式编码基础;\n4、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节。\n加分项:\n1、具备端上模型部署和优化经验;\n2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;\n3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;\n4、具备汇编、SIMD经验。",
        "skills": [AI生成
            "深度学习",
            "模型训练",
            "招聘"
        ],
        "preferred_qualifications": "2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;加分项:;2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12759?recruitSubProjectCodes="
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "12759",
        "post_date": "2026-05-25",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12759?recruitSubProjectCodes="
    },
    "fulltext": "【快Star】智能编码算法研究员\n【快Star】智能编码算法研究员\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1011\n工作地点:北京 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-25\n\n岗位职责\n1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究,了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域;\n2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。\n\n任职要求\n1、 硕士及以上学历;\n2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;\n3、具备一定编解码基础,包括但不限于NNVC、图像/视频端到端编解码,生成式编码基础;\n4、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节。\n加分项:\n1、具备端上模型部署和优化经验;\n2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;\n3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;\n4、具备汇编、SIMD经验。\n【快Star】智能编码算法研究员\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1011\n工作地点:北京 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-25\n\n岗位职责\n1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究,了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域;\n2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。\n\n任职要求\n1、 硕士及以上学历;\n2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;\n3、具备一定编解码基础,包括但不限于NNVC、图像/视频端到端编解码,生成式编码基础;\n4、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节。\n加分项:\n1、具备端上模型部署和优化经验;\n2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;\n3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;\n4、具备汇编、SIMD经验。\n【快Star】智能编码算法研究员\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1011\n工作地点:北京 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-25\n\n岗位职责\n1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究,了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域;\n2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。\n\n任职要求\n1、 硕士及以上学历;\n2、 熟悉Low-Level处理(去噪、去模糊、去失真、SR等)等相关领域,在顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先、参与过相关学术比赛者优先;\n3、具备一定编解码基础,包括但不限于NNVC、图像/视频端到端编解码,生成式编码基础;\n4、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节。\n加分项:\n1、具备端上模型部署和优化经验;\n2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;\n3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;\n4、具备汇编、SIMD经验。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T032",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}