1.熟练掌握NLP、CV、ML基础理论和算法,在一个或多个领域能够独立开展研发工作;
2.熟练掌握python、golang、C/C++等语言编程,优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情;
3.较强的算法实现能力,熟悉深度学习平台如tensorflow,pytorch,caffe等;
4.有较强的研究能力,如在NLP/CV/推荐/搜索领域顶级会议发表过高质量论文者优先
5.有较强的代码能力优先,获得过ACM或其他商业代码竞赛的荣誉,如ACM区预赛金牌、NOI银牌以上等;或代码开源在github上并有较大影响
6.熟悉推荐系统,有搜索、推荐、机器学习平台等系统研发经验的优先
负责腾讯新闻的基础算法研究和应用,提升内容理解和推荐分发效果。建设通用学习框架,实现更加智能的端到端推荐分发流程。支持推荐中台、内容运营中台等通用基础技术的沉淀和优化,包括内容理解、点击预估、质量分析、主动学习、数据增强、GNN、AutoML等算法优化,具体如下:
(1)图文/视频/生产者/消费者/搜索query等各种内容的理解:基础语义特征,标签提取与分类,事件提取,知识点提取,兴趣点提取,query改写,query意图分析等;
(2)构建生产者/消费者画像,并对相关内容的分发效果进行预估。包括标签、分类、权威度、留存预估、带量预估等;
(3)图文和视频质量分析及优化:识别各种低质和优质图文或短视频,自动纠正或生成更高质量的文章或视频;
(4)通用机器学习算法框架:优化通用基础算法模型,提升各类NLP/CV算法效率,包括大规模预训练学习、主动学习、AutoML、弱监督学习、小样本学习等;
(5)与推荐系统、AB平台打通融合,构建通用敏捷的算法上线和验证系统,深入优化各类算法和特征,与工程同学配合提升业务效果。