主分类：语音与音频算法研发
待复核
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "算法测试开发实习生-抖音/抖音火山版/剪映/直播",
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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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"language": "5、有良好的英文文献阅读能力，有相关领域会议或期刊（如INTERSPEECH，ICASSP，JASA，NIPS，AAAI，ICML，IJCAI，ICSSP，ISMIR，TASLP）发表经验者优先",AI生成
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"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：互娱研发-质量保障部门负责抖音、抖音火山版、今日头条、直播、搜索、剪映等多款产品的质量保障工作，截止2020年8月，抖音连同抖音火山版在内，日活用户超6亿，并继续保持高速增长。加入我们，你会支持包括但不限于上述产品的质量保障工作，共同建立完善的质量保障体系，提升产品质量和效率。\n\n1、探索深度学习技术在声音与音乐计算任务，如音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等上的应用；\n2、参与和推动相关技术在字节跳动的产品和平台，如抖音等落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟悉常用的深度学习算法和模型，对度量学习或自监督学习有较浓厚的兴趣，有相关研究经验者优先；\n3、对深度学习在声音与音乐计算中的应用有较浓厚的兴趣，有相关研究（如音乐指纹检索、音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等）经验者优先；\n4、有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n5、有良好的英文文献阅读能力，有相关领域会议或期刊（如INTERSPEECH，ICASSP，JASA，NIPS，AAAI，ICML，IJCAI，ICSSP，ISMIR，TASLP）发表经验者优先。",
"skills": [AI生成
"深度学习",
"数据结构"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；2、熟悉常用的深度学习算法和模型，对度量学习或自监督学习有较浓厚的兴趣，有相关研究经验者优先；3、对深度学习在声音与音乐计算中的应用有较浓厚的兴趣，有相关研究（如音乐指纹检索、音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等）经验者优先；5、有良好的英文文献阅读能力，有相关领域会议或期刊（如INTERSPEECH，ICASSP，JASA，NIPS，AAAI，ICML，IJCAI，ICSSP，ISMIR，TASLP）发表经验者优先",
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"fulltext": "算法测试开发实习生-抖音/抖音火山版/剪映/直播\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：互娱研发-质量保障部门负责抖音、抖音火山版、今日头条、直播、搜索、剪映等多款产品的质量保障工作，截止2020年8月，抖音连同抖音火山版在内，日活用户超6亿，并继续保持高速增长。加入我们，你会支持包括但不限于上述产品的质量保障工作，共同建立完善的质量保障体系，提升产品质量和效率。\n\n1、探索深度学习技术在声音与音乐计算任务，如音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等上的应用；\n2、参与和推动相关技术在字节跳动的产品和平台，如抖音等落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟悉常用的深度学习算法和模型，对度量学习或自监督学习有较浓厚的兴趣，有相关研究经验者优先；\n3、对深度学习在声音与音乐计算中的应用有较浓厚的兴趣，有相关研究（如音乐指纹检索、音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等）经验者优先；\n4、有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n5、有良好的英文文献阅读能力，有相关领域会议或期刊（如INTERSPEECH，ICASSP，JASA，NIPS，AAAI，ICML，IJCAI，ICSSP，ISMIR，TASLP）发表经验者优先。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：互娱研发-质量保障部门负责抖音、抖音火山版、今日头条、直播、搜索、剪映等多款产品的质量保障工作，截止2020年8月，抖音连同抖音火山版在内，日活用户超6亿，并继续保持高速增长。加入我们，你会支持包括但不限于上述产品的质量保障工作，共同建立完善的质量保障体系，提升产品质量和效率。\n\n1、探索深度学习技术在声音与音乐计算任务，如音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等上的应用；\n2、参与和推动相关技术在字节跳动的产品和平台，如抖音等落地。\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟悉常用的深度学习算法和模型，对度量学习或自监督学习有较浓厚的兴趣，有相关研究经验者优先；\n3、对深度学习在声音与音乐计算中的应用有较浓厚的兴趣，有相关研究（如音乐指纹检索、音乐识别、音乐分类、音源分离、音乐结构分析、声音事件检测等）经验者优先；\n4、有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n5、有良好的英文文献阅读能力，有相关领域会议或期刊（如INTERSPEECH，ICASSP，JASA，NIPS，AAAI，ICML，IJCAI，ICSSP，ISMIR，TASLP）发表经验者优先。",
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