智能媒体传输与端智能算法实习生
小红书 · 转正未明
面议
工作城市 上海学历 本科岗位类型 实习实习分类 暑期未明确转正招聘单位 其他项目工作地点 北京市，上海市
内容来自「小红书校园招聘」官方招聘页面 · 采集于 2026-11-09
岗位详情
岗位描述
- 1、参与点播、直播、RTC等场景下智能流媒体传输算法的研究与开发，围绕带宽预测、自适应码率（ABR）、智能预取、拥塞控制、多路径传输等方向，提升播放体验与传输效率； 2、参与端智能算法的研究与落地，融合终端网络、设备性能、播放状态、视频内容与用户行为等信息，探索端侧实时感知、状态预测与自适应决策，优化码率选择、缓冲管理、预取与传输调度策略； 3、探索机器学习、强化学习及大模型在媒体传输中的应用，参与网络状态建模、用户行为预测、传输策略优化与异常诊断，研究端云协同的智能决策方法； 4、参与面向端侧部署的模型轻量化与推理优化，探索模型蒸馏、剪枝、量化等方法，综合考虑预测效果、推理时延、内存与功耗，推动算法在真实终端环境中的验证与应用； 5、参与以用户体验为目标的QoE建模与实验评估，围绕清晰度、卡顿、首帧、时延及流量消耗等指标开展联合优化，完成数据分析、仿真实验与效果验证；参与QUIC、MoQ、内容感知传输及AI多模态实时传输等前沿方向的探索。
岗位要求
- 1、计算机、通信、电子信息、自动化、人工智能、应用数学等相关专业，本科及以上学历； 2、具备扎实的计算机网络、算法与数据结构基础，熟练掌握C/C++、Python等至少一种编程语言，具有良好的算法实现和系统实验能力； 3、熟悉流媒体传输、拥塞控制、带宽预测、ABR、智能预取、QoS/QoE建模等一个或多个方向； 4、了解RTMP、HTTP-FLV、HLS、DASH、WebRTC、QUIC、MoQ等协议或媒体系统，有相关算法优化、系统开发或开源项目经验者优先； 5、了解机器学习与深度学习的基本方法；具有强化学习、时序预测、离线策略学习或AI for Network相关研究经验者优先； 6、具有大模型在时序数据建模、网络诊断、策略生成或智能体决策等方向的研究经验者优先； 7、在SIGCOMM、NSDI、CoNEXT、INFOCOM、MobiCom、MMSys等相关会议或期刊发表论文，或具有高质量开源项目及代表性研究成果者优先； 8、有责任心，积极主动，有良好的沟通能力和团队协同工作意识。