【2023届日常实习】京东搜索算法工程师部门直推

牛客的忠实用户,实习秋招在牛客上得到很多帮助,目前在 京东工作的老师兄,(部门发展好,大老板认可多给了较多hc)。本招聘长期有效,但是数量有限先到先得!(同时2022届校招hc也还在招聘中,有需求的同学欢迎投递)
base:北京,海淀区知春路76号,可转正
日常/暑假实习,要求三个月及以上,每周到岗4天以上,面试通过随时可以开始实习
2023届实习欢迎大家投递~
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此贴长期有效

【团队简介】

京东搜索算法部,负责京东商城商品搜索排序算法,覆盖京东主站,京喜,微信一级入口的京东搜索。我们致力于打造电商搜索一流团队,

我们团队成员有来自国内外大厂,Google,Facebook,Yahoo!,百度腾讯美团的核心组的资深工程师和科学家,也有来自中科院,清华大学,北京大学的优秀毕业生。
我们致力于用技术驱动产品,用行业前沿的先进技术落地业务场景,推动业务指标提升。
我们从实际需求出发,用技术解决实际问题,做有用并且有趣的算法,我们也乐于把实践经验通过论文分享给业界。
我们有业界规模巨大的数据和流量,每天数十亿级的流量和商品展现,满足数亿网民的搜索消费需求。庞大的数据是机器算法工程师大展身手的舞台,每次算法的改动都会影响数亿人民的实际生活,影响数亿电商的交易额。
我们有开放自由的技术氛围,有机会可以和行业专家、顶会作者探讨并合作开发创新技术,创造更好的算法和系统。

【小组简介】
团队负责 京东商城商品搜索召回与 排序 算法,成员来自业界知名公司,有着丰富的搜索 排序 算法经验,并有多篇顶会论文发表,团队均为硕博,三分之一的成员来自清北,其余成员均为海内外名校,团队气氛非常好,平等轻松,学术气息也较浓厚。

【招聘岗位】

【工作内容】

1. 基于海量的用户和商家数据,优化商品搜索的ctr、cvr预估模型

2. 用户和文本的向量表示学习,优化个性化向量检索模型

3. 模型样本选取、结构设计、特征选择、优化算法、用户长短期行为建模等

4. 与搜索架构、产品和运营同学合作,推动算法系统和产品方案落地


【任职要求】

1. 计算机、数学、自然语言处理、机器学习及相关专业研究生、博士生

2. 熟悉C/C++与Linux开发,熟悉Python/Shell等脚本语言,对常用数据结构和算法有深刻理解

3. 熟悉常用machine learning尤其是deep learning算法,并有大规模分布式应用经验

4. 熟悉tensorflow、torch、caffe等深度学习框架

5. 对创新和挑战的工作有激情,具备出色的规划、执行力,强烈的责任感,以及优秀的学习能力

6. 在 机器学习、数据挖掘、计算广告等领域的国际顶级会议或期刊上发表论文者优先

发送简历到liuxujun5@jd.com,直达部门leader。
简历格式 :校招/实习-姓名-毕业院校-202x届

任何不懂得问题欢迎在下面提问,我会抽空回复,发送了简历的学弟学妹也麻烦回复下帖子,我马上去邮箱中查看。
#实习信息##京东##实习##校招##社招##内推#
全部评论
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发布于 2021-12-07 18:38
想投暑期的!但是现在投现在是不是有点早了😳
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发布于 2021-12-08 01:36
求求简历呀,核心部门
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发布于 2021-12-08 20:51
请问有本科生可以投的数据相关岗么
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发布于 2021-12-10 15:14
已发送
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发布于 2021-12-29 11:46
已投,虽然很晚了,但还是要抓住机会冲一下
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发布于 2022-01-06 11:20
已投递简历,麻烦查看下邮箱,感谢
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发布于 2022-01-06 12:54
不知道现在投一下还有没有日常实习
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发布于 2022-01-25 23:29
楼主,我想问一下,现在还有日常实习吗?还是直接暑期实习?
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发布于 2022-02-08 19:52

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02-15 17:05
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东华理工大学 前端工程师
Beeee0927:我建议是精简一点吧,比如主修的课程,技能特长,自我评价我是觉得可以删掉了。然后项目经历可能要考虑怎么改得更真实一点,因为就我看起来感觉里面太多的东西像是在实际项目中才能接触到的
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03-15 20:26
已编辑
电子科技大学 C++
T3题面:给一个3e5数组,每次询问长度为len的子数组乘积的和,如果子数组乘积>1e9,则视为0.赛后一分钟想出来了,比赛时打了个暴力+线段树注意到1e9大约是2^30, 因此len长度如果>30就直接输出0,30以内做一个记忆化就行,复杂度O(30*n)感觉是以前比赛做过的题,忘了怎么做了。。。---upd: 忘了数据范围了,如果有0,1的话那这样也不行
blueswiller:给出一个做法,刚刚才想到,应该没问题,时间复杂度为 O(max(30n, nlogn)): 1. 根据 0 切分数组。2. 现在问题转化为>=1 的情况,我们首先维护每一个数前一个 > 1 的数的位置,同时维护一个长度的差分数组,初始值全为 0。3. 我们从每一个数 i 开始向前跳,至多跳 30 次,维护这个过程中的乘积,于是得到 30 个区间加和。举例:假设从 j1 跳到 j2 ,相当于对查询长度 (i- j1 + 1) 至 (i - j2) 贡献 a_i * ... * a_j1。4. 对于所有区间加和,我们采用差分数组结合树状数组对其进行维护,由于长度至多为 n ,树状数组构建的复杂度为 O(nlogn),于是,构建阶段的复杂度为 O(max(30n, nlogn))。在线单次查询的复杂度为树状数组查询的复杂度 O(logn)。
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