字节跳动视频编解码硬件设计实习生-视频与边缘
任职要求
1、2026届硕士及以上学位在读，计算机、通信、电子、数学等相关专业优先； 2、熟悉最新的视频编码算法和标准，比如VVC，AV1等； 3、有高质量视频编码硬件架构设计和RTL设计相关经验； 4、了解机器学习算法，有机器学习相关的硬件架构设计/实现经验等。
工作职责
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：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，支持了字节全系产品的点播、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。 1、设计面向数据中心的高效率、高密度、低延时、低功耗的视频转码硬件解决方案； 2、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与硬件设计和验证团队配合，输出视频编码硬件核心模块。
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：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，支持了字节全系产品的点播、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。 1、设计面向数据中心的高效率、高密度、低延时、低功耗的视频转码硬件解决方案； 2、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与硬件设计和验证团队配合，输出视频编码硬件核心模块。
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，支持了字节全系产品的点播、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。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。
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，支持了字节全系产品的点播、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。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。
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，支持了字节全系产品的点播、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。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。