公司简介：
腾讯是一家世界领先的互联网科技公司，用创新的产品和服务提升全球各地人们的生活品质。
腾讯成立于1998年，总部位于中国深圳。公司一直秉承科技向善的宗旨。我们的通信和社交服务连接全球逾10亿人，帮助他们与亲友联系，畅享便捷的出行、支付和娱乐生活。
腾讯发行多款风靡全球的电子游戏及其他优质数字内容，为全球用户带来丰富的互动娱乐体验。
腾讯还提供云计算、广告、金融科技等一系列企业服务，支持合作伙伴实现数字化转型，促进业务发展。
腾讯2004年于香港联合交易所上市。
更多详情请查看：
https://www.tencent.com/zh-cn/about.html#about-con-1
技术大咖专项
毕业时间：2020年9月-2023年8月的博士同学及2022年9月-2023年8月的本硕同学【中国大陆（内地）以毕业证为准，中国港澳台及海外地区以学位证为准】
招聘岗位：
技术研究-计算机图形学方向
岗位描述：
对于一个研究者来说，什么最重要？是上亿量级的数据，是丰富的应用场景，是超大规模的计算资源，是全谱领域的深厚技术积累，还是追求极致的创新氛围？作为计算机图形学方向的研究工程师，你可以：1、研究几何、纹理、材质的获取、处理、表示和渲染的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题；2、研究虚拟现实环境构建、绘制、显示、人机交互、增强现实、混合现实等关键技术；3、研究异构众核并行环境下的编程语言、开发工具和常用数据结构的设计和高效实现；4、探索可视化与数据挖掘相结合的新型可视分析的理论与算法，研究海量媒体的语义挖掘与检索的理论与方法，研发面向领域的智能信息处理和可视化分析平台；在腾讯做研究，[我全都要]从来不是梦。
岗位要求：
【岗位要求】 必须具备的： 包含但不限于计算机、软件工程、数字媒体技术、信息工程、自动化、电子工程、应用数学、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士； 熟练掌握计算机图形学基础理论和算法，在一个或多个领域（如几何表达、材质建模、光照算法、虚拟现实、人机交互、并行计算、可视化等）能够独立开展研发工作； 熟悉至少一种编程语言，包括但不限于C/C++、python、Java、C#、rust等。 可以加分的： 在SigGraph、EuroGraph、SigGraph Asia、ECCV、CVPR、ACM Transactions on Graphics (TOG)、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics等相关的一流学术会议或期刊以第一或通讯作者发表过文章，有深度学习学术或工程项目经验优先。
工作地点：
深圳总部上海杭州成都北京
技术研究-机器学习方向
岗位描述：
对于一个研究者来说，什么最重要？是上亿量级的数据，是丰富的应用场景，是超大规模的计算资源，是全谱领域的深厚技术积累，还是追求极致的创新氛围？作为机器学习方向的研究工程师，你可以：1.了解腾讯的数据，负责海量数据的分析和挖掘工作，构建多个业务领域内的用户画像体模型；2.负责机器学习（尤其是深度学习领域）的算法和模型开发，包括但不限于：神经网络模型设计，超参数优化，各种学习和优化方法尝试……3.对业务方已有的算法和模型的分布式实现进行加速，丰富公司内部的公用并行算法库；4.对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案；5.对计算机视觉、语音识别、自然语言处理、精准推荐等领域提供模型支持，进行创新应用试验和落地产品开发。在腾讯做研究，「我全都要」从来不是梦。
岗位要求：
必须具备的：包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；熟悉常用机器学习算法，尤其是深度学习、增强学习等相关领域，对模式识别，概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础，深入的理解和浓厚的兴趣；熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力。了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个：Spark，XGBoost，Caffe，Tensorflow等；乐于动手，有良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够熟练阅读和编写英文论文，具有优秀的新技术研究能力。可以加分的：在NeurIPS、ICML、KDD、AAAI、IJCAI、UAI、AISTAT、ICLR、ECMLSIGIR等机器学习领域会议或期刊以第一作者发表过文章，或者有相关的开源项目贡献经验优先。
工作地点：
北京深圳总部上海成都杭州
技术研究-自然语言处理方向
岗位描述：
对于一个研究者来说，什么最重要？是上亿量级的数据，是丰富的应用场景，是超大规模的计算资源，是全谱领域的深厚技术积累，还是追求极致的创新氛围？作为自然语言处理方向的研究工程师，你可以：1、负责自然语言处理的算法研发，包括但不限于语义分析、意图识别、人机对话、语义挖掘、机器翻译、知识图谱、命名实体识别等；2、负责对话系统，尤其是任务导向型对话系统的技术研究，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成、encoder-decoder模型等；3、负责知识图谱相关关键技术研究，解决知识图谱和自然语言深层次表示、理解与计算问题；4、负责NLP前沿问题的研究，结合未来实际应用场景，提供技术解决方案。在腾讯做研究，「我全都要」从来不是梦。
岗位要求：
必须具备的：包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；熟练掌握NLP基础理论和算法，在一个或多个领域（如对话系统、文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）能够独立开展研发工作；熟悉至少一种编程语言，包括但不限于java、C/C++、C#、python等；熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等）。可以加分的：在ACL、EMNLP、SIGIR、NAACL、COLING、IJCAI、AAAI等学术会议或期刊以第一作者发表过文章，有深度学习学术或工程项目经验优先。
工作地点：
深圳总部北京上海杭州
技术研究-多媒体处理方向
岗位描述：
对于一个研究者来说，什么最重要？是上亿量级的数据，是丰富的应用场景，是超大规模的计算资源，是全谱领域的深厚技术积累，还是追求极致的创新氛围？作为多媒体方向的研究工程师，你可以：1.负责口语语言理解、用户意图理解、对话模型、人机对话、深度学习、深度强化学习等算法研究和开发；2.负责语音识别/合成方向的技术研发工作，包括但不限于语音前端处理、声学模型/语言模型的建立、语言解码、语音合成(TTS)等；3.负责针对对话交互的领域知识图谱建设和智能问答；4.负责下一代视频编解码标准研究，负责视频编解码算法实现及优化；5.负责语音识别/合成方向、前沿视频编码技术和前沿视频处理技术等问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案。在腾讯做研究，「我全都要」从来不是梦。
岗位要求：
必须具备的：包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；熟练掌握至少一种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、C#、Python等；有声学、语音信号背景知识、语音识别、分离、合成、说话人识别与日志研发经验；或熟悉HEVC/AVS2等视频编码标准，有VVC或者AVS3标准研究经验，具有扎实的图像、视频处理基础者优先。
可以加分的：在学术会议ICASSP、INTERSPEECH、ISCSLP、ASRU、JVET、iWAENC、WASPAA、AES Convention和期刊以第一作者发表过文章，有丰富项目经验优先。
工作地点：
北京深圳总部成都上海杭州
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