腾讯腾讯游戏-资深匹配算法工程师（上海/杭州）-新星引力计划
任职要求
1.全日制硕士研究生及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2.熟悉常用的数据挖掘、机器学习算法和深度学习算法； …
工作职责
1.负责腾讯游戏新一代匹配系统的算法设计和业务落地工作； 2.分析游戏数据，实现实时胜率预测、玩家状态判定、角色平衡性分析及⽤户体验分析算法； 3.参与腾讯游戏项目，推动匹配系统的创新。
1、负责B站1亿日活规模的电商个性化推荐算法：包括商品推荐、直播推荐、短视频推荐等；优化场景包含单列、双列、商城等多个位置。 2、通过深度学习、迁移学习、多任务学习、强化学习等技术提升信息匹配的效率，改善用户体验； 3、分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测，提升推荐的精准性； 4、挖掘优质商品和up主，构建良性的循环机制，优化内容电商生态，探索高效的商业模式，提升内容生态健康程度等 5、通过模型、算法和工程创新，实现一流的电商推荐算法和系统。
1) 负责文本和语音智能客服中相关NLP等算法的实现和深度应用； 技术点如：语义匹配、多轮对话、智能问答、信息抽取、语音算法、推荐算法等； 2) 负责客服系统的全面智能化改造，提升系统运行效率和稳定性； 3）参与AI新技术研究和应用方案落地，包括大模型，虚拟人等。
1.跟进多模态大模型的最新研究进展和技术实现（包括但不限于视频理解、视频问答、视频caption等），将多模态大模型内容理解能力与广告业务相结合，提升广告模型匹配效率 2.跟进和研发基于扩散模型的图像生成、视频生成等前沿技术，用于广告图片、视频等创意素材的内容生成 3.跟进和研发大语言模型LLM的指令微调、RLHF 等技术，结合广告业务场景落地关键词提取、智能对话、广告标题或文案生成等多个下游任务 4.结合上述多模态理解和AIGC生成能力，构建自动化素材生产和投放优化平台，挖掘站内优质内容，自动化编辑、剪辑制作素材，并基于数据驱动优化素材投前、投中环节的效果
1、参与B站商业模型的效果优化以及研发工作； 2、研发超大规模深度学习推荐模型，从用户全域行为数据中刻画、挖掘以及理解用户商业兴趣与意图，并结合产品/商品/服务以及多模态内容理解等技术，不断提升用户商业内容的匹配精准度。 3、了解主流推荐、广告或电商等检索系统架构，能够从全系统视角进行链路效率优化 4、有C端+B端视角，理解客户需求并能转化成可求解问题以及产品能力，提升客户在b站的营销效率。