职位&公司对比

职位详情

• 上海
• 5-10年
• 本科

• 智能营销/广告
• 搜索/推荐
• 机器学习算法/工程化经验
• 语音/图像识别
• 业务导向

1.基础算法和数据结构：至少要熟悉常见的算法和数据结构，如排序、搜索、树、图等。 2.机器学习： (1)监督学习、非监督学习、半监督学习的实践应用。 (2)模型选择、验证和评估。 (3)深度学习和神经网络的应用经验。 3.推荐系统和个性化：熟悉推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等。 4.搜索引擎技术：了解信息检索、索引构建、查询解析、排序等核心技术。 5.大数据处理与分析：经验应包括使用Hadoop、Spark等工具进行数据处理，以及对大规模boss数据集进行分析的经验。 6.实时计算和流处理：例如使用Apache Kafka, Apache Flink, Storm等技术进行实时数据处理和分析。 7.自然语言处理BOSS直聘(NLP)或计算机视觉：这取决于公司的业务领域，但熟悉这些技术领域的项目经验可能会很有用。 8.系统架构与设计：能够设计和实施可伸缩、高可用的算法系统。 9.模型部署和生产化：经验应该包括将机器学习模型转化为生产级应用的过程。 10.云计算和容器技术：例如使用bossAWS、GCP、Azure或Docker、Kubernetes等进行模型训练和部署的经验。 11.业务洞察：在特定行业或领域中来自BOSS直聘，与业务团队合作，利用算法解决实际业务问题的经验。 12.团队管理和领导：指导和管理数据科学家和算法工程师的经验，以及推动跨部门合作的能力。