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实习音视频编解码算法实习生-音视频技术
上海 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、通信、数学、统计等相关专业优先
- 具有较强的算法，数据结构、软件设计等方面的计算机基础和分析解决问题能力
- 熟悉音视频编解码、多媒体传输方面的前沿算法
- 在C/C++或者其它编程语言方面，有较强的编程、问题排查、代码优化能力
- 有团队协同工作意识，具有扎实的口头和书面沟通能力。
- 加分项
- 具有图像或者视频应用开发经验，包括直播、视频会议、离线转码
- 具有软件编解码器开发经验
- 有参与音视频编码国际标准制定实习经验
- 熟悉视频编码标准（包括AVS/H.264/H.265/VVC/AV1）和对应标准参考软件
- 熟悉SIMD/NEON、多线程编程
- 熟悉基于神经网络的图像视频编码和处理
- 熟悉多媒体标准包括文件格式、系统、传输
- 有相关领域的学术会议和期刊的文章发表。
岗位描述
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：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，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP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、设计和开发用于多种视频格式的商用图像和视频编解码器，包括平面视频、立体视频、多视点视频、360度全景视频、点云视频、光场视频等；
- 2、设计和开发软件编码和解码系统框架，优化不同应用场景下的编码和解码算法；
- 3、研究和开发面向主观视觉质量优化的视频编码和视频处理算法；
- 4、撰写编码器和解码器接口文档；
- 5、设计和实现自研的音视频网络传输协议。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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