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职位搜索/百度/推荐算法工程师(J97672)
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百度 (Baidu)

职位信息

初级经验
实习生
仅现场办公
本科
实习/见习

标签

机器学习深度学习数据分析PyTorchSQLTensorFlow特征工程推荐算法协同过滤
💡

核心评价

顶尖大厂技术实习,前沿算法实践,成长空间巨大,需线下赴新加坡工作。

推荐算法工程师(J97672)

🤖 AI 估测:¥8K-15K

发布时间:22 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个位于新加坡的推荐算法工程师实习岗位
你将负责开发和优化图文内容推荐及社交工具用户匹配算法,通过数据分析、模型训练和特征工程来提升推荐系统的准确性与用户满意度
同时,你需要关注推荐系统的多样性与公平性,并与产品、数据分析等团队协作,共同实现业务目标

✓工作职责

算法开发与优化:负责开发和优化图文内容推荐以及社交工具用户匹配推荐算法,提高推荐系统的准确性和用户满意度
数据分析:分析用户行为数据,理解用户偏好,基于数据分析结果不断调整推荐策略
模型训练与评估:负责推荐模型的训练、测试和评估,使用适当的评估指标监控模型性能,并针对性地进行优化
特征工程:进行特征提取和特征选择,设计有效的特征来提升模型的预测能力
多样性与公平性:确保推荐系统在提供相关性的同时,也能保持内容和用户推荐的多样性与公平性
最新技术调研:持续跟踪推荐系统和机器学习领域的最新研究成果和技术动态,探索可能的应用场景
团队合作:与产品、数据分析和工程团队紧密合作,共同优化推荐策略,实现业务目标

⭐最低要求

计算机、数学或统计学相关专业,本科及以上学历,可尽快到岗,线下实习3个月及以上,每周至少出勤4天
技术技能:熟练掌握至少一门编程语言,如Python或Scala
理解常用的推荐系统算法(如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型)
数据处理能力:具备良好的数据处理能力,熟悉SQL或其他数据查询语言,能够处理和分析大规模数据集
分析和解决问题的能力:具有较强的逻辑思维能力,能够独立分析问题并提出解决方案
学习能力:具备快速学习新技术和新知识的能力,对机器学习和推荐系统有浓厚的兴趣
沟通和团队合作能力:良好的沟通技巧和团队协作精神,能够在跨职能团队中有效工作
创新思维:具有创新思维,对于改进产品和解决复杂问题有热情

👍优先资格

有使用主流机器学习和深度学习框架(如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn)的经验者优先
有相关项目经验,尤其是在图文内容推荐或社交网络用户匹配领域的实践经验
发表过相关领域的论文或参与过相关科研项目
对大数据技术栈(如Hadoop、Spark)有一定了解和使用经验
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