腾讯数据科学专家
任职要求
1.在数据挖掘的一个或多个领域有不错的学术或工业产出； 2.编码能力良好，熟悉分布式计算框架，能较好地根据业务场景针对性改进模型和算法； 3.熟悉大模型分布式训练，调优，调试； 4.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 5.有较强的研究能力，在数据挖掘、大数据相关领域的学术期刊、会议上有高质量的学术成果； 6.责任心强，良好的业务意识，团队合作能力和沟通协调能力。 加分项 1.热爱游戏，游戏体验经验丰富，行业敏感度高，紧贴市场信息潮流； 2.有海量数据挖掘经验； 3.熟悉图计算相关算法、因果推断模型、最优化算法； 4.在推荐系统, AutoML, 机器学习模型加速领域有相关研究工作经验。
工作职责
1.利用统计学习、数据挖掘、推荐算法等方法，设计和优化用户模型，为产品设计研发及运营提供数据支持； 2.负责游戏海量数据分析任务，包括但不限于：社交网络分析，聚类分析，用户画像，异常用户挖掘等； 3.优化现有线上算法，结合实际业务需求与数据，利用分布式计算框架，研发高效可靠的数据挖掘解决方案； 4.关注行业前沿动态，保持行业敏感度，对竞品有专业的研究和分析。
你负责游戏中算法应用相关的数据分析工作，具体包括但不限于： 1.深入理解游戏内各类算法的应用场景，如推荐算法、匹配算法、AI 行为算法等，做收益可行性分析，确定各模块投产比，并协助产品做好整个业务规划。 2.设计针对AI模块的的数据分析框架与指标体系，精准评估算法效果。 3.持续跟踪算法在游戏运营过程中的表现数据，通过多维度分析（如用户行为、留存率、付费转化等），挖掘算法存在的问题与优化空间，形成专业的数据分析报告，为算法迭代提供数据支持与决策建议。 4.与算法工程师、游戏策划、运营等团队紧密协作，将业务需求转化为数据分析任务，推动数据洞察在实际工作中的落地，促进算法应用与游戏业务的深度融合。 5.探索新的数据分析方法与工具在游戏算法应用场景中的应用，提升数据分析效率与深度，为团队提供数据分析能力支持。
1、设计供应链策略及运筹模型，帮助优化仓网结构、库容规划、铺备货计划、货品采购等各环节； 2、搭建供应链仿真系统模拟综合效果，并通过数值搜索方法优化重要参数，提升各策略模型的有效性； 3、完成各类因果推断分析，在复杂业务场景中使用实验/非实验数据归因异动并推断效果； 4、研究并设计合理的科学实验流程，为公司构建灵敏、准确、有效的实验平台；
1、建立并完善迭代风险相关模型，赋能生态治理策略体系，指标驱动商业生态与体验； 2、系统化管理指标体系，长期追踪监测指标并做异动归因分析，协助核心指标的如期达成； 3、持续迭代数据相关基础建设，打造适应业务发展的高效率数据科学工具； 4、挖掘并量化安全性指标，验证指标间的勾稽关系，寻求增长、风控、体验、效率间的最优解； 5、周期性业务复盘，将关键数据分析结果转化为有效的业务洞察或经营决策依据，向决策及协同团队清晰呈现。
1、策略输出：为市场侧活动提供的热点事件&货品方向研究、人群挖掘策略、问题诊断等方向的策略研究； 2、业务支持：支持市场侧活动的落地，验证前置策略有效性和后期迭代，为后续活动提供准确的策略度量； 3、数据科学：基于商业化、电商、内容等多方向数据下探，打造科学度量的分析模型，为活动标准化验证提供支持。