职位&公司对比
职位详情
- 深圳
- 3-5年
- 不限
- 高级技术管理
- 测试管理
- 技术管理
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职位详情
- 深圳
- 1-3年
- 本科
- 嵌入式技术
- 网络爬虫技术
- 虚拟机技术
- 数据结构
- 算法基础
- 网络编程
- 搜索引擎技术
岗位职责 算法研究与开发： 负责算法的研究、设计、开发、验证和测试，确保算法的有效性直聘和高效性。 根据项目需求，选择合适的算法并对其进行优化，以满足特定的性能要求。 跟踪算法的应用情况，完成技术支持工作，解决算法在实际应用中的问题。 项目参与与文档编写： 参与项目的需求分析、技术可行性分析等工作，kanzhun为项目提供算法支持。 编写和维护项目的技术文档，包括算法设计文档、测试报告等。 技术创新与探索： 关注并研究算法领域的最新技术和发展趋势直聘，不断引入新技术以提升产品竞争力。 参与新技术的预研、评估和引入工作，为公司的发展提供技术储备。 跨部门协作： 与产品、开发、测试等部门紧密合作，确保算法的实现与产品需求一致，并解决开发过程中遇到的问题。 与其他算法工程师交流经验，共同提升团队的算法研发能力。 所需技能 数据结构与算法： 精通基本数据结构（如链表、数组、栈、队列、树、图等）及其操作。 熟悉常见算法（如排序、搜索、动态规划、贪心算法等）及其应用，并能进行复杂度分析。 编程语言： 熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Java、Python等，能够编写高效、可维护的代码。 了解不同编程语言的优缺点，能够根据项目需求选择合适的编程语言。 数学基础： 具备扎实的数学基础，包括微积分、线性代数、概率论和统计学等。 能够应用数学原理来建模和分析算法，解决复杂的数学问题。 算法设计与分析： 掌握算法设计技术（如贪心算法、动态规划、分治等），能够分析算法的复杂度并证明其性能。 熟悉算法的近似算法和随机化算法，能够应对复杂多变的实际问题。 机器学习与深度学习： 了解机器学习和深度学习的基本概念和方法，能够应用算法来训练和评估机器学习模型。 熟悉常见的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。 软件工程实践： 熟悉敏捷开发方法（如Scrum、Kanban等），能够按照软件工程规范进行算法开发。 具备良好的代码书BOSS直聘写规范kanzhun和文档编写能力，能够编写清晰、易读的代码和文档。 沟通与协作能力： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员有效协作，共同完成项目任务。 能够清晰地表达自己的想法和观点，与产品、开发、测试等部门进行有效沟通。
技能解析
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技能解析
- 深度学习框架
- 文档编写
- 设计文档
- 数学基础
- 跨部门协作
- 机器学习算法
- 需求分析
- 编程语言
- 应用数学
- 沟通能力和
- 软件工程
- 神经网络
- 开发过程
- 技术可行性分析
- 紧密合作
- 机器学习
- 书写规范
- 沟通能力
- 算法研究
- 敏捷开发
- 合作精神
- 算法设计
- 学习算法
- 代码书写
- 技术支持工作
- 有效沟通
- 沟通与协作
- 团队合作精神
- 数学问题
- 文档编写能力
- 深度学习
- 产品需求
- 团队合作
- 数据结构
- 技术创新
- 协作能力
- 算法工程
- 支持工作
- 数据结构与算
- 熟悉算法
- 好的沟通
- 可行性分析
- 数据结构与算法
- 技术文档
- 发展趋势
- 算法开发
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 生日福利
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 全勤奖
- 工龄奖
- 保底工资
- 绩效奖金
- 年终奖
- 五险一金
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