【腾讯、QQ音乐、蚂蚁、华为等】招聘信息汇总
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腾讯（一）
工作内容：
参与腾讯PCG用户隐式画像中台建设，技术驱动，推进深度推荐算法领域模型建设沉淀，并在全PCG多业务场景落地应用，包括但不限于用户建模、召回、排序等相关模块；参与前沿超大规模复杂模型创新、平台建设等相关工作，基于全PCG丰富的应用场景和海量的数据，持续提升算法技术深度并赋能PCG多业务。
任职要求：
1. 熟悉机器学习、深度学习常见算法理论
2. 熟悉至少一种开发语(C++/Python/Scala等)，有扎实的编程基础、良好的代码风格
3. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），熟悉spark、hadoop等分布式计算编程框架
4. 具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力
加分项：1. 大规模业务场景下深度学习模型的开发经验或大规模AI平台建设相关经验 2. 领域内顶级学术会议论文
工作地点：
腾讯北京总部大厦
腾讯（二）
QQ音乐
【QQ音乐-数据科学实习生】
工作地点：深圳
岗位职责：
1、负责QQ音乐内容相关的理解、分析和挖掘，通过数据模型来驱动产品决策；
2、和推荐，产品，运营等团队紧密合作，来推动集团重点内容的分析和宣发；
3、结合平台的海量用户行为特征等，对内容进行深入的价值评估和挖掘；
4、通过A/B Test等工具来实现和落地高效的内容-流量分发机制。
岗位要求：
1、有相关工作经验，计算机、统计、数学等专业背景优先；
2、熟练使用sql、python编程，熟悉spark/hadoop等大数据处理框架优先；
3、良好的沟通能力、团队合作精神、工作规划能力和主动意识，能够独立完成数据分析项目并落地；
4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B test, 产品方案）能力；
5、良好的团队合作意识，至少实习3个月，一周能实习5天的优先。
【联系方式】
简历可发送至
简历命名
【实习】名字-学校-专业-到岗时间-可实习时长
华为
蚂蚁集团
部门：蚂蚁集团大数据部
岗位：数据产品经理暑期实习生，有转正机会
岗位要求：
我们正在寻找对产品有热情有追求的你，用伟大的产品和世界对话：
• 我们希望你能始终保持一颗好奇心，持续思考事物的本质，果敢地做出判断，并且始终如一地关注细节。
• 我们希望你对数据足够敏感，不断探寻数据背后的Why，发现数据中蕴含的巨大能量。
• 坚持做对的事，始终把实现客户价值放在首位。
• 面向本科及以上2022届应届毕业生，计算机相关专业、信息与通信工程、管理学、经济学、统计学、心理学、社会学、应用数学等专业优先。加入我们，一起改变世界吧！
有意可发送简历到ld275052@antgroup.com获得内推机会，期待你的加入！
上海淘利资产管理有限公司
实习岗位工作内容：
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基于策略开发平台，遵循开发流程和规范，研发交易投资策略；
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熟悉股票、期货、期权等交易品种，研究相应的交易策略；
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监控市场和投资组合，防范风险并优化策略组合；
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配合软件开发工程师开发、优化有关交易系统。
任职要求：
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全日制本科及以上学历学位，统计、数学、金融工程、计算机等相关专业，复合背景优先，2021年毕业；
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善于数据整理分析和建模，熟悉相关理论和工具；
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熟练掌握使用Matlab、Python、R等相关统计建模语言，其中必须熟练掌握Python；
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实习每周三天以上，实习合格可留用，输出方向岗位为风控、交易或研究；
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敬业、主动、勤奋，良好的团队合作意识；
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建模、金融等相关竞赛获奖者优先；
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具有股票、期货、期权等量化策略开发、交易经验者优先；
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拥有证券从业资格、基金从业资格、期货从业资格，CFA者优先。
公司简介：
上海淘利资产管理有限公司2011年5月成立于上海张江高科技园区，作为国内量化投资领域一流的私募公司，淘利资产拥有一支由47人组成的高素质、专业化投研团队，投研人员均具有良好的教育背景和丰富的投资经验，主要成员毕业于上海交大、复旦、清华、北大、南京大学、普林斯顿大学、明尼苏达大学、库朗数学科学研究所、伊利诺伊理工大学、美国纽约州立大学、伦斯勒理工学院等海内外知名院校。
地址：上海浦东张江高科技园区盛夏路500弄1号5楼
联系邮箱：geyong2006@126.com
待遇：150-180元每天
快手
【暑期实习】算法实习生-【电商生态】
职位描述
1、分析海量商品数据和电商用户行为数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，建设健康繁荣的社区电商生态；
2、通过超大规模机器学习模型和系统，优化电商社区生态各项指标；
3、持续优化，应用数据AI能力提升审核运营人效。
任职要求
1、计算机科学或其他相关专业，本科及以上学历，每周至少4天，连续实习3个月以上；
2、熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力，扎实的数据结构和算法功底；
3、良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现关键特征；善于阅读文献，快速学习；
4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、深度学习中一项或多项，具备实际工作经验；
5、适应业务高速发展带来的压力，持续稳定的输出；
6、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验者优先；
7、有ACM / Topcoder Algorithm，Kaggle或类似算法竞赛经历者优先。
END
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