腾讯招聘技术研究-机器学习方向
招聘职位:
技术研究-机器学习方向 搜索同类职位
岗位职责:
作为机器学习方向的研究工程师,你可以:
1、了解腾讯的数据,负责海量数据的分析和挖掘工作,构建多个业务领域内的用户画像体模型;
2、负责机器学习(尤其是深度学习领域)的算法和模型开发,包括但不限于:神经网络模型设计,超参数优化,各种学习和优化方法尝试;
3、对业务方已有的算法和模型的分布式实现进行加速,丰富公司内部的公用并行算法库;
4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案;
5、对计算机视觉、语音识别、自然语言处理、精准推荐等领域提供模型支持,进行创新应用试验和落地产品开发。
岗位要求:
1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士;
2、熟悉常用机器学习算法,尤其是深度学习、增强学习等相关领域,对模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用,有扎实的基础,深入的理解和浓厚的兴趣;
3、熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言,有较强动手能力。了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个:Spark,XGBoost,Caffe,Tensorflow等;
4、乐于动手,有良好的逻辑思维能力和数据敏感度,能够熟练阅读和编写英文论文,具有优秀的新技术研究能力。
加分项:
在NeurIPS、ICML、KDD、AAAI、IJCAI、UAI、AISTAT、ICLR、ECMLSIGIR等机器学习领域会议或期刊以第一作者发表过文章,或者有相关的开源项目贡献经验。
岗位介绍:
对一个研究者来说,
丰富的应用场景、全谱领域的技术积累、追求极致的氛围都很重要,
而你正是其中一员!
作为机器学习方向的研究工程师,你可以:
1、了解腾讯的数据,负责海量数据的分析和挖掘工作,构建多个业务领域内的用户画像体模型;
2、负责机器学习(尤其是深度学习领域)的算法和模型开发,包括但不限于:神经网络模型设计,超参数优化,各种学习和优化方法尝试;
3、对业务方已有的算法和模型的分布式实现进行加速,丰富公司内部的公用并行算法库;
4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案;
5、对计算机视觉、语音识别、自然语言处理、精准推荐等领域提供模型支持,进行创新应用试验和落地产品开发。
岗位要求:
1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士;
2、熟悉常用机器学习算法,尤其是深度学习、增强学习等相关领域,对模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用,有扎实的基础,深入的理解和浓厚的兴趣;
3、熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言,有较强动手能力。了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个:Spark,XGBoost,Caffe,Tensorflow等;
4、乐于动手,有良好的逻辑思维能力和数据敏感度,能够熟练阅读和编写英文论文,具有优秀的新技术研究能力。
加分项:
在NeurIPS、ICML、KDD、AAAI、IJCAI、UAI、AISTAT、ICLR、ECMLSIGIR等机器学习领域会议或期刊以第一作者发表过文章,或者有相关的开源项目贡献经验。
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