快手Java开发实习生（智能直播）-【电商】

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：我们是智能服务团队，团队负责互娱业务的泛体验、泛安全问题挖掘和业务赋能，为抖音/直播/剪映/醒图/本地生活等业务，提供服务化与智能化解决方案。 团队拥有工程（FE/Server)、数据(数据工程、数据科学)、算法(NLP、CV、推荐)、产品经理等多种职能岗位，可以高效自闭环进行智能平台类产品的设计研发，具有多个公司级影响力的智能化平台产品成功落地经验。 团队年轻向上，打造工程师文化，团队年度输出了50+篇专利，10+篇行业会议分享。 1、参与字节跳动客服数据中心的建设； 2、参与优化集群/组件计算性能，提供支撑数百万QPS的分布式应用； 3、负责挖掘和分析海量用户/电商/评论/短视频/图片等数据，构建千亿级别的OLAP引擎和特征工程； 4、调研业内领先的大数据技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。

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。 团队介绍：App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门，以App侧性能/稳定性深度优化为基础，结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术，为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层，结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术，建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具；于上层，则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM 训练等基建，围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景，建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化，又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入，和我们一起打造下一代移动体验！ 1、开发编译器优化能力提升程序编译产物的性能，包括Java/Kotlin字节码，Golang，LLVM Toolchain编译的二进制产物等； 2、积极跟进业内和学术界在Compiler领域的最新进展，验证可行性和推进落地； 3、探索LLM在性能优化和编译器领域的应用。

团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 课题介绍： 1、课题背景 在人工智能技术高速发展的背景下，推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心，面临多重挑战： （1）数据爆炸与模型复杂化 用户行为序列数据量呈指数级增长（百亿至千亿级/日），存储需求从单用户长序列扩展至多模态数据（文本、视频、Embedding等），传统存储架构面临读写性能瓶颈与成本压力；推荐大模型对数据质量敏感度提升，数据分布异常可能导致模型效果显著下降，亟需系统性数据质量评估与改进方法。 （2）异构计算与多模态处理需求 随着生成式AI（GenAI）的普及，多模态特征处理成为刚需，传统基于CPU的大数据框架（如Spark/Hadoop）难以高效处理非结构化数据，GPU/DPU等异构计算资源利用率不足；数据处理流程与模型训练脱节，ETL环节耗时长，CPU-GPU协同效率低下，导致算法迭代周期延长。 在此背景下，以数据为中心的人工智能（DCAI）与异构计算技术成为破局关键： -DCAI 强调通过数据质量优化与自动化处理链路提升模型性能，而非单纯依赖模型改进； -异构计算 通过统一调度CPU、GPU、DPU等资源，加速多模态数据处理与模型训练，实现降本增效。 2、课题目标 （1）构建支持多模态数据的低成本高性能存储引擎：支持百亿级用户行为序列与多模态数据混合存储，实现读写延时与存储量解耦，满足PB级数据天级回溯需求； （2）设计自适应数据演化的Schema管理机制：动态兼容特征增删改，确保训推一致性，降低模型迭代中的数据迁移成本； （3）研发多模态数据异构计算框架：实现CPU-GPU-DPU协同计算，加速ETL、特征处理与模型训练，提升资源利用率30%以上； （4）建立数据质量与模型性能的量化评估体系：开发自动化工具链，通过强化学习优化数据清洗、增强与异常检测流程； （5）打造以Python为核心的开发者生态：提供灵活API与可视化工具，支持快速接入多模态数据处理与DCAI优化链路。 3、研究内容 （1）多模态存储引擎与编码优化 - 混合存储架构 - 分层设计：行为序列采用时间分区+LSM-Tree存储，多模态数据（如图像/文本）采用对象存储+元数据索引，结合CXL内存池化技术降低访问延迟； - 编码优化：针对用户行为序列设计变长Delta编码，多模态数据采用深度学习压缩模型（如VAE），压缩比提升50%以上。 -Schema动态演化 - 开发基于Protobuf的版本化Schema语言，支持特征字段热更新，兼容历史数据回溯训练。 （2）异构计算框架与资源调度 - 计算引擎整合 - 基于Ray构建统一数据湖，实现Spark/GPU算子混合编排，数据从ETL到训练Tensor化零拷贝传输； - 设计DPU加速层，将哈希计算、特征编码等操作卸载至智能网卡，释放CPU/GPU算力。 - 多模态处理优化 - 文本/视频数据采用GPU流水线预处理，利用NVIDIA RAPIDS加速特征提取； - Embedding数据通过量化感知训练（QAT） 减少显存占用，支持FP16/INT8混合精度计算。 （3）数据质量与DCAI自动化链路 - 质量评估体系 - 定义多维度指标：时空一致性（行为时序异常检测）、模态对齐度（图文匹配校验）、噪声容忍阈值（基于模型鲁棒性反推）。 - 自动化优化工具 - 开发强化学习代理，根据模型反馈自动选择数据清洗策略（如GAN-based数据增强 vs. 规则过滤）； - 构建因果推理模块，定位数据分布偏移对模型AUC下降的贡献度，生成根因分析报告。 （4）开发者生态与效能提升 - Python原生接口 - 提供声明式数据处理DSL，支持通过Python装饰器定义GPU加速算子（如@gpu_map）； - 集成Jupyter可视化工具，实时展示数据质量热力图与模型性能关联分析。 - 效能监控体系 - 建立资源-质量-效果三维监控看板，跟踪存储成本、数据处理吞吐量、模型AUC等核心指标。

