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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:tencent:1287398722585903104

算法-强化学习方向

未披露 · 深圳总部 / 北京 · 腾讯

主分类:通用算法研发(其他方向)
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_description": "腾讯是一家互联网科技公司,业务覆盖社交、内容、游戏、云计算、金融科技和人工智能等领域。"
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        "responsibilities": "算法-强化学习方向\n\n基础信息\n招聘项目:应届毕业生\n职位类别:技术\n工作地点:深圳总部 / 北京\n面试城市:远程面试\n事业群:TEG\n部门:腾讯混元AI Data部 / 腾讯AI平台部\n\n岗位职责\n1、参与核心算法研究与应用,聚焦强化学习、模仿学习、元学习等方向,探索前沿技术方案,将研究成果转化为实际应用场景中的效果提升;\n2、深入理解和分析复杂决策场景,设计并优化强化学习算法方案,在训练效率、策略效果、泛化能力等维度持续提升模型表现,推动算法在真实环境中的落地应用;\n3、跟踪强化学习与深度学习前沿技术(如Offline RL、Multi-Agent RL、RLHF、世界模型等),结合实际问题推进技术预研与创新探索;\n4、跨团队紧密协作,理解应用需求并将其转化为可执行的技术方案,在工程实践中锻炼从算法设计到系统落地的全链路能力。\n\n任职要求\n1、包含但不限于计算机、人工智能、自动化、模式识别、电子信息、应用数学、统计学、运筹学等相关专业的博士和优秀硕士;\n2、扎实的机器学习与深度学习基础,对强化学习、模仿学习等算法原理及其应用有深入理解和浓厚兴趣,熟悉常见RL算法(如PPO、DQN、SAC、IMPALA等)及其工程实现;\n3、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,编码能力扎实,熟悉常用算法与数据结构,具备较强的动手能力和快速学习能力,能够独立完成模型搭建、训练与实验调优;\n4、乐于动手实践,有良好的逻辑思维能力和问题拆解能力,能够熟练阅读和撰写英文论文,对将前沿研究成果转化为实际应用充满热情;\n5、具备良好的沟通协作意识,能与研究员、工程师和产品团队高效配合,共同推动技术方案落地。",
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            "Python",
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    "fulltext": "算法-强化学习方向\n算法-强化学习方向\n\n基础信息\n招聘项目:应届毕业生\n职位类别:技术\n工作地点:深圳总部 / 北京\n面试城市:远程面试\n事业群:TEG\n部门:腾讯混元AI Data部 / 腾讯AI平台部\n\n岗位职责\n1、参与核心算法研究与应用,聚焦强化学习、模仿学习、元学习等方向,探索前沿技术方案,将研究成果转化为实际应用场景中的效果提升;\n2、深入理解和分析复杂决策场景,设计并优化强化学习算法方案,在训练效率、策略效果、泛化能力等维度持续提升模型表现,推动算法在真实环境中的落地应用;\n3、跟踪强化学习与深度学习前沿技术(如Offline RL、Multi-Agent RL、RLHF、世界模型等),结合实际问题推进技术预研与创新探索;\n4、跨团队紧密协作,理解应用需求并将其转化为可执行的技术方案,在工程实践中锻炼从算法设计到系统落地的全链路能力。