字节跳动特效开发实习生-抖音直播
实习兼职A190432地点:深圳状态:招聘
任职要求
1、本科及以上学历在读; 2、具备扎实的计算机理论基础,熟悉常见的数据结构和算法,优秀的编码、代码控制能力,良好的设计能力和编程习惯;熟练掌握C++,有图形学相关基础知识; 3、具备良好的学习能力、自我驱动力和抗压能力; 4、熟悉Lua、JS语…
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工作职责
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。 团队介绍:直播团队负责为抖音集团提供直播服务。团队负责直播平台技术和直播业务研发,打造灵活稳定的直播服务平台,为用户提优质直播体验,支持电商、本地生活、游戏、节目、多人互动等不同类型的业务场景。直播业务发展迅猛,处于行业头部地位,业务发展空间巨大。现在加入我们,和优秀的人一起做有挑战的事,你的技术与创意将影响亿级用户,激发创意和丰富生活。 1、负责直播AI互动体验创作与消费场景的开发,包括直播礼物、特效、美化、画质等AI效果迭代; 2、对接抖音直播业务,理解业务需求,提供解决方案和技术支持; 3、参与抖音直播引擎开发迭代,优化直播性能和用户体验,优化引擎资源使用效率、调度、响应速度等; 4、参与抖音直播工具开发迭代,通过能力工具化建设互动开放供给; 5、跟踪业务/技术发展趋势,评估新技术对业务的影响和应用价值,并推动落地。
包括英文材料
学历+
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
编程规范+
[英文] Google Style Guides
https://google.github.io/styleguide/
Every major open-source project has its own style guide: a set of conventions (sometimes arbitrary) about how to write code for that project. It is much easier to understand a large codebase when all the code in it is in a consistent style.
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社招D10191
1、负责广告统一召回引擎架构演进,支撑百亿流量亿级物料,保障系统的高可用、高性能; 2、负责支撑短视频广告、直播广告等多种业务高速迭代,提升系统的研发效率和资源效率; 3、负责指导团队成员工作,带领初中级工程师完成项目目标。
更新于 2025-04-03北京
社招1-3年J0011
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标; 2、通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果; 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构,促进电商生态的健康发展。
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社招5-10年J0011
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标; 2、通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果; 3、持续关注前沿技术发展方向,参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚; 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构,促进电商生态的健康发展。
更新于 2026-03-30北京