字节跳动
视频编解码与异构计算优化工程师-音视频技术
视频编解码与异构计算优化工程师-音视频技术
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
GPU
性能优化
NPU
异构计算
AV1
Avs3
H.266
X265
AI 估算 · 35k–55k
视频编解码优化属稀缺技能，字节跳动杭州薪资较高，对标P6-P7级别，月薪35k-55k，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
该职位负责视频编解码在GPU/NPU等异构计算平台上的性能优化，通过软硬协同加速方案提升算力利用率
你将主导核心模块的硬件适配与算法指令级优化，实现编码效率与画质的最佳平衡，并参与技术体系建设
适合有3年以上C/C++高性能编程经验、深入理解H.266/H.265等标准的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机科学与技术、通信工程、电子信息工程、应用数学等相关专业优先
年及以上C/C++高性能编程实战经验，具备扎实的数据结构、算法设计功底，能独立完成复杂模块的高性能代码实现与重构
具备将复杂算法（如图像视频编解码核心模块）成功移植、适配并优化至GPU/NPU的完整项目经验，能显著提升算力利用率与任务吞吐量
深入理解至少一种主流视频编解码标准（如H.266/H.265/AV1/AVS3）的核心原理，熟悉对应开源实现（如X265、X264）
具备优异的性能瓶颈定位与分析能力，熟练使用各类Profiling工具开展计算、存储、通信全链路性能剖析与优化
具备强烈的工程驱动思维与问题解决能力，以业务结果为导向，能直面复杂的高性能计算挑战，高效推进技术方案落地与迭代
工作职责
异构计算平台技术攻坚：深度剖析主流GPU、NPU架构的计算/存储特性，精准定位视频编解码任务在目标硬件上的性能瓶颈，主导核心模块的硬件适配与深度调优，实现算力资源的最大化利用
编解码算法性能极致优化：围绕主流及前沿标准，结合异构计算并行特性，对编解码器核心算法进行模块重构、并行化设计及指令级优化，达成编码效率、编解码速度与画质的最优平衡
软硬协同加速方案定制落地：针对特定业务场景需求，牵头设计并实施软硬协同的编解码加速方案，深度融合算法创新、硬件特性挖掘与业务指标要求，推动方案从原型验证到规模化落地
技术体系建设与团队赋能：沉淀异构计算优化方法论与前沿硬件技术经验，主导或参与构建标准化的性能评测体系与自动化调优工具链，提升团队整体研发效能与问题解决能力
优先资格
参与过视频编码标准（如AVS、H.265、H.266、AV1）的制定
具备基于神经网络的图像视频编码等AI+编解码融合技术的研究或工程落地经验
拥有高质量开源技术项目（如GitHub星级项目），或在相关领域顶级会议/期刊发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动音视频技术领先，项目涉及核心算法与硬件协同，技术积累价值高
- 异构计算是行业趋势，GPU/NPU优化技能稀缺，市场竞争力强
- 大厂平台资源丰富，有机会参与国际标准制定，影响力大
- 技术难度高，需同时掌握编解码算法、硬件架构和底层优化，学习曲线陡峭
- 跨团队协作复杂，需与算法、硬件、业务多方沟通
缺点 / 挑战
- 业务压力大，需快速迭代并落地，可能面临高强度加班
- 适合热爱底层性能优化、对音视频技术有浓厚兴趣、喜欢挑战技术难题的资深工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕编解码与异构计算，成为领域权威，解决行业难题
- 技术管理路线：积累团队赋能经验，晋升为技术Leader或架构师
- 跨领域发展：拓展AI+编解码融合方向，参与前沿标准制定
- 分析GPU/NPU架构特性，定位视频编解码性能瓶颈，进行硬件适配与深度调优
- 对H.266/H.265/AV1等标准的核心算法进行模块重构、并行化及指令级优化
- 设计并落地软硬协同加速方案，推动从原型到规模化部署
- 构建性能评测体系与自动化调优工具链，赋能团队技术提升
- 精通C/C++高性能编程，熟悉数据结构与算法设计
- 深入理解至少一种视频编解码标准（H.266/H.265/AV1/AVS3）及开源实现（X265等）
- 有GPU/NPU上移植、优化算法的完整项目经验
- 熟练使用Profiling工具进行全链路性能剖析
申请策略
- 关注字节跳动音视频团队的技术博客，了解其技术栈和业务方向
- 在简历中量化优化成果，如“编解码速度提升30%”
- 突出GPU/NPU上视频编解码优化的具体项目成果，如吞吐量提升百分比
- 强调对H.266/H.265等标准的深入理解，以及参与标准制定的经历
- 展示C/C++高性能编程能力，如使用SIMD、汇编优化的实例
- 列出相关高质量开源项目或顶会论文
- 学习Intel VTune、NVIDIA Nsight等Profiling工具的高级用法
- 了解最新AI+编解码技术，如基于神经网络的视频编码
面试指南
- STAR法：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 对比优化前后性能指标，强调量化成果
- 从算法、内存访问、并行化多个维度分析性能优化思路
- 请简述H.266/VVC相比H.265的关键技术改进及在GPU上的优化挑战
- 描述一个你成功将视频编解码算法移植到GPU/NPU并优化的项目，具体数据如何？
- 如何定位CUDA kernel的性能瓶颈？常用哪些工具？
- 解释SIMD（如AVX-512）在编解码加速中的应用
- AI编码（如深度学习超分辨率）与传统编码的结合点有哪些？
匹配度报告
69
综合匹配度
字节跳动音视频核心岗位，前沿异构计算，薪资面议但成长空间巨大，WLB一般。
适合人群
适合追求前沿技术成长、不畏高强度工作、希望在音视频领域成为专家的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
字节跳动薪资具有竞争力，尤其音视频稀缺岗位，但具体额度面议，福利未提及。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
该岗位涉及前沿异构计算和编解码技术，技术成长空间极大，参与标准制定和顶级项目，发展信号明显。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、NPU、H.266、AV1、AVS3、异构计算、AI编码
成长机会技术体系建设、团队赋能
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
互联网大厂研发岗位通常强度较大，JD未提及WLB，工作地点杭州，仅现场办公。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
音视频技术是数字基础设施，尤其在实时通信和视频流领域有重要社会价值，但JD未明确使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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