字节跳动数据分析实习生-视频与边缘
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，统计学、计算机、软件工程等相关专业优先； 2、扎实的数据结构基础，熟练掌握SQL/Python等1至2种以上语言； 3、对数据敏感，有较强的业务理解能力，有数据平台的工作经验者优先； 4、了解ETL/Hadoop，具备Spark/Flink/Hive/HBase等开发及调优经验优先。
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、承接业务需求，评估和定义业务指标，对业务日常数据进行分析； 2、负责视频云直播日志数据清洗，埋点基础质量建设，保证基础数据质量和完成数据SLA目标； 3、负责视频云直播数仓建设和指标建设，核心指标归因分析； 4、负责专项数据分析，产出有价值的分析结果，促进视频云相关业务的展开。
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、承接业务需求，评估和定义业务指标，对业务日常数据进行分析； 2、负责视频云直播日志数据清洗，埋点基础质量建设，保证基础数据质量和完成数据SLA目标； 3、负责视频云直播数仓建设和指标建设，核心指标归因分析； 4、负责专项数据分析，产出有价值的分析结果，促进视频云相关业务的展开。
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、设计视频编码优化算法，包括但不限于基于视频内容的自适应编码、基于上下文感知的编码优化等，优化视频画质和端到端用户体验； 2、设计优化不同应用场景（直播/点播/VR、上传端/服务端、软编/硬编等）的视频编码方案； 3、建设视频端到端处理编码仿真系统、支持大数据采集与分析； 4、根据不同业务需求，评估设计编码策略，优化业务存储/计算/带宽成本。
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、设计视频编码优化算法，包括但不限于基于视频内容的自适应编码、基于上下文感知的编码优化等，优化视频画质和端到端用户体验； 2、设计优化不同应用场景（直播/点播/VR、上传端/服务端、软编/硬编等）的视频编码方案； 3、建设视频端到端处理编码仿真系统、支持大数据采集与分析； 4、根据不同业务需求，评估设计编码策略，优化业务存储/计算/带宽成本。
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、负责直播技术的机器学习算法的模型建设，通过机器学习模型优化直播的参数/策略等，优化直播侧观众体验和增长； 2、参与模型在客户端落地； 3、根据需求，参与数据采集和指标建设，挖掘关键特征。