职位详情

岗位描述
对于一个研究者来说，什么最重要？
是上亿量级的数据，是丰富的应用场景，是超大规模的计算资源，是全谱领域的深厚技术积累，还是追求极致的创新氛围？
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。
在腾讯做研究，「我全都要」从来不是梦。
岗位要求
必须具备的：
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；
4. 优秀的逻辑思维能力，优秀的分析问题与解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
5. 善于沟通，工作积极主动，责任心强，自驱力强，能持续学习，具备良好的团队协作能力。
可以加分的：
1. 在顶级学术会议或期刊发表论文，或ACM编程竞赛/机器学习等竞赛获奖；
2. 有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验。