到岗时间：1个月之内
婚况要求：不限婚况
岗位职责：负责腾讯PCG内容产品的个性化推荐算法研究，跟进前沿算法在推荐系统的创新应用，比如负责用户表示学习，LSTM/Transformer/Graphembedding对用户行为建模；
负责研究排序模型，Listwise排序模型，多目标的网络设计实现、强化学习RL在App内消费互动的建模等；
研究的算法能影响每天上亿用户的消费，内容形态丰富包括图像、文本、视频、音频，研究的算法需要能应用到产品中，面对高并发的场景，算法工程都充满挑战，因此希望算法工程并重，除了算法能力，最好有较好的MachineLearningSystem的系统编程能力；
岗位要求：1）深入科研能力强，动手能力强，能独立分析解决问题，跟进最新算法前沿进展并能应用和创新；
2）有较好的系统编程能力，实战能力好；
3）熟练掌握Tensorflow/Caffe/PyTorch/Mxnet一种框架开发；
4）有推荐系统/搜索/广告等相关算法经验的优先；
5）有NIPS/ICML/IJCAI/RecSys/AAAI/KDD等顶会或期刊论文者优先；
6）熟悉python/C /scala，有大数据计算框架如Hadoop,Spark开发经验者优先；
7）有大规模机器学习研究或分布式计算经验优先，在并行算法优化、并行通信优化有经验
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