团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 课题介绍： 1、课题背景 在人工智能技术高速发展的背景下，推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心，面临多重挑战： （1）数据爆炸与模型复杂化 用户行为序列数据量呈指数级增长（百亿至千亿级/日），存储需求从单用户长序列扩展至多模态数据（文本、视频、Embedding等），传统存储架构面临读写性能瓶颈与成本压力；推荐大模型对数据质量敏感度提升，数据分布异常可能导致模型效果显著下降，亟需系统性数据质量评估与改进方法。 （2）异构计算与多模态处理需求 随着生成式AI（GenAI）的普及，多模态特征处理成为刚需，传统基于CPU的大数据框架（如Spark/Hadoop）难以高效处理非结构化数据，GPU/DPU等异构计算资源利用率不足；数据处理流程与模型训练脱节，ETL环节耗时长，CPU-GPU协同效率低下，导致算法迭代周期延长。 在此背景下，以数据为中心的人工智能（DCAI）与异构计算技术成为破局关键： -DCAI 强调通过数据质量优化与自动化处理链路提升模型性能，而非单纯依赖模型改进； -异构计算 通过统一调度CPU、GPU、DPU等资源，加速多模态数据处理与模型训练，实现降本增效。 2、课题目标 （1）构建支持多模态数据的低成本高性能存储引擎：支持百亿级用户行为序列与多模态数据混合存储，实现读写延时与存储量解耦，满足PB级数据天级回溯需求； （2）设计自适应数据演化的Schema管理机制：动态兼容特征增删改，确保训推一致性，降低模型迭代中的数据迁移成本； （3）研发多模态数据异构计算框架：实现CPU-GPU-DPU协同计算，加速ETL、特征处理与模型训练，提升资源利用率30%以上； （4）建立数据质量与模型性能的量化评估体系：开发自动化工具链，通过强化学习优化数据清洗、增强与异常检测流程； （5）打造以Python为核心的开发者生态：提供灵活API与可视化工具，支持快速接入多模态数据处理与DCAI优化链路。 3、研究内容 （1）多模态存储引擎与编码优化 - 混合存储架构 - 分层设计：行为序列采用时间分区+LSM-Tree存储，多模态数据（如图像/文本）采用对象存储+元数据索引，结合CXL内存池化技术降低访问延迟； - 编码优化：针对用户行为序列设计变长Delta编码，多模态数据采用深度学习压缩模型（如VAE），压缩比提升50%以上。 -Schema动态演化 - 开发基于Protobuf的版本化Schema语言，支持特征字段热更新，兼容历史数据回溯训练。 （2）异构计算框架与资源调度 - 计算引擎整合 - 基于Ray构建统一数据湖，实现Spark/GPU算子混合编排，数据从ETL到训练Tensor化零拷贝传输； - 设计DPU加速层，将哈希计算、特征编码等操作卸载至智能网卡，释放CPU/GPU算力。 - 多模态处理优化 - 文本/视频数据采用GPU流水线预处理，利用NVIDIA RAPIDS加速特征提取； - Embedding数据通过量化感知训练（QAT） 减少显存占用，支持FP16/INT8混合精度计算。 （3）数据质量与DCAI自动化链路 - 质量评估体系 - 定义多维度指标：时空一致性（行为时序异常检测）、模态对齐度（图文匹配校验）、噪声容忍阈值（基于模型鲁棒性反推）。 - 自动化优化工具 - 开发强化学习代理，根据模型反馈自动选择数据清洗策略（如GAN-based数据增强 vs. 规则过滤）； - 构建因果推理模块，定位数据分布偏移对模型AUC下降的贡献度，生成根因分析报告。 （4）开发者生态与效能提升 - Python原生接口 - 提供声明式数据处理DSL，支持通过Python装饰器定义GPU加速算子（如@gpu_map）； - 集成Jupyter可视化工具，实时展示数据质量热力图与模型性能关联分析。 - 效能监控体系 - 建立资源-质量-效果三维监控看板，跟踪存储成本、数据处理吞吐量、模型AUC等核心指标。