
【深圳】腾讯pcg社交线 推荐系统/机器学习研究员
岗位职责:
1. 构造科学的建模方法解决实际问题,包括但不限于传统机器学习、深度学习、多任务学习、强化学习、推荐及广告等的算法模型研发和应用。
2. 机器学习,深度学习等前沿技术的研究,结合实际业务场景,进行建模设计和优化,在uplift建模上有实际落地。
3. 结合传统机器学习,实验科学,统计学或运筹学对实际问题的建模优化在业务增长上落地。
3. 负责分布式机器学习算法模型研发,负责机器学习算法模型业务落地的工程架构设计和研发。
4. 分析业务数据,提供可靠的大数据分析建模方案助力产品用户增长,包括离线大数据处理,增长数据指标分析等,提升产品体验和业务指标。
岗位要求:1. 3年以上游戏推荐,广告或推荐算法相关经验;计算机,数学或相关专业本科以上学历,博士优先。
2. 熟悉常用的机器学习算法,对深度学习模型有深刻理解,并有相关实践经验优先。
3. 较好的数理基础,包括统计学、运筹学、实验科学等;较强的逻辑思维能力;良好的数据意识,能结合产品通过数据分析发现有价值信息。
4. 较好的工程开发能力,精通C/C++、python、scala等至少一门编程语言;熟悉Tensorflow等至少一种深度学习框架。
5. 对强化学习有研究,对强化学习的原理和应用场景有理解,有强化学习经验者优先;有大数据处理经验者优先;
6. 良好的团队合作精神,对技术有激情,对数据科学感兴趣。
简历发至:honeyding@tencent.com
[北京/深圳] 腾讯pcg社交线数据分析科学家
岗位职责:
利用定量分析、数据挖掘的专业知识,洞察数据背后的用户行为,理解和衡量我们的产品; 与产品和开发团队合作解决业务问题,预见产品趋势和业务机会; 影响、驱动我们的产品决策和产品改进; 数据科学家在以下方面扮演重要角色: 数据运营:预测和设置产品团队目标,设计实验方案和评估实验结果,监控产品关键指标,洞察指 标变化的根本原因,构建报表和分析报告,构建关键数据集以支持运营和探索性分析,评估和定义数据指标; 用户研究:探索有效的数据分析和实验方法深入研究用户路径和漏斗转化,洞察用户行为和心理,改进产品功能和改善用户体验;为实现用户价值最大化,输出改进建议和提升策略; 决策支持:基于数据分析结论,向产品团队传达业务状况、实验结果等,输出客观评价业务,并提供最佳的落地策略或方案来影响产品团队决策; 探索分析:明确每一个阶段性目标,理解产品生态、用户行为和长期趋势,通过探索分析寻找新的方法以提升关键指标,建立用户行为模型以便分析或赋能产品; 数据基础设施:通过SQL和Python等工具进行分析和编写管道,进行大规模数据清洗和模型训练,完成数据建模
岗位要求:
硕士及以上学历(博士优先),专业不限; 5年以上工作经验(可含科研经历),不限互联网工作背景; 具备大规模数据处理能力,熟练使用SQL等相关数据提取工具和R、Python等相关分析工具; 具有扎实的数理统计知识,如概率论、假设检验、多元统计分析等; 具有通过数据分析与产品和领导团队沟通以影响产品策略的经验; 熟悉A/B Testing实验理论和流程; 掌握和深刻理解常用的机器学习和深度学习算法; 熟悉内容侧算法的优先;
简历发至:honeyding@tencent.com
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