算法实习生招聘

部门：核心本地商业-到家研发平台岗位类别：开发 - 算法策略城市：北京市岗位描述到家研发平台秉承"零售+科技"战略，致力于推动餐饮、零售需求侧和供给侧数字化升级，构建了超大规模的在线交易平台和实时调度系统，保障了百万商家和亿级用户的高效安全交易，实现了对百万骑手所在物理世界全链路的数字化。随着万物到家业务战略推进，我们在需求侧致力于通过大数据与大算力深度融合，建设强大的LBS零售电商系统和平台；同时，在供给侧紧密关注决策智能、因果推断和机器人等诸多新技术的发展和应用,建设行业领先的智能决策平台。人工智能生成内容(AIGC)和大模型技术是到家研发平台重点探索和布局的前沿领域。我们积极将这些颠覆性的技术与到家的业务场景相结合，力求在智能搜索、个性化推荐、智能助手、营销创意生成等方面取得突破，为用户和商家提供更加智能、高效、有温度的服务体验。未来，我们将持续加大在AIGC和大模型领域的研发投入，吸引和培养顶尖人才，打造业界一流的AIGC创新平台。加入我们，你将有机会与最优秀的人才一起工作学习，参与到AIGC等前沿技术的研发和应用中，用创新重新定义本地生活服务，为数亿用户带来前所未有的体验，用技术改变世界，让人们的生活更加简单美好。岗位职责1.广告相关算法策略的研究及开发工作； 2.海量数据、大规模稀疏模型下CTR/CVR预估算法及系统的研发； 3.用户行为理解及行为模式研究 4.广告程序化创意的探索研究岗位基本需求1.熟练掌握Linux下面向对象编程(熟悉Java更佳)； 2.熟悉机器学习、数据挖掘、NLP、图嵌入Embedding、语义表示技术等； 3.对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力；具备以下者优先1.具有广告算法实战经验 ；2.在国际一流会议或期刊上发表过学术论文；3. 有kdd、kaggle 比赛经验优先岗位亮点1.探索前沿的技术领域和研究方向，支撑业务的快速发展；2.有机会参与到餐饮广告算法闭环的优化工作中，有论文、比赛大小牛共同学习奋斗~；3.团队大牛云集，一起工作，共建项目，共同进步。有意者将简历发送至**********

实习内容我在货拉拉的人力中心和技术中心都待过。人力中心主要用Excel处理内部人员数据，技术中心则是用SQL和Python搞业务数据分析。说实话，基本上都是跟着正式员工干活，没啥机会独立负责项目，可能是我当时还比较菜吧。想进步的话，得自己多看文档，多找领导要建议。工作时间深圳这边的工作时间是9:25-6，不用打卡，但迟到要在群里发红包，不太弹性。我待的两个组加班情况还好，但开发组的同事经常忙到很晚，真是辛苦了。团队氛围办公室氛围挺轻松的，大家都很年轻，聊得来。工位环境工位在福田上梅林，挺宽敞的。不过产业园公司多，每天早晚高峰等电梯和进地铁站都要排队，挺折腾的。实习待遇工资在互联网实习里算不错的...

晚上师兄弟都去吃烧烤了，就留我一个人在笔试，郁闷美团做完选择题头就晕了（以后笔试得先做算法题），前两道算法秒了，第三道应该是一个“求最小值的最大值”问题，没状态，不知道怎么优化，只想着早点交卷去做米哈游的题。米的题更是重量级，选择全是c++的，完全不会，马上跳到算法，和美团同样的套路，第三题同样的代码反复提交，最高干到70%，最低15%(完全相同的代码)今天做题是真不在状态，可能只想着去吃烧烤了。洗个澡后发现lc有双周赛，打开做了一下结果进前100了，害，早知道笔试前先洗个澡了。

一面：1. XGBoost原理讲解2. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征3. 随机森林如何保证每个树的随机性（数据、特征筛选，先随机筛选特征在取最优的）4. 聊一下你知道的推荐系统的深度学习模型5. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）6. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）7. bagging和boosting的区别8. 最长递增子序列（用自己的编译器，所以要提前准备二面：1. 自我介绍2. 项目介绍3. 如何找到一个数组的中位数4. 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的5. 54张扑克牌抽出一红一...