腾讯技术研究-推荐算法方向
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、数学、人工智能等相关专业； 2、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言； 3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟练掌握Tensorflow/Pytorch等至少一种主流深度学习框架，了解 Hadoop/Spark/Flink等大数据平台工具的使用…
工作职责
作为推荐算法方向的研究工程师，你可以： 1、负责推荐系统中具体推荐业务的召回、排序等模型算法及策略的设计与优化； 2、深入理解业务场景，通过对数据的敏锐洞察挖掘产品潜在价值和需求，针对现有业务场景特点优化推荐策略和模型，不断提升用户体验和业务指标； 3、基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术的研发工作，通过技术创新推动产品成长，包含但不限于推荐多模态大模型、图神经网络、多任务学习、超长序列建模、强化学习等技术方向。
作为推荐算法方向的研究工程师，你可以： 1、负责推荐系统中具体推荐业务的召回、排序等模型算法及策略的设计与优化； 2、深入理解业务场景，通过对数据的敏锐洞察挖掘产品潜在价值和需求，针对现有业务场景特点优化推荐策略和模型，不断提升用户体验和业务指标； 3、基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术的研发工作，通过技术创新推动产品成长，包含但不限于推荐多模态大模型、图神经网络、多任务学习、超长序列建模、强化学习等技术方向。
作为推荐算法方向的研究工程师，你可以： 1、负责推荐系统中具体推荐业务的召回、排序等模型算法及策略的设计与优化； 2、深入理解业务场景，通过对数据的敏锐洞察挖掘产品潜在价值和需求，针对现有业务场景特点优化推荐策略和模型，不断提升用户体验和业务指标； 3、基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术的研发工作，通过技术创新推动产品成长，包含但不限于推荐多模态大模型、图神经网络、多任务学习、超长序列建模、强化学习等技术方向。
作为推荐算法方向的研究工程师，你可以： 1、负责推荐系统中具体推荐业务的召回、排序等模型算法及策略的设计与优化； 2、深入理解业务场景，通过对数据的敏锐洞察挖掘产品潜在价值和需求，针对现有业务场景特点优化推荐策略和模型，不断提升用户体验和业务指标； 3、基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术的研发工作，通过技术创新推动产品成长，包含但不限于推荐多模态大模型、图神经网络、多任务学习、超长序列建模、强化学习等技术方向。
1、参与亿级用户规模视频推荐和交互产品推荐，提升用户体验、时长、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据和视频数据，挖掘用户侧和item侧有效特征，提升推荐效果； 3、参与机器学习、深度学习领域研发工作，不限于网络模型设计与优化； 4、探索多模态大模型的前沿技术，通过加强视频和文本的理解，提升产品体验和业务效果。