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音视频业务开发工程师【2027届】
立即应聘

音视频业务开发工程师【2027届】

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Ai工具
Cdn
Dash
Ffmpeg
Hls
Rtmp
Webrtc

AI 估算 · 20k–30k

B站上海音视频核心岗，校招薪资有竞争力，技术门槛高，通常15薪左右。

职位详情

关于这个职位

该职位是哔哩哔哩音视频业务的核心开发岗，负责流媒体调度、转码、分发等系统的设计开发，并融入AI工具提效

适合2027届计算机相关专业毕业生，要求扎实基础和AI-Native工程实践能力

最低要求

计算机及相关专业本科及以上学历，2027 届毕业

扎实的计算机科学基础（数据结构、算法、操作系统、计算机网络），并能应用于工程问题的分析与设计
熟练掌握 Golang / Java / Python 中至少一种语言，有完整项目/系统模块的开发经历（课程设计、竞赛、实习或开源均可），代码规范、工程习惯良好
良好的问题分析与解决能力，有责任心、主动性和良好的沟通协作能力，乐于在团队中学习成长
已将 AI 编程助手作为日常研发的常态工具，能说明自己如何用 AI 完成从需求理解到编码、测试、排障的实际工作，而非仅停留在偶尔使用

工作职责

流媒体核心系统开发：参与调度、转码、录制、分发等核心模块的设计与开发

参与音视频处理 pipeline 的性能优化与新功能迭代
平台化能力建设：参与策略平台、配置平台、监控平台建设
参与流媒体 PaaS 能力的产品化开发，让核心能力可复用、可运营
稳定性与可观测性：参与系统高可用建设、故障演练与容量规划
参与监控告警、链路追踪、日志体系建设，持续提升线上服务质量
AI-Native 工程实践：在日常研发中深度使用 AI 工具（需求拆解、代码生成、Code Review、测试生成、排障）
参与 AI 辅助的运维自动化、智能告警、智能诊断等方向的探索与落地

优先资格

了解 CDN 分发、边缘计算的原理与工程实践

有 FFmpeg / GStreamer 等音视频处理工具的实际使用或二次开发经验
熟悉主流流媒体协议（HLS / DASH / RTMP / WebRTC 等）及其在大规模场景下的取舍
具备 AI-Native 工程思维：不止会用 AI 编程助手（Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / 通义灵码等），还能设计和优化 AI辅助的工程流程，或有基于大模型做工具、Agent、自动化的实践与作品
有音视频、直播、CDN、高并发后端相关的高质量项目、竞赛或开源贡献
熟练使用AI agent能力者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度使用AI工具，符合未来研发趋势，个人技能前沿
  • 大厂平台和品牌优势，职业起点高
  • 团队氛围和学习环境好
  • 校招竞争激烈，对项目经验和AI实际应用要求高
  • 现场办公，需适应上海通勤和节奏
  • 适合计算机基础扎实、对音视频和AI驱动开发有浓厚兴趣、渴望在核心技术领域成长的2027届毕业生

缺点 / 挑战

  • 哔哩哔哩作为头部视频平台，音视频业务核心，技术挑战大，成长快
  • 音视频技术门槛高，需要持续学习，工作压力可能较大

角色解读

  • 技术方向可深入流媒体底层，成为音视频领域专家
  • 在大平台积累高并发系统设计经验，向架构师方向发展
  • 结合AI能力，成为自动化运维和智能平台领域的领先者
  • 参与流媒体核心系统（调度、转码、录制、分发）的设计与开发，保障B站视频服务的稳定高效
  • 建设流媒体PaaS平台，将核心能力产品化，支持内部业务复用
  • 负责系统高可用建设，包括监控告警、链路追踪、故障演练等
  • 在日常开发中深度使用AI工具，探索AI辅助运维自动化和智能诊断
  • 扎实的计算机基础（数据结构、算法、操作系统、网络）
  • 熟练使用Golang/Java/Python至少一种，有完整项目经验
  • 熟悉音视频处理技术（FFmpeg、流媒体协议等优先）
  • 具备AI-Native工程思维，能将AI工具融入研发全流程

申请策略

  • 在简历中明确写出AI辅助开发的具体流程和效果
  • 了解B站的技术栈和业务，准备相关场景问题
  • 突出完整的项目经历，尤其是高并发或音视频相关
  • 详细展示使用AI工具（如Claude Code、Cursor）解决实际问题的案例
  • 如果有开源贡献或竞赛获奖，重点提及
  • 提前学习音视频基本概念和常用工具
  • 深入掌握至少一门主流后端语言，并熟悉Linux环境

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目问题
  • 对于系统设计题，先明确需求，再分层思考（接入层、处理层、存储层）
  • 强调数据驱动和可观测性思维
  • 介绍一个你使用AI工具完成的项目，如何拆分需求和验证结果？
  • 如何设计一个高可用的流媒体调度系统？
  • 比较HLS和DASH的区别，适用场景是什么？
  • 面对线上故障，如何利用监控和日志定位问题？
  • 描述一次你解决过的技术难题

职位点评

64
综合评分

大厂核心音视频开发岗，技术前沿成长快，薪资未知，WLB不确定。

从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。

更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿实践、对音视频和AI驱动开发有热情的应届生，对工作生活平衡要求不高者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利

50较低

职位未明确薪资和福利，但作为大厂校招，薪资通常有竞争力，稳定性好。

薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）

成长发展

85较高

职位深度涉及音视频、高并发和AI-Native实践，技术前沿，成长性强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Java、Python、CDN、FFmpeg、HLS、DASH、RTMP、WebRTC、AI工具
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

未提供远程或弹性办公信息，需现场办公，工作地点未明确，WLB未知。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

60中等

视频行业增长快，但岗位社会影响力中性，创新积极。

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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