字节跳动
视频理解与画质算法工程师-音视频技术
视频理解与画质算法工程师-音视频技术
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海
中级经验
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动上海算法岗，硕士学历，视频理解方向技术要求高，薪资具竞争力，预估3-6万/月。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责视频理解与画质分析算法的研发与落地，涉及内容理解、质量评估、多模态大模型等前沿方向
你将与产品、工程团队协作，优化点播、直播、推荐等场景的用户体验，适合对计算机视觉和视频技术有深厚兴趣的算法工程师
最低要求
计算机、通信、电子、数学等相关专业硕士学位及以上，具备扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础
熟悉视频分析、视频理解、视频质量评价、画质增强或视频编码策略中的一个或多个方向，了解相关前沿技术和工程落地方法
熟悉深度学习框架和主流模型结构，包括但不限于PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等，有实际训练、调优或部署经验
熟练掌握C/C++、Python中至少一种编程语言，具备良好的代码能力和工程实现能力
熟悉Linux开发环境，了解OpenCV、FFmpeg、sklearn、Shell、HDFS等常用工具
工作职责
负责视频理解与画质分析相关算法的研究和落地，包括视频内容理解、时序建模、ROI/SOD、事件定位、视频价值评估等方向
负责主客观画质评价、局部画质劣化检测、可解释质量分析等算法建设，支撑点播、直播、推荐、转码增强等业务场景
参与端到端视频体验优化方案设计，结合视频分析、画质评估、视频处理和编码策略，提升用户观看体验和处理效率
探索多模态大模型在视频理解、画质评估、生成式增强、交互式视频处理等方向的应用，推动前沿技术在真实业务中的规模化落地
参与数据集构建、算法训练与优化、线上监控、客观评测、A/B实验和效果归因，与产品、工程、推荐、转码等团队协作验证业务收益
优先资格
有视频中长时序理解、Few-Shot/Grounding质量评估、用户偏好建模、像素级质量检测、生成式画质增强等相关经验者优先
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACM MM等会议或期刊发表论文，或有大规模视频业务算法落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，直接接触多模态大模型和视频理解最热方向
- 业务场景丰富（点播、直播、推荐），算法落地价值大
- 字节跳动技术氛围浓厚，团队协作高效，能快速成长
- 视频领域技术迭代快，需要持续学习保持竞争力
- 适合热爱视频技术、有扎实CV基础且希望从事前沿算法研发与落地、愿意在高强度技术环境中快速成长的求职者
缺点 / 挑战
- 算法落地要求高，需兼顾效果与工程效率，压力较大
- 对跨团队协作和沟通能力要求较高，需与产品、工程等多角色配合
角色解读
- 从算法工程师向技术专家或技术负责人发展，深耕视频理解与画质领域
- 可横向扩展至多模态AI、生成式模型等前沿方向，成为跨领域专家
- 在字节跳动大平台下，有机会主导大规模视频业务算法方案，积累顶级落地经验
- 研发视频内容理解、时序建模、ROI检测等算法，优化视频分析能力
- 构建主客观画质评价体系，检测局部劣化并做可解释分析
- 设计端到端视频体验优化方案，结合转码增强和编码策略提升用户观看体验
- 探索多模态大模型在视频生成、交互式处理等前沿方向的应用并推动落地
- 扎实的机器学习、计算机视觉、图像/视频处理基础
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态大模型等深度学习框架和模型
- 精通C/C++或Python，具备良好的工程能力和Linux开发经验
- 熟悉OpenCV、FFmpeg、sklearn等工具，有视频分析或质量评估项目经验
申请策略
- 面试前深入了解字节跳动视频业务（抖音、西瓜等），思考算法优化空间
- 准备1-2个完整的项目案例，从问题定义到方案设计、实验评估和上线效果
- 突出视频理解、质量评价或画质增强相关的项目经验，尤其是落地成果
- 强调论文发表（CVPR、ICCV等）或竞赛名次，体现学术能力
- 详细描述使用PyTorch/TensorFlow、Transformer、多模态模型的实际训练和部署经历
- 展示C++/Python工程能力，如高性能代码、工具链开发等
- 补强视频时序建模和Few-Shot质量评估等细分方向的前沿知识
- 熟悉FFmpeg、OpenCV等视频处理工具，了解编码算法基础
面试指南
- 使用STAR法则（Situation-Task-Action-Result）清晰描述项目经历，突出个人贡献
- 针对技术问题，先明确问题定义和评估指标，再比较不同方案，最后给出推荐
- 对于设计题，从输入输出、模型架构、数据需求、评估方法等维度系统阐述
- 请介绍你参与过的视频理解或画质评估项目，包括技术方案和难点
- 如何评估一个画质评价算法的好坏？常用的指标有哪些？
- Transformer在视频理解中如何应用？请对比其与CNN的优劣
- 多模态大模型在视频质量评估中可能有哪些应用？请设计一个方案
- 如何处理视频流中的实时画质劣化检测？请从算法和工程角度回答
职位点评
70
综合评分
前沿技术、超高薪资、大厂平台，但工作强度大、WLB一般。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和薪资回报的求职者，能接受较高工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
字节跳动上海算法岗薪资在行业内处于顶尖水平，福利完善（五险一金、补充医疗、免费三餐等），补偿性动机满足度高。
薪资信号偏高 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
该职位处于视频理解与多模态大模型前沿，技术挑战大，成长空间广阔。公司内部有丰富的技术分享和晋升通道，发展性动机极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Video Understanding、Video Quality Assessment、Multi-modal LLM、Transformer、PyTorch、TensorFlow
成长机会发表论文、规模化落地
业务类型profit_center
工作生活
40较低
字节跳动上海办公地位于市区，但互联网大厂通常工作强度较高，JD未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足度一般。
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
70中等
视频技术优化用户体验，具有正向社会影响力（改善数亿用户观看体验），但属于商业驱动，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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