字节跳动算法实习生-视频与边缘
任职要求
1、2026届硕士及以上学位在读，计算机、软件、电子信息等相关专业优先； 2、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处，具备较强的沟通能力； 3、熟悉TensorFlow、MXNet、Caffe、PyTorch中的至少1种深度学习框架； 4、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法，在Diffusion Model/GAN/VAE、图像及视频生成、多模态内容理解等至少一个领域有加速优化经验的优先； 5、熟悉Android/iOS至少一个平台开发，有移动端AI模型部署经验优先。
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、负责商业化场景端侧AI算法探索和业务落地； 2、负责商业化场景端侧AI算法长期探索，持续推动模型在时延、吞吐、显存、功耗等关键指标的性能突破。
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：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、负责流媒体场景（RTC、点播、直播等）音频编解码压缩需求和功能开发维护； 2、针对流媒体场景（RTC、点播、直播等）特点研发音频编码算法，提升音频体验，降低成本； 3、负责撰写技术方案、专利申请、论文发表和算法集成落地等开发工作。
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、研究和实现部门自研的下一代沉浸智能音频理解和处理算法系统； 2、跟进并参与国内和国际音频标准，撰写高质量的标准技术提案，推动国内和国际沉浸智能音频标准工作； 3、实现并优化沉浸智能音频编解码和处理系统，负责在短视频点播,直播，VR/MR等业务场景的应用迭代。
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：随着4K、HDR等技术成为主流标准，消费者对视频画质的要求日益提升。然而，视频在拍摄、传输和压缩过程中，画质往往受损，影响观看体验。多模态大模型的出现为视频分析、理解、画质评估、及画质增强提供了新的可能性，因此希望能够探索多模态大模型在多媒体场景的应用可行性，发掘基座大模型在大规模业务视频内容应用的潜力，建立业内领先的多媒体场景的多模态大模型解决方案。 画质分析以及人眼感知：利用多模态大模型，深入分析视频内容及画质退化问题，研究人眼对色彩、帧率、清晰度等画质维度的感知能力，从而使得画质评估更为准确，画质增强对退化的处理更为智能，增强的结果更符合人眼主观。生成式画质增强：利用生成式大模型的先验信息，大幅提升画质增强的效果天花板，并且解决生成伪像、生成保真度、生成稳定性等当前生成式算法存在的问题。视频时域任务：研究画质理解和增强在视频上的拓展，包括时域信息表征建模，时域退化理解，时域画质增强连续性，时域推理加速等。用户视角的验证：在大规模用户环境中，从用户的实际观看体验出发，验证画质增强算法的有效性和用户满意度。 1、支持研发基于大模型的多媒体算法，包括但是不限于视频理解，质量评价、视频处理和增强以及视频压缩； 2、支持多模态大模型相关算法的性能优化以及加速； 3、支持多模态大模型的算法在多媒体业务中落地，在图文、点播、直播等业务中发掘应用场景； 4、支持多模态大模型相关的前沿学术研究，在国际顶级会议与期刊中发表成果。
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：随着4K、HDR等技术成为主流标准，消费者对视频画质的要求日益提升。然而，视频在拍摄、传输和压缩过程中，画质往往受损，影响观看体验。多模态大模型的出现为视频分析、理解、画质评估、及画质增强提供了新的可能性，因此希望能够探索多模态大模型在多媒体场景的应用可行性，发掘基座大模型在大规模业务视频内容应用的潜力，建立业内领先的多媒体场景的多模态大模型解决方案。 画质分析以及人眼感知：利用多模态大模型，深入分析视频内容及画质退化问题，研究人眼对色彩、帧率、清晰度等画质维度的感知能力，从而使得画质评估更为准确，画质增强对退化的处理更为智能，增强的结果更符合人眼主观。生成式画质增强：利用生成式大模型的先验信息，大幅提升画质增强的效果天花板，并且解决生成伪像、生成保真度、生成稳定性等当前生成式算法存在的问题。视频时域任务：研究画质理解和增强在视频上的拓展，包括时域信息表征建模，时域退化理解，时域画质增强连续性，时域推理加速等。用户视角的验证：在大规模用户环境中，从用户的实际观看体验出发，验证画质增强算法的有效性和用户满意度。 1、支持研发基于大模型的多媒体算法，包括但是不限于视频理解，质量评价、视频处理和增强以及视频压缩； 2、支持多模态大模型相关算法的性能优化以及加速； 3、支持多模态大模型的算法在多媒体业务中落地，在图文、点播、直播等业务中发掘应用场景； 4、支持多模态大模型相关的前沿学术研究，在国际顶级会议与期刊中发表成果。