字节跳动
实习媒体数据存储系统实习生-音视频技术
杭州 · 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、软件工程等相关专业优先
- 算法、数据结构、操作系统等基础知识扎实，优秀的逻辑思维能力
- 精通主流语言的至少一门Go/C/C++/Java/Python/Erlang/Rust等
- 良好的沟通能力和团队合作精神，热爱技术，具备快速学习能力，做事情严谨踏实。
- 加分项：
- 熟悉Fuse用户态文件系统、分布式缓存系统（例如Alluxio/JuiceFS/GooseFS/JindoFS）等
- 熟悉高性能网络通信（NVLink/RDMA/NCCL/GPU Direct）等
- 深入理解向量索引算法，有向量检索研发和性能优化经验（Milvus/Weaviate/等），有数据库引擎核心研发经验（RocksDB/LevelDB/MySQL/MongoDB/Cassandra/HBase/InfluxDB等）。
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、参与存储相关组件的设计和开发，服务于大模型数据预处理、推理和训练场景，包括模型分发加载、KV Cache存储和优化，数据IO性能优化，提高核心性能指标；
- 2、参与设计和实现面向海量数据模型训练和视频转码的分布式缓存文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本；
- 3、参与设计和实现面向多模态内容理解和检索元数据管理服务。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
查看答题思路
1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
查看答题思路
1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
查看答题思路
1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
查看答题思路
1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
查看答题思路
1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。