首页版面好友提醒登录
返回求职信息发布版 同主题展开

【社招】微软算法工程师-老板是校友

RobertRobert 2024-12-27 08:54:32
#23597

有佬最近看机会的吗,微软Microsoft AI最近招人,Title是Applied Scientist(all level),WLB,一般6-7点下班,支持WFH,感兴趣的佬可以私我,简历直推老板

简历站内发我,或者邮箱:2446364726@qq.com


Profession

Research, Applied, & Data Sciences

Discipline

Applied Sciences

Employment typeFull-Time


Overview

Are you interested in building personalized recommendation for billions of users, especially in various verticals, like finance, sports, gaming?

CS Vertical lnsights team in Content Service organization is building personalized recommendation in various product, including MSN andEdae / Windows taskbar integration, etc, Our team focus on whole recommendation stack building, especially the modeling parts in diferentrecommendation layers, including document understanding, segment recall, user profile modeling, personalized ranking, diversityoptimization, etc.

If you're looking for one team to utilize your ML skils to optimize user engagement of real product, grow your ML skills by iterating againstusers' feedbacks and resolving real product challenges, this is the team for you!

Responsibilities

As the Applied Scientist in the team, your major responsibilities including

Thinking through the product scenarios and goals, identify key challenges, then fit the scenario asks into ML tasks, design experimentalprocess for iteration and optimization.。Model training. evaluation, optimizing, pipeline building, collaborating with platform team on online serving and perf optimization for

shipping.

Keeping on track of research trends in the fields of personalized recommendation, deep learning and Al.

Work independently and collaboratively with other research teams and product teams.


Qualifications

Master / PhD in computer science or related fields focuson machine learning and Al.3+ years' experiences in areas of machine learning,natural language processing or large-scale data mining.Solid coding skill and good experience on deeplearning framework.

Preferred:

Working / research experiences on personalized

recommendation areas is good plus.

Good communication skills and self-motivated.