拉勾網(wǎng)——推薦系統(tǒng)工程師
崗位職責(zé)
1. 基于拉勾海量的簡(jiǎn)歷穷躁、職位和用戶行為日志仇让，進(jìn)行個(gè)性化的推薦和搜索那槽。
2. 獨(dú)立完成推薦蜈膨、搜索策略算法調(diào)研并上線屿笼。
3. 對(duì)上線效果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)監(jiān)控，對(duì)算法策略進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化翁巍。
技能要求
1. 具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)刁卜，在知名互聯(lián)網(wǎng)公司從事過策略/算法相關(guān)工作。
2. 熟悉至少一種web開發(fā)和服務(wù)開發(fā)框架曙咽，并了解其實(shí)現(xiàn)原理。
3. 熟練使用Java挑辆，熟悉Python者尤佳例朱。
4. 深諳MySQL優(yōu)化技巧，寫過復(fù)雜的MapReduce鱼蝉。
5. 熟練掌控并發(fā)編程和緩存技術(shù)洒嗤。
6. 熟悉Lucene/Elasticsearch、Spark者尤佳魁亦。
小米云平臺(tái)——推薦系統(tǒng)工程師
工作職責(zé):
1. 負(fù)責(zé)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的算法和架構(gòu)研發(fā), 支持海量數(shù)據(jù)和請(qǐng)求, 實(shí)現(xiàn)在相關(guān)產(chǎn)品中的精準(zhǔn)推薦.
工作要求:
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)渔隶、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等專業(yè)本科及以上學(xué)歷, 扎實(shí)的算法和編程能力;
2. 有推薦系統(tǒng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn), 熟悉常用的推薦算法;
3. 有大規(guī)模海量數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘间唉、計(jì)算廣告绞灼、搜索引擎相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4. 熟悉Hadoop、HBase呈野、Spark低矮、Kafka等計(jì)算平臺(tái)和工具.
絲路天地——精準(zhǔn)推薦
崗位職責(zé)：
１. 負(fù)責(zé)基于富媒體（文本，圖片被冒，視頻）內(nèi)容和用戶行為的個(gè)性化推薦模型建立和優(yōu)化军掂；
２. 負(fù)責(zé)海量?jī)?nèi)容和用戶數(shù)據(jù)的分析和挖掘、建模昨悼，快速迭代算法蝗锥；
３. 負(fù)責(zé)建立個(gè)性化推薦離線效果評(píng)估和線上效果驗(yàn)證的方案，逐步改善推薦效果率触；
４. 能夠基于旅游這個(gè)特定場(chǎng)景 制定推薦策略．
任職要求：
1. 統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷终议，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，2年以上工作經(jīng)驗(yàn)闲延，熟悉常用的推薦算法和推薦引擎架構(gòu)痊剖；
2. 熟悉Java，熟悉linux操作垒玲，至少熟悉一種腳本語言（python, shell等）陆馁，有較強(qiáng)的編程能力；
3. 有分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者(Hadoop/Spark)優(yōu)先合愈；
4. 熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有自然語言處理叮贩、機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
5. 有個(gè)性化推薦佛析、搜索引擎益老、廣告、數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先寸莫；
6. 對(duì)海量數(shù)據(jù)分析捺萌、挖掘有濃厚興趣，具備強(qiáng)烈的進(jìn)取心膘茎、求知欲及團(tuán)隊(duì)合作精神桃纯。
CloudIn——搜索推薦算法工程師
崗位職責(zé)：
1. 結(jié)合公司業(yè)務(wù)特點(diǎn)，研發(fā)高質(zhì)量的搜索披坏、個(gè)性化推薦算法和內(nèi)容處理算法态坦；
2. 追蹤搜索引擎、個(gè)性化推薦棒拂、NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿技術(shù)伞梯，將前沿技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)。
崗位要求：
1. 具備扎實(shí)的算法及代碼實(shí)現(xiàn)能力；
2. 熟悉以下至少一個(gè)領(lǐng)域者優(yōu)先考慮：
（1）搜索技術(shù)谜诫，如信息檢索漾峡、索引、分詞猜绣、相關(guān)性等灰殴；
（2）統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)方法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掰邢、概率圖模型牺陶，最優(yōu)化方法等；
（3）語義理解技術(shù)辣之，如知識(shí)圖譜掰伸、語義解析、知識(shí)挖掘等怀估；
3. 良好的分析問題與發(fā)現(xiàn)問題的能力狮鸭，善于歸納技術(shù)方案的特性，并找出其不足與改進(jìn)方法多搀；
4. 熟悉Hadoop歧蕉、Spark等分布式計(jì)算框架者更佳；
5. 具有良好的溝通能力康铭，和良好的團(tuán)隊(duì)合作精神惯退。
在互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展和人們個(gè)性化需求日漸強(qiáng)烈的大環(huán)境下，個(gè)性化推薦顯得越來越重要从藤。
個(gè)性化推薦是建立在海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析的基礎(chǔ)上的催跪，而算法是精準(zhǔn)推薦引擎的核心。所以我們看到上述相關(guān)工作JD中無一不要求有數(shù)據(jù)夷野、算法和編程能力懊蒸，而熟悉相關(guān)的計(jì)算平臺(tái)和工具或有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)則更有優(yōu)勢(shì)。
