【拼多多社招】


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投递邮箱:tianjin@pinduoduo.com (邮件主题:姓名+岗位+牛客)

1、推荐算法工程师

岗位职责:

1、负责拼多多推荐算法研发,效果优化,保障相关推荐场景有良好的用户体验和持续的指标提升;

2、深入理解用户在拼多多的各类行为,构建用户和商品的画像体系;

3、通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析,挖掘算法驱动业务的增长点,并推动落地;

4、研究机器学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法,结合业务做算法改进和技术创新;

任职要求:

1、计算机相关专业,本科及以上学历,1年以上互联网行业经验;有电商算法背景优先;

2、熟悉机器学习领域常用算法和工具,有良好的建模思维。有大流量场景优化经验者优先;

3、熟悉大规模数据处理的常用方法,熟悉Hadoop/spark/strom等至少一种分布式系统;

4、熟悉Java/Python等编程语言及常用数据结构,具备良好的编程功底;

5、具备良好的学习能力和沟通能力,对算法驱动数据增长怀有热情;

6、有高水平论文发表,数据挖掘竞赛或ACM竞赛获奖者优先。


2、推荐算法专家

岗位职责:

1、负责拼多多推荐算法研发,效果优化,保障相关推荐场景有良好的用户体验和持续的指标提升;

2、深入理解用户在拼多多的各类行为,构建用户和商品的画像体系 ;

3、通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析,挖掘算法驱动业务的增长点,并推动落地;

4、研究机器学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法,结合业务做算法改进和技术创新。

任职要求:

1、计算机相关专业,本科及以上学历,3年以上互联网行业经验;

2、有大型搜索、广告、推荐系统的研发和优化经验;

3、熟悉机器学习领域常用算法和工具,有良好的建模思维;

4、具备良好的学习能力和沟通能力,对算法驱动数据增长怀有热情。


3、推荐引擎工程师

岗位职责:

1、负责拼多多推荐平台的研发,打造高性能、高可用、可扩展的架构,支撑业务快速发展;

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发,优化系统的稳定性、扩展性、性能;

3、负责线上高并发推荐引擎的研发,优化引擎的计算和存储性能;

4、负责实时数据的采集和计算,提高系统的时效性。

任职要求:

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底;

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言,熟悉Linux工作环境;

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink等,具有任一框架优化经验者更佳;

4、具有底层基础库优化经验者优先,包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等;

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。


4、推荐引擎专家

岗位职责:

1、负责拼多多推荐平台的研发,打造高性能、高可用、可扩展的架构,支撑业务快速发展;

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发,优化系统的稳定性、扩展性、性能;

3、负责线上高并发推荐引擎的研发,优化引擎的计算和存储性能;

4、负责实时数据的采集和计算,提高系统的时效性。

任职要求:

1、计算机相关专业,本科及以上学历,3年以上互联网行业经验;

2、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底,熟悉Java技术栈,具有高并发、微服务架构、多线程开发等研发经验,有独立系统架构能力;

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink等,具有任一框架优化经验者更佳;

4、具有底层基础库优化经验者优先,包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等;

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。


5、推荐-向量检索专家

岗位职责:

1、负责拼多多海量用户和商品的向量检索业务,打造高性能的分布式实时向量检索系统;

2、负责向量检索引擎的召回率、内存占用、检索延迟等性能指标的优化;

3、支撑向量检索系统的落地,服务业务需求;

任职要求:

1、计算机相关专业,本科及以上学历,3年以上互联网行业经验;

2、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底,熟悉Java/C++技术栈,具有高并发、微服务架构、多线程开发等研发经验,有独立系统架构能力;

3、熟悉Faiss/Annoy等,具有任一框架优化经验者更佳;

4、具有底层基础库优化经验者优先,包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等;

加分项:

1、有电商行业经验优先;

2、有团队管理经验优先。


6、Java开发工程师(推荐引擎方向)

岗位职责:

1、负责拼多多推荐平台的研发,打造高性能、高可用、可扩展的架构,支撑业务快速发展;

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发,优化系统的稳定性、扩展性、性能;

3、负责线上高并发推荐引擎的研发,优化引擎的计算和存储性能;

任职要求:

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底;

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言,熟悉Linux工作环境;

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink/Faiss/Annoy等,具有任一框架优化经验者更佳;

4、具有底层基础库优化经验者优先,包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等;

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。


7、C++开发工程师(推荐引擎方向)

岗位职责:

1、负责拼多多推荐平台的研发,打造高性能、高可用、可扩展的架构,支撑业务快速发展;

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发,优化系统的稳定性、扩展性、性能;

3、负责线上高并发推荐引擎的研发,优化引擎的计算和存储性能;

任职要求:

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底;

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言,熟悉Linux工作环境;

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink/Faiss/Annoy等,具有任一框架优化经验者更佳;

4、具有底层基础库优化经验者优先,包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等;

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。


8、C++开发工程师(高性能计算方向)

岗位职责:

1、针对个性化推荐业务场景,设计⾼性能计算体系架构,满足业务的低延迟高吞吐计算需求;

2、负责深度学习模型的线上推理性能优化,支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求;

3、负责设计高性能数据结构,支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询;

任职要求:

1、熟悉C/C++语言,熟悉Linux/Unix开发环境;

2、丰富的并行编程开发经验,熟悉CUDA/OpenCL/OpenMP等;

3、丰富的数值计算编程经验,熟悉数学库OpenBLAS/MKL/Eigen等;

4、熟悉Tensorflow等分布式机器学习算法框架,熟悉TensorRT/TVM/XLA/MLIR等;

