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Posted:
June 10, 2026
Location:
Shenzhen, Guangdong Province, China
Job Description
Project W-推荐算法工程师 深圳 分享 渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。 岗位职责 1.游戏化 Feed 流研发： 负责核心推荐算法的迭代，针对游戏化内容（短视频、游戏关卡、互动素材）优化召回、排序及多样性控制，提升用户沉浸度与留存；
2.大模型与生成式推荐： 探索 LLM/VLM 在推荐链路的深度结合，利用大模型优化游戏内容的语义特征提取，以及在 Feeds 流中实现交互式的内容分发；
3.用户行为深度建模： 针对“游戏+社交”的复杂行为，建模用户在互动体验中的超长序列和实时反馈，提升跨场景（视频流到游戏场景）的推荐一致性；
4.强化学习与长期价值： 运用强化学习（RL）优化推荐策略，平衡用户即时点击（CTR）与长期活跃（LTV），构建动态的个性化分发机制。 岗位要求 1.专业背景： 计算机、数学、自动化等相关专业本科及以上学历，具备扎实的算法与数据结构功底；
2.算法核心： 精通深度学习、推荐算法（如 Transformer-based models, MTL, DRL）；
3.对 LLM/AIGC 领域有浓厚兴趣或研究经验，了解多模态表示学习（Representation Learning）；
4.编程与工程： 优秀的编码能力，熟悉 Python/C++，熟悉分布式训练（TensorFlow/PyTorch）及高性能在线推理；
5.综合能力： 具备优秀的数据敏感度，能从复杂的游戏化交互数据中提取关键特征，对解决挑战性问题充满热情。 加分项 1.行业背景： 有短视频平台或大型游戏公司推荐系统研发背景；
2.学术/竞赛： 在 KDD、NeurIPS、RecSys、CVPR ...
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3.用户行为深度建模： 针对“游戏+社交”的复杂行为，建模用户在互动体验中的超长序列和实时反馈，提升跨场景（视频流到游戏场景）的推荐一致性；
4.强化学习与长期价值： 运用强化学习（RL）优化推荐策略，平衡用户即时点击（CTR）与长期活跃（LTV），构建动态的个性化分发机制。
2.算法核心： 精通深度学习、推荐算法（如 Transformer-based models, MTL, DRL）；
3.对 LLM/AIGC 领域有浓厚兴趣或研究经验，了解多模态表示学习（Representation Learning）；
4.编程与工程： 优秀的编码能力，熟悉 Python/C++，熟悉分布式训练（TensorFlow/PyTorch）及高性能在线推理；
5.综合能力： 具备优秀的数据敏感度，能从复杂的游戏化交互数据中提取关键特征，对解决挑战性问题充满热情。
2.学术/竞赛： 在 KDD、NeurIPS、RecSys、CVPR ...
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Job Type:
Full-time
Location:
Shenzhen, China
Posted:
June 10, 2026
Deadline:
July 20, 2026