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Joey0415
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百度推荐策略部-招聘:社招 + 20 年毕业生(校招补招)+ 21 年毕业实习生

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  •   Joey0415 2020-01-17 10:40:46 +08:00 3513 次点击
    这是一个创建于 2113 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    百度推荐策略部-招聘:社招 + 20 年毕业生(校招补招)+ 21 年毕业实习生

    <部门介绍> 推荐策略部坐标百度双引擎(搜索+信息流)核心业务,以 Feed 推荐体验的最终呈现,提供推荐能力平台化服务。通过 Feed 推荐策略、产品功能策略、生态协同、人机结合以及内容理解、优质识别和挖掘、低质识别等并行输出,将服务运用于百度 APP、搜索、地图等产品。部门汇聚公司顶尖的算法人才,可以接触到业界最前沿的算法技术,是难得的职业生涯起点优选。

    <简历接收邮箱> [email protected]

    <职位 1> 北京-机器学习 /数据挖掘 /自然语言处理工程师------社招 + 校招补招 + 实习生 面向:有一年以上相关工作经验 --- 社招 面向:20 年毕业同学招聘正式员工 --- 校招补招 面向:21 年毕业同学招聘实习员工(实习时间 4 个月以上) --- 实习生 岗位职责: -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 -大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 -通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长 岗位要求: -具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验:机器学习 /数据挖掘 /深度学习 /信息检索 /自然语言处理 /机制设计 /博弈论 -至少精通一门编程语言,熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 具有以下条件者优先: -熟悉文本分类、聚类、机器翻译,有相关项目经验 -熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算,有相关项目经验

    <职位 2> 上海-数据研发与数据挖掘工程师 面向:面向 21 年毕业同学招聘实习员工 岗位职责: -基于海量用户行为日志,针对不同的业务,能够准确、高效的完成日志的清洗、计算、存储和数据分析相关工作 -基于海量数据,通 hadoop、spark、Hive 等分布式大数据工具,完成产品的用户 /渠道 /运营等数据分析工作,分析用户行为和用户特征,发现用户痛点,研究解决方案 -通过数据分析挖掘并研究用户需求,产出分析成果为产品改进提供数据支持,帮助完成产品优化 -完成数据平台的新功能 API 开发 岗位要求: -计算机、数据挖掘、机器学习、计算数学相关专业本科及以上学历优先 -至少熟悉一种大数据处理技术,如 MapReduce、Hive、Spark -至少熟悉一种脚本语言,如 python、shell、php; -有良好的逻辑思维能力、沟通协调能力、数据建模能力 -熟悉常用数据结构、算法

    7 条回复    2020-02-19 00:08:18 +08:00
    TheWalkingDead
        1
    TheWalkingDead  
       2020-01-17 12:52:29 +08:00
    和算法部啥区别
    zbl430
        2
    zbl430  
       2020-01-17 17:55:50 +08:00
    自然语言处理工程师
    gcggg
        3
    gcggg  
       2020-01-17 19:18:57 +08:00
    数据研发与数据挖掘工程师 实习生面试准备些什么呢?
    Joey0415
        4
    Joey0415  
    OP
       2020-01-17 19:56:28 +08:00
    @TheWalkingDead 没有算法部,或者说你说的算法部就是策略部
    Joey0415
        5
    Joey0415  
    OP
       2020-01-17 19:56:54 +08:00
    @gcggg 常用的机器学习模型吧
    zbl430
        6
    zbl430  
       2020-01-19 11:49:36 +08:00
    发送没得到回复是不是就是被 pass 掉了(不合格)?
    Joey0415
        7
    Joey0415  
    OP
       2020-02-19 00:08:18 +08:00
    @zbl430 不好意思,没有看到你的消息。这个是由部门的其他同学选择面试,我只负责递下简历 :)
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