5、扎实的计算机体系架构基础,掌握Linux下性能剖析和优化工具,掌握编译器,微架构性能优化手段,有硬件虚拟化优化经验者优先;。


9、高性能计算专家(推荐引擎方向)

岗位职责:

1、针对个性化推荐业务场景,设计⾼性能计算体系架构,满足业务的低延迟高吞吐计算需求;

2、负责深度学习模型的线上推理性能优化,支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求;

3、负责设计高性能数据结构,支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询;

岗位要求

1、五年以上C/C++开发经验,熟悉Linux/Unix开发环境;

2、丰富的并行编程开发经验,熟悉CUDA/OpenCL/OpenMP等;

3、丰富的数值计算编程经验,熟悉数学库OpenBLAS/MKL/Eigen等;

4、熟悉Tensorflow等分布式机器学习算法框架,熟悉TensorRT/TVM/XLA/MLIR等;

5、扎实的计算机体系架构基础,掌握Linux下性能剖析和优化工具,掌握编译器,微架构性能优化手段,有硬件虚拟化优化经验者优先。


10、推荐-机器学习平台研发专家

职位标签:个性化推荐,机器学习,参数服务,分布式

岗位职责:

1、提供面向海量高维稀疏数据场景的工业级深度学习解决方案,服务于互联网最核心的业务场景;

2、方案包括但不限于千亿级参数服务、高性能模型推理、异构计算、基于容器的弹性调度、端模型优化、实时流计算等;

3、从功能、性能、可用性等方面,负责设计、实现、改进系统的各个模块,对平台进行深度优化,提升算法迭代效率;

4、负责线上服务运行状况和问题定位,并对使用方提供技术支持;

5、紧跟业界前沿,针对不断增长的业务需求和算法创新提供技术解决方案;

任职要求:

1、熟悉业界主流的深度学习框架(tensorflow/caffe/mxnet);

2、精通C/C++或Java,熟悉Linux、多线程编程、网络通信、内存管理,具备扎实的算法和数据结构功底;

3、有ParameterServer研发经验者优先,有大规模分布式系统经验者优先;

4、有终端模型相关工作经验的优先;

5、有大型互联网研发背景或具备推荐/搜索/广告等领域经验者优先;

6、良好的分析问题、解决问题的能力;

7、具有高度责任心和主动性,良好的团队合作精神。


11、推荐-在线机器学习平台研发专家

职位标签:个性化推荐,机器学习, 实时计算, 深度学习,分布式

岗位描述:

我们致于研发国际领先的超大规模在线深度学习平台。目前我们已经研发了一套业界领先的、实时处理千亿样本百亿特征的超大规模在线深度学习平台解决方案。平台每天服务于拼多多的核心电商的推荐场景,每天实时处理PB级,以及超100K QPS的海量电商数据。平台解决从用户行为感知,到模型实时学习到用户购买意图,再到实时推送模型到推理引擎,并向用户推荐感兴趣商品的整个工程链路实时化。提供的是一套端到端秒级延迟的机器学习平台。我们期待在大数据,实时计算,以及机器学习等相关领域有经验的优秀人才加入我们。

任职要求:

1、需要你对大数据、机器学习、实时计算有狂热的兴趣,具有很强的自我学习能力,愿意与他人合作,并且乐于接受各种技术挑战,让技术能产生业务价值;

2、精通C++/Java/Python等语言,有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯;

3、熟悉Tensorflow内核,有CUDA及GPU上训练加速和性能优化经验;

4、熟悉Flink/Spark内核,有实时数据处理,以及准实时系统开发和性能调优经验;

5、能基于Yarn、Kubernetes等调度系统开发分布式系统;

6、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch原理,有相关开源项目经验者优先考虑。


12、推荐数据分析师

岗位职责:

1、负责拼多多推荐业务的数据分析,建立完整的数据体系,形成业务分析报告;

2、建立推荐业务数据模型,总结常见维度和指标,实现推荐数据产品化;

3、通过深入分析全平台及推荐的业务体系,给出商业建议,并推动产品和技术落地;

任职要求:

1、有大数据并行处理经验,能熟练使用Hadoop/Hive分析海量数据;

2、极强的数据敏感性,有专业的分析报告撰写能力;

3、责任心强,能高效地和技术及业务团队沟通,能推动业务落地;

4、有电商行业经验优先。


13、推荐数据分析专家

岗位职责:

1、负责拼多多推荐业务的数据分析,深度参与电商核心业务环节,建立完整的数据体系,形成业务分析报告;

2、建立推荐业务数据模型,总结常见维度和指标,实现推荐数据产品化;

3、利用公司全方位海量数据,通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析,挖掘算法驱动业务的增长点,并推动落地;

4、通过深入分析全平台及推荐的业务体系,给出商业建议,并推动产品和技术落地;

任职要求:

1、数学、计算机、统计学等相关专业,有3年以上相关工作经验;

2、有丰富的大项目经验,有跨团队、部门的项目资源整合能力,能独立开展数据研究项目;

3、有大数据并行处理经验,能熟练使用Hadoop/Hive分析海量数据;

4、有极强的数据敏感性,具备数据结合业务的思维,有专业的分析报告撰写能力;

5、责任心强,能高效地和技术及业务团队沟通,能推动业务落地;

6、有电商行业经验优先。

#拼多多##社招#
全部评论
之前投过了(只给了口头offer),还能投吗?
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发布于 2020-03-05 17:59
老板,产品经理,社招能帮忙内推吗
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发布于 2020-03-16 13:33

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