【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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