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1. 負(fù)責(zé)供需策略算法框架的創(chuàng)新與業(yè)務(wù)落地，驅(qū)動騰訊內(nèi)容產(chǎn)品矩陣的供給效率優(yōu)化，建立回歸/分類等相關(guān)性與因果性機(jī)器學(xué)習(xí)模型，與多業(yè)務(wù)目標(biāo)的統(tǒng)籌規(guī)劃算法框架； 2. 負(fù)責(zé)內(nèi)容畫像、用戶畫像的挖掘，使用量化模型建模有業(yè)務(wù)價值的內(nèi)容、用戶聚類； 3. 制定內(nèi)容生態(tài)規(guī)則，基于內(nèi)容消費、生產(chǎn)、交互等行為的供需分析與因果推斷，與上下游團(tuán)隊共同推動內(nèi)容生態(tài)的牽引機(jī)制； 4. 搭建在線機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，評估、預(yù)測內(nèi)容生態(tài)多維度業(yè)務(wù)指標(biāo)，開發(fā)決策工具。

1. 五年以上大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗，有推薦、定價、搜索、廣告等智能系統(tǒng)項目經(jīng)驗，計算機(jī)/統(tǒng)計/統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè)研究生及以上學(xué)歷； 2. 扎實的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘理論能力，掌握深度學(xué)習(xí)算法（DeepWide/CNN/GRU/Multi-task Leanring），有因果推斷、自然語言處理經(jīng)驗優(yōu)先； 3. 有多目標(biāo)統(tǒng)籌規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃經(jīng)驗優(yōu)先； 4. 熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet，熟悉底層架構(gòu)與實現(xiàn)機(jī)制；