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CDN流量预测算法实习生-音视频技术

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  • 算法

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部门介绍

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。 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. 负责构建和优化CDN边缘带宽的流量预测模型,涵盖天/月/季度预测任务,提升预测准确率与稳定性,支撑CDN节点调度、带宽资源规划等业务决策;
  2. 调研并引入前沿时序预测算法,结合传统统计学习方法,进行模型选型、训练、调优及迭代升级;
  3. 负责预测模型的工程化落地,与研发团队协作完成模型部署、监控、运维及效果复盘,解决实际业务中的流量预测相关问题;
  4. 沉淀流量预测算法方法论与最佳实践,输出技术文档、模型说明文档,推动团队技术能力提升。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 2027届本科及以上学历在读,计算机科学、软件工程或相关专业优先;
  2. 精通至少一种编程语言(Python/Golang/Java/Scala),熟练使用机器学习/深度学习框架;
  3. 深入理解时序预测相关算法原理(如ARIMA、SARIMA、LSTM、Transformer、Prophet等),具备独立设计、开发、优化时序预测模型的能力;
  4. 具备良好的逻辑思维能力、问题解决能力,能够快速定位并解决模型训练、落地过程中的技术问题;
  5. 有CDN流量预测、网络边缘节点流量调度、带宽资源规划相关项目经验者优先;
  6. 具备良好的沟通协作能力、团队合作精神,有较强的学习能力和技术钻研精神。 加分项:
  7. 有大规模时序数据处理、模型并行训练经验者;
  8. 在Kaggle等算法竞赛中获得过优异成绩,或有相关学术论文发表者。

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