算法岗offer选择

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楼主是凤巢搜索还是推荐啊
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发布于 2020-10-12 21:30

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2024-11-21 14:09
已编辑
门头沟学院 美术教师/老师
东北地区某双非本硕,车辆工程专业,一篇RA-L一作,一段小厂暑期实习,研究方向是激光slam,主投机器人智驾厂。秋招三个多月来,备受煎熬,九月份几乎毫无进展,到十月份断断续续有几家面试,十一月中旬终于迎来希望,去了一家自己觉得还可以的,总体来说不像其他人oc好几家,一度觉得只要有公司要我就立刻签了,感觉自己还是有点幸运成份。现在把后续的面试都推了,安心作毕设了。希望不会被毁约和被裁,不过这不是我能决定了,校招太艰苦了,时间线拉得越长越煎熬,越内耗,甚至有时候偷偷抹眼泪,感谢家人的支持吧。建议大家校招最好找几个伴一起交流,这样会舒畅很多不至于太压抑。给往后想投slam岗位的友友一点建议吧。1. 首先学历问题,我认为如果你要想从事算法岗,学历必须到位,还得985211硕士。双非太难了,主要是slam岗位越来越少了,人又多,很多时候hr直接把双非简历直接筛掉,管你简历有多优秀,我很多企业投了一点消息都没有。给面试机会的用手指都能数得出来,感谢信收到麻木。来学校校招的企业也几乎没有slam岗。如果双非硬上算法的话,有中大厂实习还是可以的。2. 实习。这个应该是必须项,现在没有实习估计很难入场了,不像以前看个开源算法就要了。建议大家尽快完成毕设的事情,然后早点实习,学历到位应该都很好找,最好是中大厂,我是真找不到就去了一家小厂干。3. 论文。给我oc的我估计大概率是因为我有篇论文,不过slam论文真的很难出了,所以还是以实习为主,实验室的项目给力也是可以的。4. 面试和面经我就暂时不聊了,如果帖子有人看的话我单独写一篇。 #你觉得第一学历对求职有影响吗?#  #没有实习经历,还有机会进大厂吗#  #双非有机会进大厂吗#  #牛客创作赏金赛#  #校招我听劝# 引流秋招结束,百度,阿里巴巴,腾讯,美团,京东,小红书,航天,中科院,联想,地平线,蔚来,小鹏,理想,工商银行,邮政储蓄银行,中国银行,小马智行,上汽,一汽,大众,比亚迪,momenta,博世,科大讯飞,小米,华为,国家电网,哪咤汽车,中信,中航,中船,中电科,oppo,vivo,网易,海康威视,商汤,旷视,图森未来,集度,吉利,极氪,滴滴,经纬恒润,毫末智行,长城,萝卜快跑 slam 激光雷达 定位 建图 
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2024-11-18 11:23
已编辑
中国科学技术大学 算法工程师
#实习##美团##算法#负责美团首页搜索-相关性优化。有意者发送简历到 ******************** 工作地点:北京市部门:核心本地商业-美团平台工作经验:不限部门介绍美团平台为用户的基础产品体验负责,还承担了美团的用户增长、市场和品牌营销、前端技术基础设施建设以及多条业务线的产品设计职责,建立了融合文字、图片、视频和直播等不同形式的內容生态系统,同时整合地图服务部、客户服务和体验部、企业业务部、网约车业务部等部门,致力于用科技提升美团数亿消费者、近千万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景,为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队,更是一块理想的实战场地,舞台广阔,欢迎你来尽情施展。岗位职责1. 参与美团搜索引导、查询理解、召回、排序、重排等算法方向开发及优化;2. 使用自然语言处理、深度学习、大模型等技术构建模型,并应用至线上服务;3. 通过技术支撑业务发展,共同实现经营目标;4. 与其他技术团队紧密配合,制定有效策略,完成搜索规模增长、交易效率提升、用户体验改善等目标;岗位基本要求1. 扎实的计算机专业基础,熟悉自然语言处理技术,熟知常见算法模型,如:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT、LLM等,对技术开发及应用有热情;2. 熟悉C++/Java/Python等编程语言,熟悉Spark、Hive应用,良好的编程能力和数据洞察;3. 有Tensorflow、PyTorch等深度学习框架结合实际项目经验者优先,如:文本分类,实体识别、CTR预估;4. 熟悉搜索/推荐/计算广告系统的构建原理和优化方法者优先;5. 目标感强,结果导向,善于沟通学习,具有良好的主动性;6. 踏实有耐心,重视执行细节和交付质量,对每一行代码负责,对用户负责,具备工匠精神;7. 能够实习3个月以上,每周至少4天;具备以下条件优先1.对每一行代码负责,对业务方负责,具备工匠精神;2.热爱互联网和新技术,具有极强的快速学习能力,研究过开源软件的源码并有心得者;3.具备 AI 相关知识,或者有实际经验者;4.具备对可视化方面知识,并有实际应用;5.github 上有作品者;6.有妥善经营的技术博客者。岗位亮点加入美团平台搜索推荐算法部,在这里,我们打造高性能高扩展的搜索引擎,来高效地支撑形态各样的生活服务搜索;在这里,我们用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术,不断加深对用户、场景、查询和服务的理解,以能更好地连接用户和服务;在这里,我们和产品一起,精细打磨点滴的搜索体验,为亿万用户提供更智能的生活服务搜索体验。搜索推荐算法部致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和应用前沿的自然语言处理核心技术和服务能力,并实实在在地应用在真正的产品里,去影响几亿人甚至几十亿人的生活。团队氛围开放,强调合作共赢,有一系列特色机制助力工作发展。我们提供宽阔发展空间:快速学习、成长平台、开放/多元热门项目、赋能业务、技术引领研究、工程并轨前行;我们提供多元学习渠道:每周“技术培训”、专业“管理培训”。
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