jobber

申请人

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