主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "流媒体AI策略算法工程师-TikTok",
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"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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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": "硕士学位及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、设计智能决策引擎，负责直播/RTC场景中客户端的AI驱动自适应策略研发；\n2、运用强化学习（RL）、时间序列预测等轻量级模型，重构传统的ABR、网络带宽预测、性能降级与播控、缓冲策略，打造端侧感知与自适应联动的“智能大脑”；\n3、负责服务端转码与调度策略的智能演进，探索基于ML、大模型的动态转码资源调度与画质增强策略，实现体验与成本的全局最优（帕累托最优）；\n4、开展数据驱动的个性化QoE建模，突破传统QoS/QoE映射规则局限，依托海量流媒体数据，运用Causal Inference与LLM技术深度分析用户意图与复杂网络环境，构建“千人千面”的个性化体验评价模型，让策略系统具备自我进化能力。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业优先；\n2、扎实的编码基础，熟练掌握C++、Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架；\n3、对机器学习、强化学习、因果推断有扎实的理论基础；在大模型（LLM、VLM）、生成式AI等领域有探索热情，有相关顶会期刊或实际工程落地经验者优先；\n4、对直播/RTC系统的基本架构（如推拉流链路、编码器原理）有一定了解者优先考虑；\n5、具备较强的技术好奇心与破局思维，对“用AI重塑传统流媒体基础设施”充满热情，能够在复杂的音视频工程链路中准确界定模型能力边界并推动落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
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"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业优先；在大模型（LLM、VLM）、生成式AI等领域有探索热情，有相关顶会期刊或实际工程落地经验者优先；4、对直播/RTC系统的基本架构（如推拉流链路、编码器原理）有一定了解者优先考虑",
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"fulltext": "流媒体AI策略算法工程师-TikTok\n职位描述\n1、设计智能决策引擎，负责直播/RTC场景中客户端的AI驱动自适应策略研发；\n2、运用强化学习（RL）、时间序列预测等轻量级模型，重构传统的ABR、网络带宽预测、性能降级与播控、缓冲策略，打造端侧感知与自适应联动的“智能大脑”；\n3、负责服务端转码与调度策略的智能演进，探索基于ML、大模型的动态转码资源调度与画质增强策略，实现体验与成本的全局最优（帕累托最优）；\n4、开展数据驱动的个性化QoE建模，突破传统QoS/QoE映射规则局限，依托海量流媒体数据，运用Causal Inference与LLM技术深度分析用户意图与复杂网络环境，构建“千人千面”的个性化体验评价模型，让策略系统具备自我进化能力。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业优先；\n2、扎实的编码基础，熟练掌握C++、Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架；\n3、对机器学习、强化学习、因果推断有扎实的理论基础；在大模型（LLM、VLM）、生成式AI等领域有探索热情，有相关顶会期刊或实际工程落地经验者优先；\n4、对直播/RTC系统的基本架构（如推拉流链路、编码器原理）有一定了解者优先考虑；\n5、具备较强的技术好奇心与破局思维，对“用AI重塑传统流媒体基础设施”充满热情，能够在复杂的音视频工程链路中准确界定模型能力边界并推动落地。\n1、设计智能决策引擎，负责直播/RTC场景中客户端的AI驱动自适应策略研发；\n2、运用强化学习（RL）、时间序列预测等轻量级模型，重构传统的ABR、网络带宽预测、性能降级与播控、缓冲策略，打造端侧感知与自适应联动的“智能大脑”；\n3、负责服务端转码与调度策略的智能演进，探索基于ML、大模型的动态转码资源调度与画质增强策略，实现体验与成本的全局最优（帕累托最优）；\n4、开展数据驱动的个性化QoE建模，突破传统QoS/QoE映射规则局限，依托海量流媒体数据，运用Causal Inference与LLM技术深度分析用户意图与复杂网络环境，构建“千人千面”的个性化体验评价模型，让策略系统具备自我进化能力。\n1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业优先；\n2、扎实的编码基础，熟练掌握C++、Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架；\n3、对机器学习、强化学习、因果推断有扎实的理论基础；在大模型（LLM、VLM）、生成式AI等领域有探索热情，有相关顶会期刊或实际工程落地经验者优先；\n4、对直播/RTC系统的基本架构（如推拉流链路、编码器原理）有一定了解者优先考虑；\n5、具备较强的技术好奇心与破局思维，对“用AI重塑传统流媒体基础设施”充满热情，能够在复杂的音视频工程链路中准确界定模型能力边界并推动落地。",
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