【阿里巴巴】淘系智能部-算法工程师-阿里内推

淘系智能部算法技术团队招聘暑期实习生
团队方向包括:搜索算法,风控算法,推荐算法,nlp、图像算法

工作职责:
1、负责将线上与线下各种行为大数据进行抽象构建一个大规模异构图谱,并利用图结构进行特征向量化建模,挖掘适合平台发展的潜力供给,以及发现共同兴趣的社群,撬动平台的进一步增长。
2、负责搭建全维度的商品知识图谱,利用机器学习以及图推理等技术来挖掘商家及商品的特殊属性,比如网红店铺、亿元单品、趋势潮流等等。
3、负责构建覆盖搜索、推荐、广告、物流、金融的商家智能诊断大脑,并通过离线和在线的图模式挖掘来实时发现商家在经营中的问题与提升方式,为智能决策提供基础,包括数据因果分析、数据的可解释性等。
4、负责搜索排序的机制设计,利用多智能体机器学习和增强学习来解决包括搜索、推荐、广告、营销、物流等多场景的联合优化和流量调控等问题,在带动区域成交增长的同时提升用户体验。
5、负责构建电商领域大规模的图文生成算法体系,包括图像生成及美化、文本摘要生成等,利用AI技术进一步释放商家的生产力,助力商家实现经营端的降本提效。

职位要求:
1、本科及以上学历,硕士博士优先,计算机、数学、控制论、信号处理、博弈论、运筹优化、统计学、信息安全等相关专业;有扎实的数理分析基础并有交叉领域研究经验的优先
2、熟悉常用数据挖掘和机器学习算法,特别是对各种人工智能系统等相关领域的应用问题有大量研究或者实践经验者优先,有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先。
3、熟练掌握Java,C++等常用的编程语言以及Python等脚本语言,有相关基于BSP、MPI、Parameter Server等大规模分布式计算框架开发经验,有基于TF、Caffe等深度学习算法开发经验或者相关研究背景的优先;
4、有良好的沟通能力,跨团队协作能力,具备出色的规划、执行力,强烈的责任感,以及优秀的学习能力;良好的逻辑思维能力,积极主动的技术热情,和踏实勤奋的工作态度。

联系方式:
发送简历到邮件:21951070@zju.edu.cn 命名格式:姓名+学校+手机号
wx:zjl374260051
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发布于 2021-03-09 09:51
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发布于 2021-03-08 11:11

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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