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薪资:200-250元/天  |  实习要求:5天/周,6个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
22年1月或者7月毕业. 看好再投递。 现在招聘几个算法和工程能力均可以的同学,Java或者 scala或者C++ 代码能力OK,能写推荐系统的工程代码和 实现 算法工程线上代码的同学。 所以最好代码能力OK, 不要只懂一点算法或者纸上画饼。 最好有真实的 代码能力、还需要一个能写Java EE 后台的同学。 1.负责微博大数据/推荐系统研发,推荐排序模型优化、召回模型优化、用户兴趣建模、用户实时意图建模中的算法和工程问题等。 2理解和熟练掌握推荐业务,基于大数据环境下,通过数据分析及挖掘,构建对于场景的解读、异常事件等模型。 3.基于用户浏览行为给用户的信息流推荐其感兴趣的内容,负责特征工程,targeting等方面的策略设计及实现;
岗位要求
22年1月或者7月毕业。实习表现好,时间长,有转正机会。 另外可以参考一下我们招聘正式员工的要求,实习生符合一方面就可以 1.计算机软件相关专业,互联网机器学习相关岗位从业经历,有一定的算法和工程经验; 2.熟悉或者应用过协同过滤、FM、GBDT、LearningToRank、word2vec、神经网络等常见算法中的一个或多个; 3.熟练Java或者C++,熟悉python,了解或使用Spark/Storm/Hadoop 分布式框架中的一种,有大规模机器学习相关实践经验; 4.扎实的机器学习功底,深刻理解数据平滑、特征选择、优化方法,并融会贯通; 5.良好的逻辑思维能力和数据敏感度,能够从海量数据中发现有价值的规律
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薪资:200-250元/天  |  实习要求:5天/周,5个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
负责微博推荐相关推荐算法模型训练 、特征提取等工作 22年1月或者7月毕业. 看好再投递。 现在招聘几个算法和工程能力均可以的同学,Java或者 scala或者C++ 代码能力OK,能写推荐系统的工程代码和 实现 算法工程线上代码的同学。 所以最好代码能力OK, 不要只懂一点算法或者纸上画饼。 最好有真实的 代码能力、还需要一个能写Java EE 后台的同学。 1.负责微博大数据/推荐系统研发,推荐排序模型优化、召回模型优化、用户兴趣建模、用户实时意图建模中的算法和工程问题等。 2理解和熟练掌握推荐业务,基于大数据环境下,通过数据分析及挖掘,构建对于场景的解读、异常事件等模型。 3.基于用户浏览行为给用户的信息流推荐其感兴趣的内容,负责特征工程,targeting等方面的策略设计及实现;
岗位要求
22年1月或者7月毕业,也就是目前研二。 另外可以参考一下我们招聘正式员工的要求,实习生符合一方面就可以 1.计算机软件相关专业,互联网机器学习相关岗位从业经历,有一定的算法和工程经验; 2.熟悉或者应用过协同过滤、FM、GBDT、LearningToRank、word2vec、神经网络等常见算法中的一个或多个; 3.熟练Java或者C++,熟悉python,了解或使用Spark/Storm/Hadoop 分布式框架中的一种,有大规模机器学习相关实践经验; 4.扎实的机器学习功底,深刻理解数据平滑、特征选择、优化方法,并融会贯通; 5.良好的逻辑思维能力和数据敏感度,能够从海量数据中发现有价值的规律
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薪资:200-250元/天  |  实习要求:5天/周,5个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
22年1月或者7月毕业,计算机大类相关专业, 看好再投递。 负责微博推荐相关推荐算法模型训练 、特征提取等工作 现在招聘几个算法和工程能力均可以的同学,Java或者 scala或者C++ 代码能力OK,能写推荐系统的工程代码和 实现 算法工程线上代码的同学。 所以最好代码能力OK, 不要只懂一点算法或者纸上画饼。 最好有真实的 代码能力、还需要一个能写Java EE 后台的同学。 1.负责微博大数据/推荐系统研发,推荐排序模型优化、召回模型优化、用户兴趣建模、用户实时意图建模中的算法和工程问题等。 2理解和熟练掌握推荐业务,基于大数据环境下,通过数据分析及挖掘,构建对于场景的解读、异常事件等模型。 3.基于用户浏览行为给用户的信息流推荐其感兴趣的内容,负责特征工程,targeting等方面的策略设计及实现;
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22年1月或者7月毕业,也就是目前研二,计算机大类相关专业。 另外可以参考一下我们招聘正式员工的要求,实习生符合一方面就可以 1.计算机软件相关专业,互联网机器学习相关岗位从业经历,有一定的算法和工程经验; 2.熟悉或者应用过协同过滤、FM、GBDT、LearningToRank、word2vec、神经网络等常见算法中的一个或多个; 3.熟练Java或者C++,熟悉python,了解或使用Spark/Storm/Hadoop 分布式框架中的一种,有大规模机器学习相关实践经验; 4.扎实的机器学习功底,深刻理解数据平滑、特征选择、优化方法,并融会贯通; 5.良好的逻辑思维能力和数据敏感度,能够从海量数据中发现有价值的规律

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