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腾讯数据科学平台研发工程师(深圳/北京)

社招全职TEG技术地点:深圳状态:招聘

任职要求


1.硕士及以上学历,计算机科学、数据科学、统计学、应用数学等相关专业,掌握常用的统计学方法,熟悉常用的因果推断方法,熟练使用SQLPython;
2.具备优秀的代码工程能力,精通java,熟悉spring cloud、k8s、微服务,服务治理;
3.熟悉DATA+AI,拥有工具类产品相关…
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工作职责


1.负责数据科学平台dataops+mlops+devops相关工具链(包括Notebook、数据标注、合成、特征、模型、推理、Agent应用等)的设计和开发工作;
2.负责优化系统架构,提升在线特征、推理等服务的性能和稳定性,提升研发质量和效率。
包括英文材料
学历+
数据科学+
因果推断+
SQL+
Python+
Java+
还有更多 •••
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社招3年以上A131088B

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、与TikTok产品工程团队合作,构建新产品,并增强现有产品,以满足业务需求; 2、理解、应用和使用TikTok的产品和创新技术,与合作伙伴一起识别、开发和最大化新的和现有的商业前景; 3、与客户合作伙伴团队建立密切的合作伙伴关系,以识别潜在的商业机会并支持他们实现业务目标; 4、设计和建立端到端系统和启动计划战略;与跨职能团队合作,启动生产级代码,重点是长期可运维性和可扩展性,以及适用的留档和测试计划; 5、将跨职能合作伙伴与项目完成目标对齐;与内部和外部利益相关者建立和培养关系;使用数据通过展示业务价值和影响来影响决策。

更新于 2025-04-02上海
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社招3年以上TEG技术

1.基于开源项目 Ray,打造业内领先的通用分布式计算引擎,包括但不限于以下方向:引擎内核(分布式Task调度与执行)、分布式数据处理框架、分布式在线服务编排框架等; 2.面向 Data + AI,支持和拓展以 Ray 为 infra 的多种业务场景,包括但不限于以下方向:数据科学、大模型训练数据管道服务、在线推理与离线推理、AI Agent与应用系统、隐私计算、图计算等; 3.与 K8S 深度融合,建设云原生环境下超大规模分布式系统的服务能力与平台化能力,为业务提供高可用、可扩展、高易用性的集群化服务; 4.参与开源共建与合作,提升团队与个人在业界的影响力。

更新于 2025-06-09北京
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社招5年以上TEG技术

1.与PaaS平台/引擎团队一起完成数据中心图形GPU架构的核心技术探索、研发及落地; 2.负责图形GPU架构分析及设计,对图形管线、计算核心、内存子系统等架构进行评估优化; 3.负责分析、建模和优化GPU在图形及并行计算场景下的应用性能,根据性能瓶颈点提出架构优化方案; 4.负责未来自研GPU架构/设计的规划,跟踪OpenGL Es/Vulkan/DX等API演进,并推动技术产品化落地。

更新于 2025-06-06深圳
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社招A80728A

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 课题介绍: 多模态模型能帮助提取视频的多模态内容信息,单用户对内容的注意力是个性化的,所以基于对比学习或者生成式学习得到的内容信息无法能和推荐系统相匹配,如何将基于纯内容信号得到的多模态信息用到推荐系统里目前是一个开放的话题我们希望通过多模态模型和推荐系统联合建模的方式来个性化的提取用户 - 内容的联合信号,并能实现内容建模和个性化建模的双重提升。 1、探索多模态模型,包括多模态预训练,多模态LLM; 2、将多模态模型应用于图像/视频的生成创作、逻辑推理、深层语义理解、视频语义压缩、视频高光判断等; 3、探索LLM、多模态等的高效Finetuning技术和推理技术,保证模型在业务场景中的快速适配和高效调用; 4、主要研究方向包括:多模态预训练、图片和视频的生成、图片和视频风格迁移、跨模态检索、大模型多标签分类、半监督学习、自监督学习。

更新于 2025-05-27北京