\n\n任职要求\n1、包含但不限于计算机、人工智能、自动化、模式识别、电子信息、应用数学、统计学、运筹学等相关专业的博士和优秀硕士;\n2、扎实的机器学习与深度学习基础,对强化学习、模仿学习等算法原理及其应用有深入理解和浓厚兴趣,熟悉常见RL算法(如PPO、DQN、SAC、IMPALA等)及其工程实现;\n3、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,编码能力扎实,熟悉常用算法与数据结构,具备较强的动手能力和快速学习能力,能够独立完成模型搭建、训练与实验调优;\n4、乐于动手实践,有良好的逻辑思维能力和问题拆解能力,能够熟练阅读和撰写英文论文,对将前沿研究成果转化为实际应用充满热情;\n5、具备良好的沟通协作意识,能与研究员、工程师和产品团队高效配合,共同推动技术方案落地。\n算法-强化学习方向\n\n基础信息\n招聘项目:应届毕业生\n职位类别:技术\n工作地点:深圳总部 / 北京\n面试城市:远程面试\n事业群:TEG\n部门:腾讯混元AI Data部 / 腾讯AI平台部\n\n岗位职责\n1、参与核心算法研究与应用,聚焦强化学习、模仿学习、元学习等方向,探索前沿技术方案,将研究成果转化为实际应用场景中的效果提升;\n2、深入理解和分析复杂决策场景,设计并优化强化学习算法方案,在训练效率、策略效果、泛化能力等维度持续提升模型表现,推动算法在真实环境中的落地应用;\n3、跟踪强化学习与深度学习前沿技术(如Offline RL、Multi-Agent RL、RLHF、世界模型等),结合实际问题推进技术预研与创新探索;\n4、跨团队紧密协作,理解应用需求并将其转化为可执行的技术方案,在工程实践中锻炼从算法设计到系统落地的全链路能力。\n\n任职要求\n1、包含但不限于计算机、人工智能、自动化、模式识别、电子信息、应用数学、统计学、运筹学等相关专业的博士和优秀硕士;\n2、扎实的机器学习与深度学习基础,对强化学习、模仿学习等算法原理及其应用有深入理解和浓厚兴趣,熟悉常见RL算法(如PPO、DQN、SAC、IMPALA等)及其工程实现;\n3、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,编码能力扎实,熟悉常用算法与数据结构,具备较强的动手能力和快速学习能力,能够独立完成模型搭建、训练与实验调优;\n4、乐于动手实践,有良好的逻辑思维能力和问题拆解能力,能够熟练阅读和撰写英文论文,对将前沿研究成果转化为实际应用充满热情;\n5、具备良好的沟通协作意识,能与研究员、工程师和产品团队高效配合,共同推动技术方案落地。\n算法-强化学习方向\n\n基础信息\n招聘项目:应届毕业生\n职位类别:技术\n工作地点:深圳总部 / 北京\n面试城市:远程面试\n事业群:TEG\n部门:腾讯混元AI Data部 / 腾讯AI平台部\n\n岗位职责\n1、参与核心算法研究与应用,聚焦强化学习、模仿学习、元学习等方向,探索前沿技术方案,将研究成果转化为实际应用场景中的效果提升;\n2、深入理解和分析复杂决策场景,设计并优化强化学习算法方案,在训练效率、策略效果、泛化能力等维度持续提升模型表现,推动算法在真实环境中的落地应用;\n3、跟踪强化学习与深度学习前沿技术(如Offline RL、Multi-Agent RL、RLHF、世界模型等),结合实际问题推进技术预研与创新探索;\n4、跨团队紧密协作,理解应用需求并将其转化为可执行的技术方案,在工程实践中锻炼从算法设计到系统落地的全链路能力。\n\n任职要求\n1、包含但不限于计算机、人工智能、自动化、模式识别、电子信息、应用数学、统计学、运筹学等相关专业的博士和优秀硕士;\n2、扎实的机器学习与深度学习基础,对强化学习、模仿学习等算法原理及其应用有深入理解和浓厚兴趣,熟悉常见RL算法(如PPO、DQN、SAC、IMPALA等)及其工程实现;\n3、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,编码能力扎实,熟悉常用算法与数据结构,具备较强的动手能力和快速学习能力,能够独立完成模型搭建、训练与实验调优;\n4、乐于动手实践,有良好的逻辑思维能力和问题拆解能力,能够熟练阅读和撰写英文论文,对将前沿研究成果转化为实际应用充满热情;\n5、具备良好的沟通协作意识,能与研究员、工程师和产品团队高效配合,共同推动技术方案落地。",
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