职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 本科
职位描述： 1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的bossGMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁kanzhun移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业，出色的分析问题、解决问题的能力，有强烈的技术热情，有皮实乐观、不畏挫折的心态； 2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有机来自BOSS直聘器学习、数据挖掘、搜索系统、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；有工业界相关业务与技术方向的实践经验者，或在ACM或数据挖掘/机器学习类竞赛中取得优异名次者优先； 4kanzhun、具备良好的文献直聘阅读能力和快速学习能力，优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力； 5、在SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI KM、ACL、RECSYS、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR等顶级计算机学术会议或期刊上发表过论文者优先。
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 本科
- 自然语言处理
- 深度学习算法
- 数据挖掘
职位职责： 1、在推荐场景中对NL直聘P问题进行建模，快速定位问题与收集数据，设计解决方案，提升产品体验； 2、深度参与业务产品讨论与设计，与业务一起高速成长。 职位要求： 1、具备强悍的编码能力，有扎实的数据结构和算法功底； 2、熟悉Linux开发环境，熟悉Python/Java/C++语言； 3、熟悉自然语言处理常见算法与kanzhun模型（语言模型、MaxEnt/CRF, pLSA/LDA, w2v, CNN/RNN等）； 4、参与或主导过NLP项目（如中文分词、文本分类、文本聚类）； 5、发表过高水平学术会议论文者优先，对使用NLP技术解决实际问题尤为感兴趣者优先。 工作地址
技能解析
- 良好的逻辑
- 分布式计算
- 用户行为数据
- 研发工作
- 沟通协作
- 机器学习
- 分析问题
- 优秀的分析
- 顶层设计
- 学习算法
- 快速学习能力
- 逻辑思维
- 良好的逻辑思维
- 阅读能力
- 数据挖掘
- 良好的逻辑思维能力
- 分析和解决问题的能力
- 解决问题的能力
- 深度学习
- 解决问题
- 逻辑思维能力
- 深度学习算法
- 健康发展
- 沟通协作能力
- 协作能力
- 文献阅读
- 学习能力
- 好的沟通
- 分析和解决问题
- 用户行为
- 良好的沟通协
- 解决方案
- 数据结构和算法
- 自然语言
- 数据结构和算
- 数据结构
- 编码能力
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- C++语言
- 快速定位
- 定位问题
- 开发环境
- 解决实际问题
- 解决方案
- 数据结构和算法
- 自然语言
- 数据结构和算
- 数据结构
- 编码能力
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 节日福利
公司福利
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 加班补助
- 带薪年假
- 员工旅游
- 餐补
- 住房补贴
- 节日福利
- 交通补助
电子营业执照
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